MODELAGEM DE FILTRO DE KALMAN NEBULOSO BASEADO EM AGRUPAMENTO EVOLUTIVO DE DADOS EXPERIMENTAIS

DANUBIA  SOARES PIRES; GINALBER LUIZ DE OLIVEIRA SERRA

doi:10.20906/CBA2022/419

DANUBIA SOARES PIRES Instituto Federal do Maranh˜ao, Departamento de Eletroeletrˆonica, Laborat´orio de Inteligˆencia Computacional Aplicada `a Tecnologia
GINALBER LUIZ DE OLIVEIRA SERRA Instituto Federal do Maranh˜ao, Departamento de Eletroeletrˆonica, Laborat´orio de Inteligˆencia Computacional Aplicada `a Tecnologia

DOI: https://doi.org/10.20906/CBA2022/419

Keywords: Sistemas Nebulosos,, Identifica¸c˜ao de Sistemas, Espa¸co de Estados, Realiza¸c˜ao M´ınima, Filtros de Kalman

Abstract

Neste artigo, ´e proposta uma metodologia para identifica¸c˜ao de sistemas baseada em um Filtro de Kalman nebuloso evolutivo, a partir da combina¸c˜ao inteligente de agrupamento nebuloso evolutivo e algoritmo OKID (Observer/Kalman Filter Identification). A vers˜ao nebulosa evolutiva do algoritmo OKID ´e formulada para ajuste de parˆametros e estrutura do filtro de Kalman nebuloso, a partir de dados experimentais. Resultados computacionais e experimentais a partir da estima¸c˜ao de parˆametros de um sistema dinˆamico n˜ao linear, bem como uma aplica¸c˜ao para identifica¸c˜ao online de um helic´optero 2DoF (dois graus de liberdade) mostram a eficiˆencia da metodologia proposta.