Título: Identificação Paramétrica de Motor CC Utilizando Algoritmos Metaheurísticos e Mínimos Quadrados
Autores: Ewerton Cristhian Lima de Oliveira, Sandio Maciel dos Santos, Francisco Eguinaldo de Albuquerque Félix Júnior, Marcelino Silva da Silva, Jasmine Priscyla Leite de Araújo
Resumo: Um assunto de grande importância na engenharia e na ciência é como obter modelos matemáticos que representem sistemas e que sejam capazes de simular a dinâmica e o funcionamento dos mesmos para possíveis análises e projeto de controladores. Este trabalho tem como objetivo abordar a aplicação de algoritmos metaheurísticos de inteligência de enxame e dos Mínimos Quadrados (MQ), desenvolvidos e simulados no software Matlab, com o propósito de realizar a identificação off-line da planta de um motor de corrente contínua (CC) para entrada degrau unitário e sinal binário pseudoaleatório (SBPA), totalizando seis testes. Também é objetivo do trabalho realizar uma análise estatística e comparativa dos resultados das metaheurísticas para os critérios de precisão, acurácia e tempo médio de processamento após 30 simulações de identificação da planta analisada, e para o MQ apenas em termos de acurácia e tempo de processamento. As inteligências de enxame utilizadas neste trabalho correspondem a Otimização por Enxame de Partı́culas ou PSO (Particle Swarm Optimization), e o PSO Adaptativo ou APSO (Adaptive Particle Swarm Optimization). Os resultados alcançados mostram que as metaheurísticas obtiveram melhor acurácia em relação ao MQ, todavia, este alcançou o menor tempo de processamento entre as técnicas utilizadas.
Palavras-chave: Identificação off-line, Avaliação de Desempenho, Motor CC, PSO, APSO.
Páginas: 8
Código DOI: 10.21528/CBIC2019-31
Artigo em pdf: CBIC2019-31.pdf
Arquivo BibTeX: CBIC2019-31.bib