Trabalho Controle

UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA

Trabalho final de Modelagem e Identifica¸ao de c˜ Sistemas Dinˆmicos a ˜
IDENTIFICACAO DE UMA BASE NAO
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HOLONOMICA PARA ROBOS MOVEIS COM NAO
LINEARIDADES DE ENTRADA USANDO
MODELO NARMAX

Aluna: Carolina Moreno Salcedo
Professor: Adhemar de Barros Fontes

Salvador
Janeiro 2009

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INTRODUCAO
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Nas ultimas d´cadas tem sido muito desenvolvidas ferramentas matem´ticas e a que permitam entender de uma melhor maneira o comportamento dos fenˆmenos. o Na medida em que as representa¸oes lineares s˜o substitu´ c˜ a ıdas em algumas aplica¸oes por seus correspondentes n˜o-lineares, torna-se poss´ analisar c˜ a ıvel e reproduzir certos fenˆmenos e comportamentos dinˆmicos mais complexos o a
(Aguirre et al., 1998).
Com o avan¸o tanto tecnol´gico quanto industrial, o interesse pela modc o elagem n˜o-linear e o desenvolvimento de ferramentas matem´ticas para ena a tender melhor o comportamento dos fenˆmenos n˜o-lineares cresceram sigo a nificativamente, uma vez que as t´cnicas existentes para modelos lineares e n˜o conseguem reproduzir toda a gama de comportamentos dinˆmicos dos a a sistemas reais (Coelho et al., 2002).
Existem basicamente duas formas de obter o modelo:
• Atrav´s de uma modelagem f´ e ısica do processo: ´ derivada das equa¸oes e c˜ f´ ısicas que regem o sistema, sendo tamb´m conhecida por modelagem e pela natureza do processo, modelagem fenomenol´gica, conceitual ou o ainda modelagem caixa branca (Aguirre, 2004).
• Atrav´s de uma modelagem emp´ e ırica: tamb´m conhecida por modelae gem (ou identifica¸ao) caixa preta requer pouco conhecimento do func˜ cionamento interno do sistema, baseando a an´lise somente no estudo a dos dados provenientes de observa¸oes do sistema. c˜ Assim como as redes neurais e as RBF’s (radial basis functions), a representa¸ao NARMAX polinomial ´ tipicamente caixa-preta. Por´m, esta c˜ e e ultima, devido a caracter´
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