Uma nova abordagem para a identificação de modelos lineares multivariáveis

Abstract

A identificação de sistemas lineares multivariáveis usando apenas dados de entrada e saída é um assunto de grande interesse em diversas áreas do conhecimento. A parametrização de modelos dinâmicos para sistemas com múltiplas entradas e múltiplas saídas é considerada uma das etapas mais importantes no procedimento de identificação desta classe de sistemas. Este projeto de pesquisa visa o desenvolvimento e a avaliação de um novo método de identificação de sistemas representados no espaço de estados. Tal abordagem proposta é baseada em uma representação canônica, que possibilita a estimação dos parâmetros do modelo através do método de mínimos quadrados lineares. As propriedades desta abordagem permitem que sejam evitados fatores que, muitas vezes, degradam severamente a qualidade das estimativas como: o excesso de parâmetros livres, a obtenção de modos instáveis inexistentes e a necessidade de algoritmos de estimação não-lineares. Com isso, espera-se obter um algoritmo de identificação robusto, do ponto de vista numérico, e que forneça modelos acurados para uma variedade de aplicações. Para fins de avaliação pretende-se comparar a técnica proposta com algoritmos baseados no método de erro de predição e na abordagem de subespaços. Duas plataformas de teste estão previstas: um sistema de rotores gêmeos e um giroscópio de controle de momento angular. (AU)