Identificação e Controlo de Sistemas Não-Lineares por Modelos Fuzzy
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Este livro apresenta um trabalho de investigação sobre a Identificação e Controlo de Sistemas Não-Lineares baseado na abordagem de Modelos Difusos. Um modelo fuzzy TS foi implementado com sucesso num problema de referência conhecido de identificação de dados de plantas não lineares. A abordagem baseada no agrupamento FCM foi utilizada para a classificação dos pontos de dados de entrada-saída. Após o agrupamento, o método de descida do gradiente é utilizado para a aprendizagem dos parâmetros. Também foi implementado num problema de dados reais, que é um modelo de controlo de u...
Este livro apresenta um trabalho de investigação sobre a Identificação e Controlo de Sistemas Não-Lineares baseado na abordagem de Modelos Difusos. Um modelo fuzzy TS foi implementado com sucesso num problema de referência conhecido de identificação de dados de plantas não lineares. A abordagem baseada no agrupamento FCM foi utilizada para a classificação dos pontos de dados de entrada-saída. Após o agrupamento, o método de descida do gradiente é utilizado para a aprendizagem dos parâmetros. Também foi implementado num problema de dados reais, que é um modelo de controlo de um operador de uma fábrica de produtos químicos, e a precisão foi comparável aos resultados relatados na literatura. Todo o sistema foi modelado utilizando a caixa de ferramentas MATLAB 7.0/Simulink.
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