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dc.contributor.advisorRosa, Alex da-
dc.contributor.authorViana, Gabriel Santos-
dc.identifier.citationVIANA, Gabriel Santos. Representação de sistemas não-lineares invariantes no tempo através do modelo de Volterra de segunda ordem com base de funções ortonormais. 2021. 63 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2021.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2021.pt_BR
dc.description.abstractA identicação de sistemas dinâmicos não-lineares invariantes no tempo através do modelo de Volterra de segunda ordem com base de funções ortonormais na representação dos kernels é um tópico amplamente discutido na literatura para dois tipos de bases, a de Laguerre e a de Kautz. Assim, a proposta de utilização da base de funções ortonormais generalizadas com um pólo real e um par de pólos conjugados se mostrou um tópico a ser explorado, especialmente para sistemas cuja dinâmica é de ordem superior a dois. A reação de polimerização em um reator ideal de tanque agitado, Continuous Stirred Tank Reactor (CSTR), é um exemplo de planta industrial que atende a esses requisitos e, já tendo sido utilizado em diversos trabalhos como fonte de dados de entrada e de saída (I/O), se mostrou um bom estudo de caso. Adotou-se na construção do algoritmo uma metodologia de busca exaustiva, em que foram testados todos os elementos de um dado conjunto de pólos que melhor identicavam a saída do reator durante a primeira metade da reação de polimerização. Com os kernels de primeira e segunda ordem obtidos, fez-se uma validação do modelo utilizando um outro conjunto de dados, no caso, a segunda metade do processo de reação. São comparados os resultados obtidos utilizando os três tipos de base de funções e discutidos, além da apresentação de propostas futuras e de melhorias da metodologia e do algoritmo.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordBase de Funções Ortonormais Generalizadaspt_BR
dc.subject.keywordSistemas Dinâmicos Não-linearespt_BR
dc.subject.keywordSérie de Volterrapt_BR
dc.subject.keywordAlgoritmospt_BR
dc.titleRepresentação de sistemas não-lineares invariantes no tempo através do modelo de Volterra de segunda ordem com base de funções ortonormaispt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladopt_BR
dc.date.accessioned2024-01-25T21:54:03Z-
dc.date.available2024-01-25T21:54:03Z-
dc.date.submitted2021-09-10-
dc.identifier.urihttps://bdm.unb.br/handle/10483/37400-
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta.pt_BR
dc.description.abstract1The identi cation of non-linear time invariant dynamic systems through second order Volterra models with orthonormal basis functions to reproduce the kernels is a topic well discussed in the literature for two particular function basis: Laguerre and Kautz. So, the representation through generalised orthonormal basis functions is a issue worth of discussion, specially for systems with more complex dynamic. The continuous stirred tank reactor (CSTR) polymerisation process is a common case of study and is used as source for input and output data. During the algorithm project, an exhausted search approach was adopted, where all the elements were tested of a certain set of poles that better estimate the output during the ifrrst half of the polymerisation process. Then, using the first-order and second-order kernels obtained with the second half of the data, the model was validated. The results obtained using these three classes of orthonormal basis functions were compared and discussed. Also, suggestions for improvements and for future works were presented.pt_BR
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