Revista: | Controle & automacao |
Base de datos: | PERIÓDICA |
Número de sistema: | 000315324 |
ISSN: | 0103-1759 |
Autores: | Arruda, L.V.R1 Favaro, Silvio Neves-Junior, F |
Instituciones: | 1Centro Federal de Educacao Tecnologica do Parana, Curitiba, Parana. Brasil |
Año: | 2003 |
Periodo: | Jun |
Volumen: | 14 |
Número: | 2 |
Paginación: | 93-102 |
País: | Brasil |
Idioma: | Portugués |
Tipo de documento: | Artículo |
Enfoque: | Analítico, descriptivo |
Resumen en inglés | This work proposes a genetic algorithm (GA) to solve process estimation problems when the real process presents high orders polynomials (complexity model) or non-linearities, non-minimum phase behavior, etc. The algorithm finds the best linear model in the pole and zero form to represent the real plant using its input and output signals. A new chromosome representation was introduced and a new ''fitness'' function based on the tradeoff bias x variance was developed. To validate this genetic estimator, simulations studies were done and the GA performance was compared with one obtained by use of the traditional least square estimation method |
Resumen en portugués | Este trabalho propõem um algoritmo genético aplicado ao problema de identificação de plantas não-lineares, de fase não-mínima ou plantas lineares de ordem superior. O algoritmo proposto tem como objetivo encontrar um modelo linear na forma de pólos e zeros e de ordem reduzida, que melhor represente a planta real, a partir dos sinais de entrada e saída. Uma proposta inovadora para a representação dos indivíduos e função de ''fitness'' foi desenvolvida neste trabalho. Esta função de fitness representa o compromisso entre os erros de polarização e variância do modelo estimado. Já a representação proposta divide o espaço de busca em dois subespaços: um destinado à busca de pólos e zeros de natureza real e outro com a finalidade de se encontrar os pólos e zeros complexos. Resultados de simulação são utilizados para ilustrar o desempenho do estimador genético desenvolvido |
Disciplinas: | Matemáticas, Ingeniería |
Palabras clave: | Matemáticas aplicadas, Ingeniería industrial, Procesos industriales, Algoritmos genéticos, Problemas, Estimación, Mínimos cuadrados |
Keyword: | Mathematics, Engineering, Applied mathematics, Industrial engineering, Industrial processes, Genetic algorithms, Problems, Estimation, Least squares |
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