Evolutionary and subspace methods for slowly multivariable time-variant system identification

Orientador: Mateus Giesbrecht Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação Resumo: Uma parte significativa dos trabalhos de identificação de sistemas é focada em sistemas dinâmicos invariantes no tempo. No entanto, a maioria dos sistemas na vida real têm comportamento não linear e variante no tempo. Nesta dissertação, são apresentados métodos de identificação para sistemas lineares com múltiplas entradas e múltiplas saídas (MIMO) variantes lentamente no tempo, baseados em métodos de subespaços e em um paradigma no campo dos algoritmos evolutivos: o algoritmo co-evolutivo. O método de subespaço desenvolvido permite uma estimação eficiente para janelas de dados em que o sistema variante lentamente no tempo pode ser tratado como um sistema invariante no tempo. O método co-evolutivo proposto centra-se na relação entre o fitness de um indivíduo em relação ao fitness de outros indivíduos (ou grupo de indivíduos), tendo como base o princípio da pressão seletiva, que é parte do processo evolutivo. Uma breve comparação entre métodos de identificação determinística e os métodos co-evolutivos propostos é apresentada tendo em consideração a qualidade das soluções e a eficiência computacional Abstract: A significant part of works in system identification is focused on time invariant dynamic systems. However, most systems in real life have non-linear and time-varying behavior. In this dissertation, identification methods are presented for multiple-input multiple output (MIMO) linear slowly time-varying systems, based on subspace methods and on a paradigm in the field of evolutionary algorithms: the co-evolutionary algorithm. The developed subspace method allows an efficient estimation for data windows in which the time varying system can be treated as a time invariant system. The coevolutionary method focuses on the relationship between the fitness of an individual in relation to the fitness of other individuals (or group of individuals), based on the principle of selective pressure, which is part of the evolutionary process. A brief comparison between deterministic identification methods and proposed coevolutionary methods is presented taking into account the quality of the solutions and the computational efficiency Mestrado Automação Mestre em Engenharia Elétrica CAPES