Obtenção de parâmetros ótimos para um modelo dinâmico fuzzy TSK considerando incerteza de medição nas entradas

Abstract

Este trabalho está relacionado à área de identificação de sistemas ou identificação de modelos empíricos. Mais especificamente, relacionado ao estudo e análise de estruturas de modelo baseado em lógica fuzzy que viabilizem a inclusão explícita da incerteza de medição de variáveis do processo, através da PDF da variável, diretamente no escopo do problema de identificação. O objetivo compreende a utilização de sistemas de inferência fuzzy com a inclusão de variáveis de entrada na forma “non-singleton”, viabilizada através da transformação de distribuição de probabilidade em distribuição de possibilidade. A metodologia se aplica à identificação de modelos dinâmicos a partir de dados de processos de produção sujeitos a incerteza de medição. O desempenho do modelo obtido foi satisfatório representando bem o comportamento do processo. A estrutura de identificação proposta é também capaz de predizer a incerteza dinâmica da variável de saída.