Implementação de Identificação de Sistemas por Subespaços Usando C/C++

• Miranda Borjas, Santos ^[1] ; A. Pessoa, Guilherme Pillon de C. ^[1]
  1. [1] Universidade Federal do Rio Grande do Norte

     Universidade Federal do Rio Grande do Norte

     Brasil

     
• Localización: Selecciones Matemáticas, ISSN-e 2411-1783, Vol. 5, Nº. 1 (Enero - Julio), 2018, págs. 74-84
• Idioma: español
• DOI: 10.17268/sel.mat.2018.01.09
• Títulos paralelos:
  • Implementation of Systems Identification by Subspace Using C/C++
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• Resumen
  • español

    Hoje em dia o trabalho do engenheiro consiste cada vez mais em obter o modelo matemático do processo estudado. A maior parte da literatura referente à identificação de sistemas trata da obtenção de modelos polinomiais como o método de predição de erro (PEM) e método de variáveis instrumentais (IVM). No caso de sistemas complexos, o modelo em espaço de estados aparece como uma alternativa para os modelos PEM e IVM. Sistemas de grandes dimensões são comumente encontrados na indústria, e a aplicação dos algoritmos de identificação por subespaços neste campo é muito promissora. Na atualidade os modelos de identificação por subespaço, Multivariable Output Error State sPace (MOESP) e Numerical algorithms for Subspace State Space System IDentification (N4SID), são temas de estudo. O objetivo deste trabalho é implementar em C/C++ e no Matlab o algoritmo N4SID para identificar sistemas discretos invariantes no tempo operando em malha aberta, comparando estes, em relação ao desempenho e tempo de processamento.

  • English

    Nowadays, an engineer’s work consists more and more of obtaining mathematical models of the studied processes. Great part of the literature referring to system identification deals with how to find polynomial models as Prediction Error Methods (PEM) and Instrumental Variable Methods (IVM). In case of complex systems, the state space model appears as an alternative to PEM and IVM models. For multivariable systems, these methods provide reliable state space models directly from input and output data. As systems of large dimensions are usually found in industry, the application of subspace identification algorithms in this field is very promising. Currently the subspaceidentification models Multivariable Output Error State sPace (MOESP) and Numerical algorithms for Subspace State Space System IDentification (N4SID), are topic of study. The objective of this work is to implement the N4SID algorithm in C/C ++ and in Matlab to identify discrete systems invariant in time operating in open loop, comparing these in relation to performance and processing time.

• Referencias bibliográficas
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