ESTUDO COMPARATIVO DE TÉCNICAS DE INTELIGÊNCIA DE ENXAME DE PARTÍCULAS NA IDENTIFICAÇÃO DE SISTEMAS LINEARES

Um assunto de grande importância na engenharia e na ciencia e como obter modelos matematicos que representem sistemas e que sejam capazes de simular a dinâmica e o funcionamento dos mesmos para possiveis analises e projeto de controladores. Este trabalho tem como objetivo abordar a aplicacao de algoritmos metaheuristicos de inteligencia de enxame, desenvolvidos e simulados no Software Matlab, com o proposito de realizar a identificacao off-line de sistemas lineares de 1a e 2a ordem envolvendo tres estudos de caso. Tambem e objetivo do trabalho realizar uma analise estatistica e comparativa dos resultados destes algoritmos para os criterios de precisao, acuracia, tempo medio de processamento e velocidade de convergencia apos 30 simulacoes de identificacao das plantas analisados. Para os casos de 1a ordem serao identificadas duas plantas com parâmetros distintos, uma sem ruido e outra com atraso e ruido. E para 2 a ordem sera feito um estudo de caso de uma planta com atraso e ruido. As inteligencias de enxame utilizadas neste trabalho correspondem a Otimizacao por Enxame de Particulas ou PSO (Particle Swarm Optimization), o PSO com Constricao ou PSO-CO (Constricted Particle Swarm Optimization) e o PSO Adaptativo ou APSO (Adaptive Particle Swarm Optimization).