1000 resultados para sistemas não-lineares


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Neste trabalho utiliza-se como sistema dinâmico o circuito eletrônico que integra o sistema de equações acopladas de Rossler modificado. Este sistema possui uma nãolinearidade dada por uma função linear por partes e apresenta comportamento caótico para certos valores dos seus parâmetros. Isto e evidenciado pela rota de dobramento de período obtida variando-se um dos parâmetros do sistema. A caracterização experimental da dinâmica do sistema Rossler modificado e realizada através do diagrama de bifurcações. Apresenta-se uma fundamentação teórica de sistemas dinâmicos introduzindo conceitos importantes tais como atratores estranhos, variedades invariantes e tamb em uma análise da estabilidade de comportamentos assintóticos como pontos fixos e ciclos limites. Para uma caracterização métrica do caos, apresenta-se a definção dos expoentes de Lyapunov. São introduzidos também os expoentes de Lyapunov condicionais e transversais, que estão relacionados com a teoria de sincronizção de sistemas caóticos. A partir de uma montagem mestre-escravo, onde dois osciladores de Rossler estão acoplados unidirecionalmente, introduz-se a de nição de sincronização idêntica, sincronização de fase e variedade de sincronização. Demonstra-se a possibilidade de sincronização em uma rede de osciladores caóticos de Rossler, acoplados simetricamente via acoplamento de primeiros vizinhos. A rede composta por seis osciladores mostrou ser adequada pelo fato de apresentar uma rica estrutura espacial e, ao mesmo tempo, ser experimentalmente implementável. Além da sincronização global (osciladores identicamente sincronizados), obtém-se a sincronização parcial, onde parte dos osciladores sincronizam entre si e a outra parte não o faz. Esse tipo de sincronização abre a possibilidade da formação de padrões de sincronização e, portanto, exibe uma rica estrutura de comportamentos dinâmicos. A sincronização parcial e investigada em detalhes e apresentam-se vários resultados. A principal ferramenta utilizada na análise experimental e numérica e a inspeção visual do gráfico yi yj , fazendo todas as combinações entre elementos diferentes (i e j) da rede. Na análise numérica obtém-se como resultado complementar o máximo expoente de Lyapunov transversal, que descreve a estabilidade da variedade de sincronização global.

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Este trabalho aborda o desenvolvimento de um algoritmo de controle para servoposicionadores pneumáticos. Esses dispositivos são limpos, baratos e apresentam boa relação entre seu peso e a potência que são capazes de fornecer, o que os torna vantajosos para muitas aplicações. Seu emprego em tarefas de precisão é comprometido, no entanto, pelo seu comportamento fortemente não-linear. Visando compreender os fenômenos envolvidos, e realizar testes dos controladores propostos através de simulações, é realizado um estudo da modelagem matemática desses sistemas. Buscando situar este trabalho no campo de pesquisa proposto, é apresentada uma introdução aos critérios de estabilidade utilizados no âmbito dos sistemas não-lineares, com atenção especial ao Teorema da Estabilidade Assintótica de Lyapunov. Também são discutidas as técnicas de controle não-linear utilizadas neste trabalho. O controlador não-linear proposto é sintetizado com base na estratégia de controle em cascata. Essa técnica consiste na interpretação do servoposicionador como dois subsistemas interconectados: um subsistema mecânico e outro pneumático. O modelo do subsistema mecânico é utilizado para determinar o valor de pressão necessário para que o sistema siga a trajetória desejada. Com essa informação, é calculada a entrada de controle adequada para o subsistema pneumático, de forma que esta última forneça a pressão desejada ao subsistema mecânico. A fim de assegurar robustez ao sistema controlado frente à presença de incertezas paramétricas e de forças externas e/ou de atrito, utiliza-se uma técnica de controle a estrutura variável no subsistema pneumático. A lei originalmente proposta para o subsistema pneumático é, então, modificada, com os objetivos de eliminar a necessidade de monitorar o sinal de aceleração do sistema e de reduzir o grau de solicitação dos componentes eletromecânicos do servoposicionador. As propriedades de estabilidade e robustez do sistema em malha fechada são provadas analiticamente para cada uma das duas leis de controle propostas. As demonstrações são obtidas por meio da teoria de estabilidade de Lyapunov. Essas propriedades são corroboradas por meio de simulação do sistema controlado, com e sem a presença dos efeitos não-lineares do atrito e das incertezas paramétricas. Além de ratificar as características analiticamente previstas para o servoposicionador em malha fechada, os resultados das simulações também são utilizados para comparar os méritos das diferentes leis de controle propostas para o seguimento no subsistema pneumático.

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No estudo da propagação de uma doença infecciosa, diz-se que sua transmissão ocorre horizontalmente, quando um indivíduo suscetível tem um contato direto ou indireto com um indivíduo infeccioso. Algumas doenças, entretanto, também podem ser transmitidas verticalmente, entendendo-se que, neste caso, a doença é transmitida a um indivíduo, ao ser gerado por uma mãe infecciosa. Fazendo uso de modelos epidemiológicos determinísticos básicos, envolvendo sistemas de equações diferenciais ordinárias, nosso principal objetivo, neste trabalho, consiste em investigar qual o papel da transmissão vertical na propagação de doenças causadas por microparasitas. Diversas formas de inclusão de transmissão vertical são apresentadas e, em cada modelo estudado, investigamos a existência e a estabilidade local dos estados de equilíbrio da população hospedeira, identificamos os parâmetros e limiares que caracterizam a dinâmica do sistema, e completamos as informações decorrentes dos resultados analíticos com a apresentação de soluções numéricas do mesmo. Por fim, comparamos os efeitos da transmissão horizontal com aqueles decorrentes da transmissão vertical.

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Identificar e analisar o comportamento motor em termos coordenativos em crianças dos 3 aos 6 anos de idade nos concelhos de Rio Maior e Santarém foi um dos nossos propósitos ao iniciar este processo científico. As crianças foram avaliadas com o teste MABC-2, exibindo os resultados do seu padrão motor coordenativo numa amostra representativa da população em causa. Com base nestes resultados analisámos o padrão motor coordenativo em função da idade, sexo, lateralidade. Observámos o comportamento das crianças com provável DCD e risco em termos da preferência e consistência da lateralidade. Posteriormente usando um teste de Midline Crossing procurámos analisar a dinâmica do uso da mão numa vertente de sistemas não lineares. Ainda nesta perspetiva teórica analisámos o equilíbrio, aspeto considerado preocupante nesta desordem para algumas crianças, através da análise de recorrência. Os instrumentos usados diferiram entre estudos em função dos objetivos de cada um: MABC-2, Midline Crossing, Questionário de Van Strien. Outro dos objetivos do nosso estudo recaiu no processo de intervenção junto de crianças em risco ou com provável desordem coordenativa no desenvolvimento. Em relação à nossa amostra encontrámos na literatura uma percentagem similar em termos de incidência de crianças com provável DCD e risco, por sexo e lateralidade. Constatámos que a percentagem de crianças com provável DCD apresenta uma representatividade percentual de acordo com a literatura. Existindo uma maior percentagem de sinistrómanos com provável DCD e do sexo masculino. Verificámos através dos sistemas não lineares que o comportamento das crianças com provável DCD se assemelha às crianças típicas, necessitando de um reforço na intervenção de forma a colmatar algumas das suas dificuldades. Verificámos que as crianças DCD são mais suscetíveis aos constrangimentos extrínsecos. Finalmente concluímos que a intervenção pode criar condições de excelência para modificar os padrões e perfis de comportamento.

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In last decades, neural networks have been established as a major tool for the identification of nonlinear systems. Among the various types of networks used in identification, one that can be highlighted is the wavelet neural network (WNN). This network combines the characteristics of wavelet multiresolution theory with learning ability and generalization of neural networks usually, providing more accurate models than those ones obtained by traditional networks. An extension of WNN networks is to combine the neuro-fuzzy ANFIS (Adaptive Network Based Fuzzy Inference System) structure with wavelets, leading to generate the Fuzzy Wavelet Neural Network - FWNN structure. This network is very similar to ANFIS networks, with the difference that traditional polynomials present in consequent of this network are replaced by WNN networks. This paper proposes the identification of nonlinear dynamical systems from a network FWNN modified. In the proposed structure, functions only wavelets are used in the consequent. Thus, it is possible to obtain a simplification of the structure, reducing the number of adjustable parameters of the network. To evaluate the performance of network FWNN with this modification, an analysis of network performance is made, verifying advantages, disadvantages and cost effectiveness when compared to other existing FWNN structures in literature. The evaluations are carried out via the identification of two simulated systems traditionally found in the literature and a real nonlinear system, consisting of a nonlinear multi section tank. Finally, the network is used to infer values of temperature and humidity inside of a neonatal incubator. The execution of such analyzes is based on various criteria, like: mean squared error, number of training epochs, number of adjustable parameters, the variation of the mean square error, among others. The results found show the generalization ability of the modified structure, despite the simplification performed

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

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The present work describes the use of a mathematical tool to solve problems arising from control theory, including the identification, analysis of the phase portrait and stability, as well as the temporal evolution of the plant s current induction motor. The system identification is an area of mathematical modeling that has as its objective the study of techniques which can determine a dynamic model in representing a real system. The tool used in the identification and analysis of nonlinear dynamical system is the Radial Basis Function (RBF). The process or plant that is used has a mathematical model unknown, but belongs to a particular class that contains an internal dynamics that can be modeled.Will be presented as contributions to the analysis of asymptotic stability of the RBF. The identification using radial basis function is demonstrated through computer simulations from a real data set obtained from the plant

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An alternative nonlinear technique for decoupling and control is presented. This technique is based on a RBF (Radial Basis Functions) neural network and it is applied to the synchronous generator model. The synchronous generator is a coupled system, in other words, a change at one input variable of the system, changes more than one output. The RBF network will perform the decoupling, separating the control of the following outputs variables: the load angle and flux linkage in the field winding. This technique does not require knowledge of the system parameters and, due the nature of radial basis functions, it shows itself stable to parametric uncertainties, disturbances and simpler when it is applied in control. The RBF decoupler is designed in this work for decouple a nonlinear MIMO system with two inputs and two outputs. The weights between hidden and output layer are modified online, using an adaptive law in real time. The adaptive law is developed by Lyapunov s Method. A decoupling adaptive controller uses the errors between system outputs and model outputs, and filtered outputs of the system to produce control signals. The RBF network forces each outputs of generator to behave like reference model. When the RBF approaches adequately control signals, the system decoupling is achieved. A mathematical proof and analysis are showed. Simulations are presented to show the performance and robustness of the RBF network

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The present work presents the study and implementation of an adaptive bilinear compensated generalized predictive controller. This work uses conventional techniques of predictive control and includes techniques of adaptive control for better results. In order to solve control problems frequently found in the chemical industry, bilinear models are considered to represent the dynamics of the studied systems. Bilinear models are simpler than general nonlinear model, however it can to represent the intrinsic not-linearities of industrial processes. The linearization of the model, by the approach to time step quasilinear , is used to allow the application of the equations of the generalized predictive controller (GPC). Such linearization, however, generates an error of prediction, which is minimized through a compensation term. The term in study is implemented in an adaptive form, due to the nonlinear relationship between the input signal and the prediction error.Simulation results show the efficiency of adaptive predictive bilinear controller in comparison with the conventional.

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Due to major progress of communication system in the last decades, need for more precise characterization of used components. The S-parameters modeling has been used to characterization, simulation and test of communication system. However, limitation of S-parameters to model nonlinear system has created new modeling systems that include the nonlinear characteristics. The polyharmonic distortion modeling is a characterizationg technique for nonlinear systems that has been growing up due to praticity and similarity with S-parameters. This work presents analysis the polyharmonic distortion modeling, the test bench development for simulation of planar structure and planar structure characterization with X-parameters

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Slugging is a well-known slugging phenomenon in multiphase flow, which may cause problems such as vibration in pipeline and high liquid level in the separator. It can be classified according to the place of its occurrence. The most severe, known as slugging in the riser, occurs in the vertical pipe which feeds the platform. Also known as severe slugging, it is capable of causing severe pressure fluctuations in the flow of the process, excessive vibration, flooding in separator tanks, limited production, nonscheduled stop of production, among other negative aspects that motivated the production of this work . A feasible solution to deal with this problem would be to design an effective method for the removal or reduction of the system, a controller. According to the literature, a conventional PID controller did not produce good results due to the high degree of nonlinearity of the process, fueling the development of advanced control techniques. Among these, the model predictive controller (MPC), where the control action results from the solution of an optimization problem, it is robust, can incorporate physical and /or security constraints. The objective of this work is to apply a non-conventional non-linear model predictive control technique to severe slugging, where the amount of liquid mass in the riser is controlled by the production valve and, indirectly, the oscillation of flow and pressure is suppressed, while looking for environmental and economic benefits. The proposed strategy is based on the use of the model linear approximations and repeatedly solving of a quadratic optimization problem, providing solutions that improve at each iteration. In the event where the convergence of this algorithm is satisfied, the predicted values of the process variables are the same as to those obtained by the original nonlinear model, ensuring that the constraints are satisfied for them along the prediction horizon. A mathematical model recently published in the literature, capable of representing characteristics of severe slugging in a real oil well, is used both for simulation and for the project of the proposed controller, whose performance is compared to a linear MPC

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In this work, the quantitative analysis of glucose, triglycerides and cholesterol (total and HDL) in both rat and human blood plasma was performed without any kind of pretreatment of samples, by using near infrared spectroscopy (NIR) combined with multivariate methods. For this purpose, different techniques and algorithms used to pre-process data, to select variables and to build multivariate regression models were compared between each other, such as partial least squares regression (PLS), non linear regression by artificial neural networks, interval partial least squares regression (iPLS), genetic algorithm (GA), successive projections algorithm (SPA), amongst others. Related to the determinations of rat blood plasma samples, the variables selection algorithms showed satisfactory results both for the correlation coefficients (R²) and for the values of root mean square error of prediction (RMSEP) for the three analytes, especially for triglycerides and cholesterol-HDL. The RMSEP values for glucose, triglycerides and cholesterol-HDL obtained through the best PLS model were 6.08, 16.07 e 2.03 mg dL-1, respectively. In the other case, for the determinations in human blood plasma, the predictions obtained by the PLS models provided unsatisfactory results with non linear tendency and presence of bias. Then, the ANN regression was applied as an alternative to PLS, considering its ability of modeling data from non linear systems. The root mean square error of monitoring (RMSEM) for glucose, triglycerides and total cholesterol, for the best ANN models, were 13.20, 10.31 e 12.35 mg dL-1, respectively. Statistical tests (F and t) suggest that NIR spectroscopy combined with multivariate regression methods (PLS and ANN) are capable to quantify the analytes (glucose, triglycerides and cholesterol) even when they are present in highly complex biological fluids, such as blood plasma

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)