Título: | COMPARAÇÃO DE MÉTODOS LINEARES E NÃO-LINEARES PARA IDENTIFICAÇÃO DE SISTEMAS COM MATERIAIS PIEZOELÉTRICOS E TRANSMISSÃO ACÚSTICA | ||||||||||||
Autor(es): |
DANIEL PEREIRA DA COSTA |
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Colaborador(es): |
HELON VICENTE HULTMANN AYALA - Orientador |
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Catalogação: | 13/DEZ/2019 | Língua(s): | PORTUGUÊS - BRASIL |
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Tipo: | TEXTO | Subtipo: | TRABALHO DE FIM DE CURSO | ||||||||||
Notas: |
[pt] Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
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Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/TFCs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=46365@1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/TFCs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=46365@2 |
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DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.46365 | ||||||||||||
Resumo: | |||||||||||||
Materiais piezoelétricos são materiais capazes de produzir uma corrente elétrica quando submetidos a um
estresse mecânico. Por outro lado, esses materiais são fisicamente deformados quando um campo elétrico
é aplicado sobre eles. Nesse trabalho, os piezoelétricos são usados para a aquisição de dados através de
um túnel acústico e assim aplicar técnicas de identificação de sistemas para o processo de modelagem do
sistema. Este trabalho tem como objetivo a identificação de um sistema de transmissão acústica através
de métodos de identificação de sistemas caixa-preta. Em especifico, são usados os modelos lineares
AutoRegressive with eXogenous inputs (ARX) e AutoRegressive Moving Average with eXogenous inputs
(ARMAX) e modelos baseados em redes neurais do tipo Nonlinear AutoRegressive with eXogenous inputs
(NARX). Esse projeto engloba todas as etapas de um processo de identificação de sistemas, desde a
aquisição dos dados até a obtenção dos resultados. Os resultados obtidos são comparados com o modelo
ARX e com o modelo ARMAX. A conclusão da predição mostra que o melhor resultado se obteve com o
modelo ARMAX.
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