Identificação não-linear caixa-cinza: uma revisão e novos resultados

Abstract

Este artigo apresenta uma breve revisão da literatura enfocando recentes desenvolvimentos na área de identificação caixa-cinza. Os diversos métodos são agrupados dependendo de como a informação auxiliar é utilizada no processo de identificação. Discutem-se propriedades da representação NARMAX (nonlinear autoregressive moving average model with exogenous inputs) polinomial aplicando-se identificação caixa-cinza. Mecanismos de utilização de informação auxiliar na seleção de estrutura e na estimação de parâmetros de modelos NARMAX polinomiais são discutidos e ilustrados usando dois exemplos numéricos, um simulado e outro com dados medidos. Em ambos os casos obtêm-se modelos via procedimentos caixa-preta e caixa-cinza. As características dos modelos assim obtidos são comparadas de forma a ilustrar aspectos importantes da identificação caixa-cinza.This paper presents a review of recent developments about gray-box identification. Different procedures are grouped based on how they handle auxiliary information in the identification process. Properties of NARMAX (nonlinear autoregressive moving average model with exogenous inputs) polynomial models applied in gray-box identification are presented. This paper discusses how to use auxiliary information about the process static function in order to aid in the model structure selection and parameter estimation. Such ideas are illustrated by means of two numerical examples, one simulated and one that uses real data. In both examples black-box and gray-box models are obtained and compared in order to highlight the main features of gray-box identification.