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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/47530
Type: | TCC |
Title: | Modelagem matemática da curva de descarga da bateria de um quadrirotor rolling spider utilizando a teoria de identificação de sistemas |
Authors: | Freitas, Adriel de Oliveira |
Advisor: | Pinto , Vandilberto Pereira |
Keywords: | Baterias;Quadrirotor;Modelagem Matemática;Identificação de Sistemas |
Issue Date: | 2019 |
Citation: | FREITAS, A. O. |
Abstract in Brazilian Portuguese: | Este trabalho apresenta a aplicação de técnicas de identificação de sistemas na modelagem matemática da curva de descarga da bateria de um quadrirotor Rolling Spider, com o objetivo de identificar o modelo que representa maior acurácia. Na modelagem matemática foram utilizadas as estruturas de modelos paramétricos lineares ARX, ARMAX, e Box-Jenkins. Também foi aplicado o método dos Mínimos Quadrados não Recursivos(MQNR) para estimar uma função de transferência que represente a curva de descarga da bateria do quadrirotor. Os parâmetros e validação das estruturas de modelos ARX, ARMAX, e Box-Jenkins foram obtidos com o auxílio da ferramenta toolbox sistemIdentification presente no software Matlab/Simulink. Já os parâmetros e validação dos Mínimos Quadrados não Recursivos foram obtidos a partir de um algoritmo implementado no software Matlab. O banco de dados utilizado na estimação e validação dos modelos matemáticos foi obtido experimentalmente a partir de uma plataforma de testes e aquisição de dados. A partir dos resultados da validação dos modelos matemáticos estimados, foi selecionado o modelo discreto MQNR para representar a curva de descarga da bateria do quadrirotor Rolling Spider, pois apresentou melhor resultado quando comparado aos demais modelos. O modelo discreto MQNR apresentou uma acurácia de 97,5914%, enquanto os modelos discretos ARMAX e Box-Jenkins apresentaram uma acurácia de 65,55% e 66,95% respectivamente. Já o modelo discreto ARX apresentou o pior resultado, com uma acurácia de 56,86%. |
Abstract: | This work presents the application of systems identification techniques in the mathematical modeling of the battery discharge curve of a Rolling Spider quadrotor, in order to identify the model that represents the highest accuracy. In the mathematical modeling, the structures of linear parametric models ARX, ARMAX, and Box-Jenkins were used. The non-recursive least squares(MQNR) method was also used to estimate a transfer function that represents the quadrotor battery discharge curve. The parameters and validation of the ARX, ARMAX, and Box-Jenkins frameworks were obtained with the aid of the systemIdentification toolbox present in Matlab / Simulink software. The parameters and validation of non-recursive least squares were obtained from an algorithm implemented in Matlab software. The database used in the estimation and validation of the mathematical models was obtained experimentally from a platform of tests and acquisition of data. From the results of the validation of the estimated mathematical models, the discrete model MQNR was selected to represent the discharge curve of the Rolling Spider quadrotor, because it presented better result when compared to the other models. The discrete model MQNR presented an accuracy of 97.5914%, while the discrete models ARMAX and Box-Jenkins presented an accuracy of 65.55% and 66.95% respectively. The ARX discrete model presented the worst result, with an accuracy of 56.86%. |
Description: | FREITAS, A. O. Modelagem matemática da curva de descarga da bateria de um quadrirotor rolling spider utilizando a teoria de identificação de sistemas. 2019. TCC (Curso de graduação em Engenharia Elétrica) - Campus de Sobral, Universidade Federal do Ceará, Sobral, 2019. |
URI: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/47530 |
Appears in Collections: | ENGENHARIA ELÉTRICA - SOBRAL - Monografias |
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2019_tcc_aofreitas.pdf | FREITAS, A. O. Modelagem matemática da curva de descarga da bateria de um quadrirotor rolling spider utilizando a teoria de identificação de sistemas. 2019. TCC (Curso de graduação em Engenharia Elétrica) - Campus de Sobral, Universidade Federal do Ceará, Sobral, 2019. | 5,42 MB | Adobe PDF | View/Open |
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