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dc.contributor.advisorCorreia, Wilkley Bezerra-
dc.contributor.authorLeite, Gabriel Costa-
dc.date.accessioned2023-12-21T18:41:29Z-
dc.date.available2023-12-21T18:41:29Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.citationLEITE, Gabriel Costa. Controle preditivo não linear baseado em técnica orientada a dados de decomposição de modo dinâmico polinomial. 2023. 132 f. Monografia (Graduação em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufc.br/handle/riufc/75465-
dc.description.abstractThe increasing complexity in business, industrial, and scientific processes, driven by current technological innovations, demands the ability to model operations, predict outcomes, categorize indicators, estimate gains, and control systems swiftly and efficiently, given the vast amount of data generated and collected daily. In this context, data-driven studies, work, and developments play a pivotal role in addressing contemporary technological challenges. Therefore, this work aims to propose advancements in data-driven techniques, focusing on the identification and control of complex nonlinear dynamic systems, whether they rational or not, based on a data-driven approach. Consequently, we suggest the exploration of the Dynamic Mode Decomposition with Polynomials method applied to Nonlinear Model Predictive Control. This theoretical evolution seeks practical application in a nonlinear and rational electric-hydraulic system, with the purpose of identifying polynomial prototypes that can be used as predictive models in liquid level control within the system.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleControle preditivo não linear baseado em técnica orientada a dados de decomposição de modo dinâmico polinomialpt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.description.abstract-ptbrA crescente complexidade nos processos empresariais, industriais e científicos, impulsionada pelas atuais inovações tecnológicas, exige a capacidade de modelar operações, prever resultados, classificar indicadores, estimar ganhos e controlar sistemas de maneira ágil e eficiente, dada a vasta quantidade de dados gerados e coletados diariamente. Nesse cenário, os estudos, trabalhos e desenvolvimentos orientados por dados desempenham um papel fundamental na solução dos desafios tecnológicos contemporâneos. Portanto, este trabalho tem como objetivo propor avanços em técnicas \textit{data-driven}, com foco na identificação e controle de sistemas dinâmicos não lineares complexos, sejam eles racionais ou não, a partir de uma abordagem totalmente orientada por conjuntos de dados. Consequentemente, sugere-se a exploração do método de Decomposição de Modo Dinâmico Polinomial, com base em polinômios, aplicado ao Controle Preditivo Não Linear. Essa evolução teórica visa à aplicação prática em um sistema elétrico-hidráulico não linear e racional, com o propósito de identificar protótipos polinomiais que possam ser usados como modelos de previsão no controle de nível de líquidos do sistema.pt_BR
dc.subject.ptbrDadospt_BR
dc.subject.ptbrData-drivenpt_BR
dc.subject.ptbrSistemas dinâmicos não linearespt_BR
dc.subject.ptbrDecomposição de modo dinâmico polinomialpt_BR
dc.subject.ptbrControle preditivo não linearpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApt_BR
local.date.available2023-12-
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