Métodos de variável instrumental fuzzy para identificação de sistemas

Abstract

Este artigo apresenta uma proposta teórica de métodos de variável instrumental fuzzy para identificação de sistemas não-lineares no tempo discreto e estimação paramétrica em ambientes ruidosos a partir do conceito de variável instrumental fuzzy. A análise teórica é apresentada a partir de uma formulação adequada associada ao modelo fuzzy Takagi-Sugeno. A complexidade do algoritmo é baixa e as propriedades estatísticas mostram que o erro assintótico das estimações paramétricas tende a zero quando o conjunto de dados aumenta.<br>This paper presents a theoretical proposal of fuzzy instrumental variable (FIV) methods for nonlinear discrete time systems identification and parameter estimation in noisy environment based on the fuzzy instrumental variable concept. The theoretical analysis is presented using a suitable formulation associated to Takagi-Sugeno (TS) fuzzy model. The complexity of the algorithm is quite low and the statistical properties show that the assintotic error of the parameter estimates go to zero as the data series length increases