Metodologia de Controle Inverso Adaptativo Indireto via Algoritmo FASS-NLMS

Abstract

Resumo. Uma questão fundamental em aplicações envolvendo filtros adaptativos é que durante a atualização da estimativa do vetor de pesos por um algoritmo de otimização seja obtido um bom trade-off entre a velocidade de convergência e o erro médio quadrático no regime estacionário. Nesse sentido, visando desenvolver um algoritmo de otimização baseado em gradiente descendente estocástico com uma rápida velocidade de convergência e um pequeno erro médio quadrático no regime estacionário, é proposta uma nova versão do Normalized Least Mean Square (NLMS) com o tamanho de passo adaptado por um Sistema de Inferência Fuzzy Mamdani. Para validação do algoritmo proposto foi realizado o projeto de Controle Inverso Adaptativo Indireto (do inglês, IAIC -Indirect Adaptive Inverse Control ) para uma planta de fase não mínima na presença de um sinal de distúrbio adicionado ao sinal de controle.