%0 Conference Proceedings
%@nexthigherunit 8JMKD3MGPCW/444BQ9E
%@holdercode {isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S}
%@usergroup administrator
%@usergroup marina.natalino@embraer.com.br
%@usergroup marciana
%@usergroup administrator
%3 Coelho-Araujo_FUZZ-IEEE-07_Fz-PSO-Chaos_pdf.pdf
%B IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE).
%9 Enterprise Architecture for Innovation
%X The identification of a nonlinear system with chaotic behavior denoted Chua's oscillator by using fuzzy models intertwined with particle swarm optimization (PSO) method is presented. This hybrid approach is applied to experimental data generated by an inductorless Chua's circuit that consists of an electronic chaotic oscillator. Chua's circuit has been used as a test platform by various scientific and engineering communities related to the study of chaos due its great potencial in technological applications, for instance, telecommunications, cryptography and physics. Fuzzy set theory has been evolved as a powerful modeling tool that can cope with uncertainties and nonlinearities in modeling and identification procedures. The identification of a optimized fuzzy model Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model involves two primary tasks: parameter tuning and structure optimization. The premise part of production rules is optimized here by using the particle swarm optimization method. In turn, least mean squares technique is applied to the consequent part of a T-S fuzzy model. Results indicate PSO method and Least Mean Square technique succeeded in constructing a T-S fuzzy model when dealing with chaotic dynamics obtained through experimental data supplied by inductorless Chua's electronic circuit. Resumo: A identificação de um sistma não-linear com comportamento caótico denominado oscilador de 'Chua' empregando modelos difusos combinados com o método de otimização por enxame de particulas (PSO) é apresentado neste artigo. O circuito de Chua é usualmente empregado para análise dinâmica caótica e não-linearidades. Ele consiste de um oscilador caótico que tem sido utilizado como uma plataforma de teste em muitas áreas relacionadas ao estudo de caos, por exemplo, telecomunicações, criptografia e física. A teoria de conjuntos difusos tem evoluído como uma ferramenta de modelagem poderosa que pode lidar com sucesso com incertezas e não-linearidades na modelagem e identificação de processsos. A identificação de modelos difusos otimizados Takagi-Sugeno (T-S) envolve duas tarefas principais: otimização de estrutura e do ajuste dos parâmetros. A parte premissa da regra de produção é otimizad aqui pelo uso do método de otimização por enxame de partículas. Por sua vea, a técnica de mínimos quadrados é aplicada para o consequente do modelo difuso T-S. Resultados indicam que o métodos PSO e a técnica de minimos quadrados foram capazes de construir um modelo difuso T-S de aplicação usando dados fornecidos por um circuito oscilador de Chua.
%@session oral
%T Fuzzy Model and Particle Swarm Optimization for Nonlinear Identification of Chua’s Oscillator/Modelo Difuso (Fuzzy) e Otimização por Enxame de Particulas para a Identificação Não-linear do Oscilador de Chua
%@isbn 1-4244-1210-2/07.
%@format On-line
%@secondarytype PRE CI
%8 2007, July 16-20
%@visibility shown
%@group LIT-INPE-MCT-BR
%@group LIT-INPE-MCT-BR
%@e-mailaddress marina.natalino@embraer.com.br
%@secondarykey INPE--PRE/
%@mark 1
%2 sid.inpe.br/mtc-m17@80/2008/07.16.13.24.07
%@subject Organization and managerial issues
%P 1-6
%4 sid.inpe.br/mtc-m17@80/2008/07.16.13.24
%D 2007
%1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%S Proceedings
%A Araujo, José Ernesto de,
%A Coelho, L. S.,
%C London
%@area ETES