No abstract

In this paper, a methodology for inverse fuzzy modeling of multivariable nonlinear dynamic systems, by direct approach, with state space minimal realization, from experimental data, is proposed. The adopted methodology consists of a formulation for online parametric estimation of the inverse fuzzy model, based on the fuzzy and recursive version of the Observer/Kalman Identication algorithm, using the approach of the Gustafson-Kessel fuzzy clustering algorithm. The analysis of the experimental results related to the recursive identication of Helicopter 2DoF illustrate the eciency and applicability of the adopted methodology. Resumo: Neste artigo, uma metodologia para modelagem nebulosa inversa de sistemas não lineares multivariáveis, pela abordagem direta, de realização mínima no espaço de estados, a partir de dados experimentais é proposta. A metodologia adotada consiste numa formulação para estimação paramétrica online do modelo nebuloso inverso, baseada na versão nebulosa e recursiva do algoritmo OKID (Observer/Kalman Identication), usando-se a abordagem do algoritmo de agrupamento nebuloso Gustafson-Kessel. A análise dos resultados experimentais relacionados à identicação recursiva de um Helicópitero 2DoF ilustram a eciência e aplicabilidade da metodologia adotada.