“…Nesta seção, um exemplo computacional de rastreamento dos estados de um sistema dinâmico não-linear com comportamento caótico, em ambiente ruidoso, será apresentado. Para ilustrar a eficiência da metodologia proposta, será realizada uma análise comparativa com um Filtro de Kalman Fuzzy baseado na metodologia proposta por (PÁRAMO-CARRANZA et al, 2017) Observa-se que, com a metodologia proposta neste artigo, a dinâmica das variáveis de estado do atrator caótico de Lorenz foram rastreadas de forma eficiente, apresentando um desempenho superior quando comparado à metodologia proposta em (PÁRAMO-CARRANZA et al, 2017), para diferentes níveis de ruído.…”
Todo o conteúdo deste livro está licenciado sob uma Licença de Atribuição Creative Commons. Atribuição 4.0 Internacional (CC BY 4.0). O conteúdo dos artigos e seus dados em sua forma, correção e confiabilidade são de responsabilidade exclusiva dos autores. Permitido o download da obra e o compartilhamento desde que sejam atribuídos créditos aos autores, mas sem a possibilidade de alterá-la de nenhuma forma ou utilizá-la para fins comerciais.
“…Nesta seção, um exemplo computacional de rastreamento dos estados de um sistema dinâmico não-linear com comportamento caótico, em ambiente ruidoso, será apresentado. Para ilustrar a eficiência da metodologia proposta, será realizada uma análise comparativa com um Filtro de Kalman Fuzzy baseado na metodologia proposta por (PÁRAMO-CARRANZA et al, 2017) Observa-se que, com a metodologia proposta neste artigo, a dinâmica das variáveis de estado do atrator caótico de Lorenz foram rastreadas de forma eficiente, apresentando um desempenho superior quando comparado à metodologia proposta em (PÁRAMO-CARRANZA et al, 2017), para diferentes níveis de ruído.…”
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“…3 The MSE comparative analysis for filtering and tracking, based on 100 realizations, the state variable of Lorenz’s chaotic attractor: a Approach in (Páramo-Carranza et al. 2017 ); b interval type-2 fuzzy Kalman filter based on proposed methodology Fig. 4 The computational data set of state variable from Lorenz’s chaotic attractor corrupted by noise with Fig.…”
“…In general, fuzzy control can be classified into model-free approach and model-based approach [2], [8]- [12]. Among various types of model-based fuzzy control approaches, Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy models have attracted plenty of research interests and a great deal of research effort has been devoted to the problem of stability analysis and controller synthesis based on T-S fuzzy models in recent years [13]- [17].…”
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