Identificação de modelos lineares para dinâmica de elastomassas MEMS utilizando critérios da modelagem caixa preta
Os MEMS (MicroElectroMechanical Systems) fazem parte de uma tecnologia que vem conquistando o mercado mundial. Seu desempenho, confiabilidade e economia de energia são suas principais características. O interesse comercial nesta tecnologia movimenta bilhões de dólares ao ano. Esta crescente demanda...
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2014
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ndltd-IBICT-oai-bibliodigital.unijui.edu.br-123456789-21582019-01-22T03:44:19Z Identificação de modelos lineares para dinâmica de elastomassas MEMS utilizando critérios da modelagem caixa preta Moreira, Cícero José Matuella Identificação de sistemas Econometria Modelos autorregressivos Elastomassas Autocorrelação Modelagem matemática Ciências Exatas e da Terra Os MEMS (MicroElectroMechanical Systems) fazem parte de uma tecnologia que vem conquistando o mercado mundial. Seu desempenho, confiabilidade e economia de energia são suas principais características. O interesse comercial nesta tecnologia movimenta bilhões de dólares ao ano. Esta crescente demanda de MEMS exige que cada dispositivo seja testado, garantindo a qualidade de todos os dispositivos que vão para o mercado. Porém o custo dos testes é elevado, podendo chegar a 50% do custo dependendo da complexidade da estrutura. Os sensores MEMS, principalmente os de ação inercial, necessitam diversos testes baseados em estímulos físicos. Com a finalidade de reduzir os custos dos testes, a simulação fornecida pela modelagem matemática se apresenta como uma ferramenta de baixo custo. Porém os conhecimentos físicos da escala micrométrica são limitados. Uma alternativa para superar estes problemas é a identificação de sistemas. A identificação é uma técnica não invasiva que obtém o modelo matemático que explica de forma aproximada, a relação de causa e efeito entre dados observados. Por isso, este trabalho propõe o uso da identificação de sistemas para representar o modelo comportamental de MEMS baseados em deformação elástica. São identificados dois conjuntos de modelos: ARX para sistemas sem ruído e ARMAX para sistemas com ruído. Na maioria dos casos os modelos apresentaram desempenho eficiente. Apenas um dos casos do modelo ARMAX apresentou desempenho abaixo do esperado. Os resultados são validados através da análise do desempenho comportamental e análise do erro percentual. Logo, as técnicas utilizadas se mostram práticas e validas na identificação do modelo de um dispositivo MEMS. 101 f. 2014-04-11 2014 2014-04-11T12:53:32Z 2014-04-11T12:53:32Z info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis http://bibliodigital.unijui.edu.br:8080/xmlui/handle/123456789/2158 DMD_hdl_123456789/2158 por info:eu-repo/semantics/openAccess application/pdf reponame:Repositório Institucional da UNIJUI instname:Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul instacron:UNIJUI |
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dólares ao ano. Esta crescente demanda de MEMS exige que cada dispositivo seja testado,
garantindo a qualidade de todos os dispositivos que vão para o mercado. Porém o custo dos
testes é elevado, podendo chegar a 50% do custo dependendo da complexidade da estrutura. Os
sensores MEMS, principalmente os de ação inercial, necessitam diversos testes baseados em
estímulos físicos. Com a finalidade de reduzir os custos dos testes, a simulação fornecida pela
modelagem matemática se apresenta como uma ferramenta de baixo custo. Porém os
conhecimentos físicos da escala micrométrica são limitados. Uma alternativa para superar estes
problemas é a identificação de sistemas. A identificação é uma técnica não invasiva que obtém
o modelo matemático que explica de forma aproximada, a relação de causa e efeito entre dados
observados. Por isso, este trabalho propõe o uso da identificação de sistemas para representar o
modelo comportamental de MEMS baseados em deformação elástica. São identificados dois
conjuntos de modelos: ARX para sistemas sem ruído e ARMAX para sistemas com ruído. Na
maioria dos casos os modelos apresentaram desempenho eficiente. Apenas um dos casos do
modelo ARMAX apresentou desempenho abaixo do esperado. Os resultados são validados
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