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Este artigo apresenta uma nova metodologia de ponderação para algoritmos de identificação de sistemas baseados em subespaços com especial interesse em modelar sistemas ressonantes a partir de dados de resposta em frequência. Nos métodos de identificação baseados em subespaços, a projeção ortogonal das amostras de resposta em frequência revela informações intrínsecas sobre o sistema, que são posteriormente usadas para calcular os parâmetros do modelo. A novidade apresentada nesse trabalho é a adição de uma matriz de ponderação aos dados, com o objetivo de obter uma aproximação precisa entre a resposta em frequência do modelo e os dados de medição. Dois estudos de caso, baseado em dados de medição, são apresentados para mostrar as propriedades da metodologia descrita. No primeiro, o algoritmo é usado para estimar um modelo matemático para uma estrutura de viga flexível, que apresenta alta característica de ressonância. Os resultados são comparados com um modelo estimado usando a função do Matlab, o N4SID. O algoritmo proposto mostrou um desempenho superior com base no índice RMSE. No segundo estudo de caso, o método é utilizado para estimar um modelo baseado em dados de admitância de um transformador de potencial que opera na Usina Hidrelétrica de Jirau, no Brasil. |
