Aplicação de identificação de sistemas no tempo de vida de baterias de dispositivos móveis

Abstract

A utilização de dispositivos móveis tem aumentado significativamente devido à proliferação do acesso à tecnologia sem fio. No projeto de dispositivos portáteis, o tempo de vida das baterias que os alimentam é considerado uma das características mais importantes, pois informa a quantidade de tempo que o dispositivo estará operacional sem a necessidade de ligá-lo a uma fonte externa. Neste contexto, é de vital importância possuir algum método capaz de predizer o tempo de vida das baterias. Este artigo objetiva aplicar estruturas de modelos matemáticos paramétricos lineares, tais como as estruturas ARX, ARMAX, entre outras, presentes na teoria de Identificação de Sistemas a fim de identificar a que representa de forma mais acurada o tempo de vida de baterias utilizadas em dispositivos móveis, a partir de dados coletados de um experimento real (i.e., plataforma de testes). Os modelos foram implementados na caixa de ferramentas para identificação de sistemas presente na ferramenta computacional Matlab denominada ident. A partir da análise dos resultados observou-se que o modelo paramétrico linear ARX apresentou o melhor resultado quando comparado com, os demais modelos e os dados experimentais.

The use of mobile devices has increased significantly due to the proliferation of wireless access technology. In the design of portable devices, the lifetime of the batteries that feed is considered one of the most important features, as reports the amount of time the device will be operational without the need to connect it to an external source. In this context, it is vital to have some method to predict the lifetime of the batteries. This paper aims to apply linear parametric mathematical model structures like ARX, ARMAX, among others, present in the theory of system identification to identify that more accurately represents the service life of batteries used in mobile devices from data collected from a real experiment (ie, test platform). The models were implemented in the toolbox for system identification in this computational tool called Matlab (ident). From the analysis of the results showed that the linear parametric ARX model obtained the best results when compared with other models and experimental data.