Os processos industriais tornaram-se cada vez mais eficientes e viáveis devido à eficiência de novos controladores que eliminam desperdícios e custos nos processos de produção. Tanto para o desenvolvimento de controladores quanto para os métodos de diagnóstico e detecção de falhas, é necessário ter um bom modelo que descreva a dinâmica do processo. Uma das técnicas utilizadas para encontrar o modelo do processo é a identificação de sistemas, em que a seleção dos sinais de excitação consiste em uma de suas principais etapas. Neste trabalho, é feita uma revisão dos sinais de excitação utilizados na identificação de sistemas, bem como as diferentes técnicas de análise de desempenho dos referidos sinais. É feito um estudo da correlação cruzada, da correlação múltipla e dos índices de desempenho dos sinais de ruído binário generalizado (GBN) ao variar a probabilidade de não chaveamento e o tempo mínimo de chaveamento. Os sinais estudados são gerados com base nas características de dois benchmarks industriais, permitindo fazer a identificação e analisar o comportamento do índice FIT dos modelos obtidos. No trabalho apresenta-se o processo de geração e análise de dois conjuntos de sinais de excitação GBN, baseado em duas variantes do cálculo da probabilidade de não chaveamento. Estes dois conjuntos de sinais são utilizados na identificação dos dois benchmarks industriais.

Industrial processes have become increasingly efficient and viable due to the efficiency of new controllers that eliminate waste and costs in production processes. For both the development of controllers and for the diagnostic and fault detection methods, it is necessary to have a good model that describes the dynamics of the process. One of the techniques used to find the process model is the identification of systems, where the selection of the excitation signals consists of one of its main steps. In this work, a review of the excitation signals used in the identification of systems is made, as well as the different techniques for analyzing the performance of these signals. A study of cross-correlation, multiple correlation and performance indices of generalized binary noise (GBN) signals is made by varying the probability of non-switching and the minimum switching time. The studied signals were generated based on the characteristics of two industrial benchmarks, allowing the identification and analysis of the behavior of the FIT index of the models obtained. The work presents the process of generating and analyzing two sets of GBN excitation signals, based on two variants of the non-switching probability calculation. These two sets of signals were used to identify the two industrial benchmarks.