Doğrusal olmayan sistemlerin sinir ağları kullanılarak tanıyımı ve denetimi
Identification and control of nonlinear systems using neural networks
- Tez No: 244789
- Danışmanlar: PROF. DR. HÜSEYİN DEMİRCİOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Genelleştirilmiş öngörülü denetim, Yapay sinir ağları, Generalized predictive control, Artificial neural networks
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sinir ağları son yıllarda doğrusal olmayan ilişkileri öğrenebilme yetenekleri ile dinamik sistemlerin modellenmesi, sinyal işleme ve denetim sistemleri başta olmak üzere, değişik alanlarda klasik yöntemlere güçlü bir alternatif olarak ortaya çıkmıştır. Bu çalışmanın ilk kısmında, çeşitli sinir ağı yapıları ve eğitimleri hakkında genel bilgi verilmiştir. İkinci kısımda sinir ağlarının doğrusal olmayan sistemleri modelleyebilme özellikleri incelenmiş ve bu yetenekleri değişik sistemler üzerinde test edilmiştir.Doğrusal olmayan sistemleri modelleyebilmeleri ile yapay sinir ağlarının doğrusal olmayan sistemlerin denetlenmesi için kullanılması mümkün olmuştur. Literatürde değişik yapıda yapay sinir ağı temelli denetim yöntemleri mevcuttur. Çalışmanın son kısmında, yapay sinir ağlarının, bu yöntemler arasından seçilen Genelleştirilmiş Öngörülü Denetim ve Model Dayanaklı Denetim yöntemlerindeki uygulamaları incelenmiş olup denetim başarımları farklı sistemler üzerinde test edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In recent years, neural networks, with their ability to learn nonlinear relationships, emerge as strong alternatives to conventional methods in several areas, modelling of dynamic systems, signal processing, and control system design being some of the most common. In the first part of this work, general information regarding different neural network structures and their training methods are given. In the following part, the ability of neural networks to model nonlinear systems is investigated and their performance are tested using different nonlinear systems.Their ability to succesfully identify nonlinear systems makes neural networks prime candidates for the design of nonlinear controllers. Among various control methods employing neural networks, neural network based Model Reference Control and Generalized Predictive Control methods are investigated and their performance tested using different systems.
Benzer Tezler
- Çimento endüstrisinde hammadde harmanlama prosesinin klasik ve akıllı yöntemler ile modellenmesi
Modling of raw material blending process in cement industry using conventional and intelligent techniques
KEMAL KIZILASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. ŞENİZ ERTUĞRUL
- Doğrusal olmayan sistemlerin yapay sinir ağları kullanılarak kimliklendirilmesi
Identification of nonlinear systems by using artificial neural networks
HASAN ZORLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. ŞABAN ÖZER
- Neural network control of nonlinear systems.
Yapay sinir ağlarından yararlanarak doğrusal olmayan sistemlerin kontrolü.
ALPTEKİN FADILOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
1992
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiPROF. DR. YORGO ISTEFANOPULOS
- Yapay sinir ağları ile lineer olmayan elemanların modellenmesi
Modeling of nonlinear component, using artificial neural networks
REMZİ TUNTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YAKUP DEMİR
- Nonlinear modelling of radio frequency power amplifier by using artificial neural network
Radyo frekansı güç yükselteci'nin doğrusal olmayan modelinin yapay sinir ağları ile oluşturulması
ASAAD WİSAM ANEES AL-HİLALİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtılım ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. ALPARSLAN ÇAĞRI YAPICI