Sürekli zaman parametrelerinin bulunması
Identification of continuous time parameters
- Tez No: 128434
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MURAT TÜRE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2002
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Uludağ Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 182
Özet
ÖZET Bu tez çalışmasında, sürekli zamanda diferansiyel denklem modeliyle ifade edilen bir sistemin transfer fonksiyonunun parametrelerinin alçak geçiren filtreleme yöntemiyle doğrudan belirlenmesi işlemi incelenmiştir. Alçak geçiren filtre olarak lineer integral filtre ve alçak geçiren filtre özelliğine sahip olan durum değişkeni filtreleri kullanılmıştır. Lineer integral filtreleme işlemi türev terimlerinden kurtulmak için sistemin diferansiyel denkleminin her iki tarafına sistemin derecesi kadar uygulanmaktadır. Kullanılan zaman aralığının genişliği lineer integral filtrenin bant genişliğini belirlemektedir. Sistemin alçak geçiren filtre operatörüne bağlı durum değişkeni modeli, sistemin diferansiyel denkleminin türev operatörü yerine, alçak geçiren filtre fonksiyonuna sahip olan nedensel, kararlı ve gerçeklenebilir bir lineer operatöre bağlı olacak şekilde tekrar düzenlenmesiyle elde edilmektedir. Bu değişiklik değişken dönüşümüyle yapılmaktadır. Seçilen bir örnek ikinci derece sistemin parametrelerinin her iki alçak geçiren filtreleme yöntemiyle doğrudan bulunuşu yapılan bir simülasyon çalışmasıyla gösterilmiştir. Simülasyon işlemi MATLAB programı kulanılarak yapılmıştır. Alçak geçiren filtreleme işlemiyle oluşan renkli gürültünün neden olduğu etkileşim problemini yenmek için gürültünün istatistiksel özelliklerine bağlı olmayan yardımcı değişkenler algoritması kullanılmıştır. Yardımcı değişkenlerin uygun seçilmesi durumunda yüksek gürültülü durumlarda bile uygun sonuçların alındığı görülmüştür. Alman sonuçlara göre lineer integral filtrenin bir FIR filtre olmasından dolayı hesaplama süresinin çok uzun olduğu görülmüştür. Fakat durum değişkeni filtreleme işlemi filtrenin fark denklemini kullanarak IIR formda en az işlemle en kısa sürede ardışık olarak gerçeklenebilmektedir. Filtrelerin bant genişliğinin sistemin bant genişliğine yakın olduğu durumlarda en iyi sonuçların alındığı görülmüştür. ANAHTAR KELİMELER Sistem belirleme, çevrim içi parametre tahmini, sürekli zaman modeli, alçak geçiren filtreleme, lineer integral filtre, durum değişkeni filtreleri, en küçük kareler, yardımcı değişkenler, etkileşimsiz tahmin.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT In this thesis, direct identification operation of transfer function's parameters of a system that it is defined with differential equation model in continuous time is considered via low-pass filtering. Linear integral filter and state variable filters which have low-pass filter specifications are used as low-pass filters. Linear integral filtering operation proportional to system's degree is applied to both sides of the differential equation of the system to avoid derivative terms. The length of time interval is determined by the bandwidth of the linear integral filter. State variable model of the system that depends on low-pass filter operator is provided via reformulation of system's differential equation which depends on a linear operator that is causal, stable and realizable instead of derivative operator. This variation is made by variable transformation. Directly identification of a chosen second order sample system's parameters by two low-pass filtering methods is shown with a simulation study. The simulation study was done by using MATLAB program. Instrumental variables algorithm that is independent from the statistical characteristics is used for overcoming bias problem caused by coloured noise that is caused by low-pass filtering. When suitable instrumental variables are chosen, it is seen that suitable results can be obtained even in high noisy situations. According to the obtained results, it is seen that the computation time is very long in the linear integral filter because of its FIR character. But state variable filtering operation can be performed sequentially in IIR form by using difference equation of the filter with minimum computation in minimum time. In the cases that bandwidths of the filters are close to system's bandwidth it is seen that best results are obtained. KEYWORDS System identification, on-line parameter estimation, continuous time model, low-pass filtering, linear integral filter, state variable filters, least squares, instrumental variables, unbiased estimation.
Benzer Tezler
- Örneklenmiş veriler yardımıyla sürekli zaman parametrelerinin belirlenmesi
Başlık çevirisi yok
MİTHAT RODOPLU
- Poisson moment fonksiyonu yaklaşımıyla sürekli zaman modeli kestirimi
Continuous time model identification via Poisson moment functional approach
İLHAN TUNÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT TÜRE
- Markov chains as an interest rate model
Faiz modeli olarak Markov zincirleri
UĞUR TORUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İLKAY BODUROĞLU
- Robust dominant pole placement with low order controllers
Düşük mertebeli kontrolörler ile dayanıklı baskın kutup atama
EMRE DİNCEL
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TURAN SÖYLEMEZ
- Gerginlik kontrolü
Tension control
FATİH AĞCA
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYHAN ÖZDEMİR