Yapay sinir ağları temelli model öngörülü kontrol
Neural network based model predictive control
- Tez No: 134580
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AYDOĞAN SAVRAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Optimal kontrol, yapay sinir ağları (YSA), model öngörülü kontrol (MÖK), doğrusal olmayan dinamik sistemler, Optimal control, neural network (NN), model predictive control (MPC), nonlinear dynamical system
- Yıl: 2003
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 115
Özet
ÖZET YAPAY SİNİR AĞLARI TEMELLİ MODEL ÖNGÖRÜLÜ KONTROL ŞAHİN, Savaş Yüksek Lisans Tezi, Elektrik - Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Yrd. Doç. Dr. Aydoğan SAVRAN 13 Ağustos 2003, 103 sayfa Bu tez çalışmasında, bir yapay sinir ağlan (YSA) temelli doğrusal olmayan öngörülü kontrol yapısı geliştirilmiştir. Bu yapıda, dinamik sistemlerin giriş - çıkış ilişkisi YSA tanılama modeli kullanılarak, gösterilmiştir. YSA ağırlıkları güncellenmesi en dik iniş yöntemi ile gerçekleştirilmiştir. Daha sonra, YSA tanılama modeli temel alınarak doğrusal olmayan model öngörülü kontrol yapısı oluşturulmuştur. Kontrol sinyali, YSA modeli ile öngörülen sistem çıkışı ve referans arasındaki karesel hatayı içeren bir ölçütü minimize edecek şekilde kestirilir. Sonuç olarak, YSA temelli model öngörülü kontrol yapısının, doğrusal olmayan karmaşık sistemlerin kontrolü uygulamalarında etkin bir alternatif olduğu gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
VII ABSTRACT NEURAL NETWORK BASED MODEL PREDICTIVE CONTROL ŞAHİN, Savaş MSc in Electrical - Electronics Eng. Supervisor: Assist of Prof. Aydoğan SAVRAN 13 August 2003, 103 pages In this thesis, it is developed a neural network based nonlinear model predictive control scheme. Neural network (NN) identification models are used to represent the input-output relation of dynamical systems. The steepest descent method is used to update NN parameters. Then, a nonlinear model predictive controller scheme is designed on the basis of a neural network plant model. Based on the neural network model, the control is estimated by minimizing a projected cost function that penalizes future tracking errors. Consequently, NN based model predictive control scheme is an effective alternative for controlling the nonlinear complex systems.
Benzer Tezler
- Destek vektör regresyonu ile PID kontrolör tasarımı
Design of PID controller via support vector regression
KEMAL UÇAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE
- Evaluation of model-based predictive control methods in high-speed automated ground vehicle path following
Yüksek hızlı bir otonom kara taşıtının yörünge takibinde model bazlı öngörülü kontrol yöntemlerinin değerlendirilmesi
VOLKAN BEKİR YANGIN
Doktora
İngilizce
2024
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGEN AKALIN
- Model predictive control of quadrotor UAV linear model
Lineer model quadrotor İHA'nın model öngörülü kontrolü
ARDEN KUYUMCU
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İSMAİL BAYEZİT
- Gerçek zamanlı endüstriyel kontrol sistemleri için makine öğrenmesi temelli yaklaşımlar
Machine learning approaches for real-time industrial control systems
SÜLEYMAN MANTAR
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Uludağ ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERSEN YILMAZ
- Yapay sinir ağları ile risk öngörüsü
Risk estimation with artificial neural neyworks
ALPER ÖZÜN
Doktora
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiGazetecilik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZHAN TINGÖY