Geri Dön

Yapay sinir ağları temelli model öngörülü kontrol

Neural network based model predictive control

PDF İndir

  1. Tez No: 134580
  2. Yazar: SAVAŞ ŞAHİN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AYDOĞAN SAVRAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Optimal kontrol, yapay sinir ağları (YSA), model öngörülü kontrol (MÖK), doğrusal olmayan dinamik sistemler, Dinamik sistemler, Doğrusal olmayan dinamik, Model öngörümlü denetim, Optimum denetim, Yapay sinir ağları, Optimal control, neural network (NN), model predictive control (MPC), nonlinear dynamical system, Dynamical systems, Nonlinear dynamics, Model predictive control, Optimum control, Artificial neural networks
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

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

  1. Tez No

    485201

    Model predictive control of quadrotor UAV linear model

    Lineer model quadrotor İHA'nın model öngörülü kontrolü

    ARDEN KUYUMCU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İSMAİL BAYEZİT

  2. Tez No

    877031

    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

    İngilizce

    2024

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGEN AKALIN

  3. Tez No

    999527

    Artificial neural network-based efficiency estimation and modeling approach in electric vehicle powertrains

    Elektrikli güç aktarma sistemlerinde yapay sinir aği tabanli verimlilik tahmini ve modelleme yaklaşimi

    AHMET BURAK KAYDECİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SALİH BARIŞ ÖZTÜRK

  4. Tez No

    1022124

    Physics-informed learning of interpretable surrogates for modeling and control

    Modelleme ve kontrol için yorumlanabilir vekil dinamiklerin fizik bilgili öğrenimi

    MURAT FURKAN MANSUR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TUFAN KUMBASAR

  5. Tez No

    907316

    Gerçek zamanlı endüstriyel kontrol sistemleri için makine öğrenmesi temelli yaklaşımlar

    Machine learning approaches for real-time industrial control systems

    SÜLEYMAN MANTAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Uludağ Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERSEN YILMAZ

Geri Dön