Sistem tanımada bulanık model yapısını ve parametrelerini belirleyen bir yazılım
A software for determination of structure and parameters of fuzzy models in system identification
- Tez No: 166496
- Danışmanlar: PROF. DR. MÜJDE GÜZELKAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
SİSTEM TANIMADA BULANIK MODEL YAPISINI VE PARAMETRELERİNİ BELİRLEYEN BİR YAZILIM ÖZET Bulanık mantık öncelikle yapısı bilinmeyen sistemlerin dilsel önermeler yardımıyla kontrolü için önerilmiş olmakla birlikte, ilerleyen senelerde bu gibi sistemlerin tanımlanması ve modellenmesi amacıyla da kullanılmıştır. 1985 yılında Takagi ve Sugeno, bulanık kontrolör için bir arama algoritması önermiş, bu çalışmalarını bulanık modellemeye genelleştirmişlerdir. Doğrusal dinamik sistemlerin modellenmesinde kullanılan ve model çıkış değerinin sistemin önceki giriş ve çıkış değerlerine bağlı olarak belirlendiği ARX model yapısı, belirli çalışma aralıkları için doğrusal olmayan sistemlere yaklaşım için de kullanılabilir. Fakat gerçek hayattaki gibi çoğunluğu doğrusal olmayan özellikteki dinamik sistemlerin modellenmesinde yeterli olmaz. Bulanık mantık, bu şekilde klasik olarak modellenemeyen veya modellenmesinde güçlükler bulunan sistemlerin tanımlanması için kullanışlı ve etkin bir yöntemdir. Doğrusal olmayan sistemler parça parça doğrusal olarak kabul edilebildiğinden, doğrusal olmayan bir fonksiyon doğrusal fonksiyonlar ve bulanık önermeler yardımıyla ifade edilebilmektedir. Benzer şekilde bulanık önermelerin çıkış fonksiyonlarının ARX yapısında seçilmesiyle, uygun bulanık model yapısı kullanılarak doğrusal olmayan dinamik sistemlerin de yaklaşık olarak ifade edilmesi mümkündür. Bulanık modelleme çalışmalarında karşılaşılan temel güçlüklerden biri, bulanık sistem yapılarının karmaşıklığı nedeniyle klasik tanıma yöntemleriyle parametre kestirim işleminin matematiksel olarak oldukça fazla işlem yükü getirmesidir. Diğer yandan, sistem dinamiklerini ifade edebilecek doğru model yapısının da tüm diğer parametrik yöntemlerde olduğu gibi önceden belirlenmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, doğrusal ya da doğrusal olmayan, statik ya da dinamik sistemlerin sadece giriş-çıkış verilerine dayanarak, en uygun yapıdaki bulanık modelinin oluşturulmasını sağlayan MATLAB tabanlı“Modelbul”programı geliştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
A SOFTWARE FOR DETERMINATION OF STRUCTURE AND PARAMETERS OF FUZZY MODELS IN SYSTEM IDENTIFICATION ABSTRACT Fuzzy logic is firstly developed for controlling of complex and poorly understood systems and later on it is also used for identification and modelling of such systems. In 1985, Takagi and Sugeno were depeloped a search algorithm for fuzzy controllers and then they have expanded their study to fuzzy modelling. ARX model structure that is used for modelling of linear dynamic systems by using past input and output values of the system, may also be used for approximating nonlinear systems in their normal range of operation. However, in many cases systems are required to operate in regions in the state space where linear models such as ARX do not give satisfactory results. Fuzzy logic is an effective way of modelling when such difficulties are encountered in conventional modelling methods. Since, the nonlinear systems may be investigated as partially linear in small ranges of operation; it is possible to approximate the nonlinear functions by using linear functions in fuzzy rule-based model structures. Similarly, after the structure of the model is determined, approximating the nonlinear dynamic systems by using ARX type of output functions in a proper fuzzy rule-based model also gives satisfactory results. Model structure selection and parameter identification are two main items with regard to fuzzy and also other parametric models. The structure determines the flexibility of the model in approximation mappings. The parameters are then estimated to fit the data at hand. Fuzzy rule-based systems have some complexities because of the underlying mechanisms such as fuzzification, fuzzy inference and defuzzification processes in their structure. This complexity causes extra effort of calculations for obtaining the accurate values of the parameters by using conventional identification methods. On the other hand, it is not always clear which variables should be used as inputs to the model for complex systems. In this study, a MATLAB based program“Modelbul”is developed for easy constructing of fuzzy models of the systems with respect to the input-output data on the hand.“Modelbul”program allows modelling of linear or nonlinear static systems with the required number of fuzzy rules. For the linear or nonlinear dynamic systems,“Modelbul”program determines the most suitable model structure to fit the data first and then, it tunes the model parameters with respect to Least Squares Method. XI
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağlarında öğrenme algoritmalarının analizi
Analysis of learning algorithms in neural networks
SEVİNÇ BAKLAVACI
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. LEYLA GÖREN
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- 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
- Metropoliten kent çeperindeki yerleşimlerde yapısal dinamikler-İstanbul metropoliten kent çeperi örneği
Structural dynamics in the settlements around metropolitan periphery-The case of İstanbul city periphery
ÖZLEM GÜNGÖR ÖZÇEVİK
- Diesel motorları yakıt püskürtme sistemlerinin dinamik simülasyonu
Başlık çevirisi yok
İRFAN KARAGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Makine MühendisliğiUludağ ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ BORAT