Geri Dön

Bulanık ve sinirsel ağ yaklaşımlarıyla anahtarlamalı sistemlerin analizi

The analysis of switched systems by using fuzzy and neural networks based approaches

  1. Tez No: 169332
  2. Yazar: REMZİ TUNTAŞ
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. YAKUP DEMİR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Anahtarlamalı devreler, YSA, ANFIS, sistem durumu-anahtar pozisyonu, kontrol eşitsizlikleri, modelleme, geçici ve sürekli hal çözümü. XII, Switched circuits, FFNN, ANFIS, Modelling, System state-Switch position, Control inequalities, The transient and steady state solution. XIII
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 116

Özet

ÖZET Doktora Tezi BULANIK VE SİNİRSEL AĞ YAKLAŞIMLARIYLA ANAHTARLAMALI SİSTEMLERİN ANALİZİ Remzi TUNTAŞ Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı 2005, Sayfa: 103 Bu tezde lineer olmayan sistemlerin analizi için bulanık ve sinirsel ağ yaklaşımları kullanılarak yeni bir yöntem sunulmuş ve YAZTASAN isimli bir bilgisayar programı hazırlanmıştır. Bunun için, lineer olmayan elemanların yerine ya doğrudan anahtarlar içeren eşdeğer devre modelleri kullanılmıştır ya da bu elemanların karakteristiklerine parça-parça lineerlik yaklaşımı yapılarak oluşturulan eşdeğer devre modelleri kullanılmıştır. Kullanılan bu modeller, bazı durum matrislerini ve kontrol eşitsizliklerini de içermektedir. Lineer olmayan sistem, anahtarlar içeren devrelere dönüştürüldükten sonra, anahtarların farklı kombinasyonları ile oluşan her bir alt devre, ileri beslemeli Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Adaptif Ağ Temelli Bulanık Çıkarımlı Sistemler (ANFIS) ile modellenmiştir. Elde edilen bu model ağlar kullanılarak devrenin anahtarlama aralıkları ve anahtarlama zamanları tespit edilerek, geçici ve sürekli hal çözümleri yapılmıştır. Ayrıca örnek devrelerin, MATLAB/SIMULINK'te de modelleri oluşturularak çözümleri yapılmış ve sunulan yöntemle elde edilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT PhD Thesis THE ANALYSIS OF SWITCHED SYSTEMS BY USING FUZZY AND NEURAL NETWORKS BASED APPROACHES Remzi TUNTAŞ Firat University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Electrical and Electronics Engineering 2005, Page: 103 In this thesis, a new approach based on fuzzy and neural techniques for analysis of nonlinear systems is presented and carried out a computer program called as YAZTAS AN. In the approach described, non-linear components are replaced with the equivalent circuit models containing switches or the circuit models constructed, by applying piecewise linearization approach to their characteristics. Some state matrixes and control inequalities is also included in the used model. Two steps are proposed for starting the approach. Nonlinear system is firstly changed into the circuits with switches. Each subcircuit consisting of the different combination of the switches is then modelled by using Feed Forward Neural Networks (FFNN) and Adaptive Network Based Fuzzy Inference Systems (ANFIS). By using the obtained model networks, the switching sequence and switching times from one state to another for transient and steady states are determined. The transient and steady state solutions are accomplished through this knowledge. In examples, nonlinear circuits are used for demonstrating the utility of the proposed approach and the results are compared with that of the model constructed at MATLAB/SIMULINK.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    199696

    Bulanık sinir ağları ve sinirsel bulanık ağları ile sistem çözümlenmesi ve simülasyonunun gerçekleştirilmesi

    Simulation and solutions of systems with neuro-fuzzy networks and fuzzy-neuro networks

    AYFER TUNALI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    DOÇ. DR. HAKAN IŞIK

  2. Tez No

    139942

    Kural tabanlı sistemlerin bulanık ve sinirsel bulanık gösterimi

    The Represantation of fuzzy and neural fuzzy for rule-based systems

    BÜLENT GÜLER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ARZU BABAEV

  3. Tez No

    166909

    WEB based ionospheric forecasting using neural network and neurofuzzy models

    Sinirsel ağ ve sinirsel bulanık benzekler kullanılarak WEB tabanlı iyonküresel öngörü

    YUSUF İBRAHİM ÖZKÖK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERSİN TULUNAY

  4. Tez No

    295303

    Kamu ihaleleri için hazırlanan teklif fiyatı içinde yer alan katkı payının belirlenmesinde adaptif ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım yaklaşımı

    Adaptive neuro-fuzzy inference systems (ANFIS)-based model for predicting mark up for public investment projects

    BÜLENT YEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜL POLAT TATAR

  5. Tez No

    155650

    Sinyalize kavşaklardaki taşıt gecikmelerinin yapay zeka teknikleri ile modellenmesi

    Modelling of vehicle delays at signalized intersections with artificial intelligence techniques

    NESLİHAN KARSLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    İnşaat MühendisliğiAtatürk Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. MAHİR GÖKDAĞ

Geri Dön