Bulanık ve sinirsel ağ yaklaşımlarıyla anahtarlamalı sistemlerin analizi
The analysis of switched systems by using fuzzy and neural networks based approaches
- Tez No: 169332
- Danışmanlar: DOÇ.DR. YAKUP DEMİR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- 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
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Design and deployment of deep learning based fuzzy logicsystems
Derin öğrenme tabanlı bulanık sistemlerin geliştirilmesi ve uygulanması
AYKUT BEKE
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- Çok değişkenli zaman serilerinde dilsel özetleme
Linguistic summarization in multivariate time series
ÜMRAN KAYA
Doktora
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DİYAR AKAY
- Talep tahmininde sinirsel ağ tabanlı bulanık mantık yöntemi (Anfis) kullanımı ve yalın yapay sinir ağı metodu ile karşılaştırmalı bir uygulama
Using adaptive neural-fuzzy inference systems for demand forecasting and application with comparison artificial neural network method
ONUR DOĞAN
- Finansal başarısızlığın öngörülmesinde sinirsel bulanık ağ modelinin kullanımı ve amprik bir çalışma
Financial failure prediction using neuro fuzzy modelling and an empirical analysis
SONER AKKOÇ
- Karma yapılı yeni bir bulanık-sinirsel ağ yapısının geliştirilmesi ve başarımının incelenmesi
Development and performance assessment of a novel hybrid fuzzy neural network structure
GİZEM ATAÇ KALE
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CİHAN KARAKUZU