Cascade modeling of nonlinear systems
Doğrusal olmayan dizgelerin ardışık modellenmesi
- Tez No: 201751
- Danışmanlar: PROF. DR. ERSİN TULUNAY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Ardısık modelleme, Hammerstein dizge modellemesi, Sinirsel Aglar, Yer'e yakın uzay süreçleri, haberlesme, Cascade modeling, Hammerstein system modeling, Neural Networks, Near-Earth space processes, telecommunication
- Yıl: 2007
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 211
Özet
Dogrusal olmayan dizgelerin özel Hammerstein biçimlerine dayanan modellenmesi dikkate alınmıstır. Hammerstein dizge modellemesinde bir dural dogrusalsızlık bir devingen dogrusallıga ardısık sekilde baglanır. Bu çalısmanın temel katkıları: 1) Ardısık modellemede polinomlar yerine Bezier egri dogrusalsızlık gösterimlerinin tanıtımı; 2) B-Spline egri dogrusalsızlık gösterimlerinin tanıtımıdır. Sonuç olarak, dogrusal olmayan dizge modellemesinde yerel denetim elde edilir. Böylece, çıktıdaki beklenmeyen degismeler daha yakın olarak modellenebilir. Önemli bir gösterme durumu olarak bir model gelistirilir ve Orta Dogu Teknik Üniversitesi Sinirsel Aglar ve Ardısık Modeli (METU-NN-C) olarak adlandırılır. Uygulama örnekleri sefer, iletisim ve diger birçok teknik uygulamalar için önemli olan Yer'e yakın uzay süreçleri dikkate alınarak seçilir. Bu çalısmanın katkılarına dayanarak gelistirilen modellerin Uzay Havası degistirgenleri dikkate alınarak nicelenen bozuculu kosullar altında özellikle daha dogru oldugu gösterilir. Örnekler Toplam Elektron Miktarı (TEC) öngörümünü ve haritalamasını; basit kuvvet etkili sarkacın eklem açısının kestirimini; üzerine kuvvet uygulanan masa üzerinde yaylı ters çift sarkacın eklem açılarının kestirimini; Van der Pol salınım yapıcısının tanınmasını ve konusmacıların tanınmasını içerir. Uluslararası Referans yonosfer (IRI-2001), ODTÜ Sinirsel Aglar (METU-NN) ve METUNN- C modellerinin uygulama basarım sonuçları niteliksel ve niceliksel karsılastırılır. Sayısal bir örnek olarak, dogrusalsızlıgı göstermede Bezier egrilerine sahip METU-NN-C kullanılarak TEC öngörülerinde bulunmada ortalama mutlak yanılgı 1.11 TECu'dur. Yeni ardısık modellerin dizge tasarımcıları ve uygulayıcıları için umut verici oldugu gösterilir.
Özet (Çeviri)
Modeling of nonlinear systems based on special Hammerstein forms has been considered. In Hammerstein system modeling a static nonlinearity is connected to a dynamic linearity in cascade form. Fundamental contributions of this work are: 1) Introduction of Bezier curve nonlinearity representations; 2) Introduction of B-Spline curve nonlinearity representations instead of polynomials in cascade modeling. As a result, local control in nonlinear system modeling is achieved. Thus, unexpected variations of the output can be modeled more closely. As an important demonstration case, a model is developed and named as Middle East Technical University Neural Networks and Cascade Model (METU-NN-C). Application examples are chosen by considering the Near-Earth space processes, which are important for navigation, telecommunication and many other technical applications. It is demonstrated that the models developed based on the contributions of this work are especially more accurate under disturbed conditions, which are quantified by considering Space Weather parameters. Examples include forecasting of Total Electron Content (TEC), and mapping; estimation of joint angle of simple forced pendulum; estimation of joint angles of spring loaded inverted double pendulum with forced table; identification of Van der Pol oscillator; and identification of speakers. The operation performance results of the International Reference Ionosphere (IRI-2001), METU Neural Networks (METU-NN) and METU-NN-C models are compared qualitatively and quantitatively. As a numerical example, in forecasting the TEC by using the METU-NNC having Bezier curves in nonlinearity representation, the average absolute error is 1.11 TECu. The new cascade models are shown to be promising for system designers and operators.
Benzer Tezler
- Adaptif model öngörülü kontrolör ile konsensus kontrolü
Consensus control with adaptive model predictive control
ANIL YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YAPRAK YALÇIN
- Detailed modeling and control of a 2-DOF gimbal system
İki eksen bir gimbal sisteminin detaylı modellemesi ve kontrolü
ERHAN POYRAZOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KEMAL LEBLEBİCİOĞLU
- Modeling and control of oil well drilling tower
Petrol kuyu sondaj kulesı modelleme ve kontrolü
AMIR NOBAHAR SADEGHI NAM
Doktora
İngilizce
2020
Mekatronik MühendisliğiAtılım ÜniversitesiMühendislik Sistemlerinin Modellenmesi ve Tasarımı Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET EFE ÖZBEK
DR. ÖĞR. ÜYESİ KUTLUK BİLGE ARIKAN
- Addressing parametric uncertainties in autonomous cargo ship heading control
Otonom kargo gemisi yön kontrolündeki parametrik belirsizliklerin ele alınması
AHMAD IRHAM JAMBAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. İSMAİL BAYEZİT
- İki eksenli uzaktan komutalı hedef takip sisteminin tasarımı ve kontrolü
Design and control of two-axis remote commanded target tracking system
MUSTAFA IŞIK AKYÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM ÖZKOL