Sistem tanıma ve uyarlamalı kontrol uygulamalarında tekrarlamalı doğrusal denklem takımı çözüm algoritmaları
Recursive linear equation system solution algorithms for system identification and adaptive control applications
- Tez No: 246434
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. OSMAN HİLMİ KOÇAL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Uludağ Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 238
Özet
Bu tez çalışmasında, sistem tanıma ve uyarlamalı kontrol uygulamalarında kullanmak için, tekrarlamalı Gauss-Seidel, tekrarlamalı Jacobi ve tekrarlamalı SOR yöntemleri önerilmiştir. Önerilen bu yöntemler ayrık-zaman sistem tanıma, sürekli-zaman sistem tanıma, bazı zaman-serileri modellerinin tahmin edilmesi, Volterra model parametrelerini tahmin edilmesi, uyarlamalı denetleyici parametrelerinin dolaylı olarak ayarlanması ve referans model tabanlı uyarlamalı denetleyici katsayılarının doğrudan ayarlanmasında kullanılmıştır. Ayrıca, önerilen Gauss-Seidel algoritmasının stokastik yakınsama analizi yapılmıştır. Matlab yazılımı kullanılarak yapılan benzetim çalışmalarıyla, elde edilen sonuçlar eşdeğer algoritmalarla elde edilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Elde edilen benzetim sonuçlarına göre, önerilen tekrarlamalı algoritmaların eşdeğer RLS tabanlı algoritmalara çok yakın sonuçlar verdiği görülmüştür. Önerilen algoritmaların RLS ve diğer RLS tabanlı algoritmalara alternatif olarak kullanılabileceği yapılan benzetim çalışmalarında görülmüştür.
Özet (Çeviri)
In this thesis, recursive Gauss-Seidel, recursive Jacobi and recursive SOR algorithms are proposed for use in system identification and adaptive control applications. The proposed methods are used for discrete-time system identification, continuous-time system identification, estimation of various time-series model parameters, estimation of Volterra model parameters, indirect tuning of adaptive controller parameters and direct tuning of reference model based adaptive controller parameters. Also, stochastic convergence analysis of the proposed Gauss-Seidel algorithm is performed. By computer simulations using Matlab software, the obtained results are compared with the results obtained by using equivalent algorithms. According to simulation results obtained, it is seen that the proposed recursive algorithms produce very close results obtained by equivalent RLS based algorithms. By using the simulations it is also seen that the proposed algorithms can be used alternatively to the RLS and the other RLS based algorithms.
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
- Networked computing-based system identification and control of electromechanical systems with industrial IoT
Endüstriyel IoT ile elektromekanik sistemlerin ağ hesaplama tabanlı sistem tanıma ve kontrolü
RAMAZAN KAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ
- GF 22nm FDSOI power management unit with integrated SRAM design
Entegre SRAM tasarımlı GF 22nm FDSOI güç yönetim birimi
MAHMUT ÇOBAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET TEKİN
- Otonom mobil robot platformu ile görüntü işleme tabanlı hareketli hedef takibi
Image processing based moving object tracking with mobile robot platform
ZEYNEL ÖZKAN ANKARALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMilli Savunma ÜniversitesiAskeri Elektronik Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALUK GÖZDE
- A model based flight control system design approach for micro aerial vehicles using integrated flight testing and hil simulations
Küçük boyutlu insansız hava araçları üzerinde sistem tanılama, uçuş kontrol sistem tasarımı ve donanım ile benzetim uygulamaları
BURAK YÜKSEK
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKHAN İNALHAN