Identification of some nonlinear systems by using least-squares support vector machines
Doğrusal olmayan bazı sistemlerin en küçük kareli destek vektör makineleriyle tanılanması
- Tez No: 275074
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖMER MORGÜL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Electrical and Electronics Engineering, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Sistem Tanılama, Wiener Sistemleri, Hammerstein Sistemleri, Wiener- Hammerstein Sistemleri, Doğrusal Olmayan Otomatik Bağlanımlı ve Harici girdili (DOBH) Sistemler, Küçük Kareli-Destek Vektör Makineleri (EK-DVM), En Küçük Kareli-Destek Vektör Bağlanımı (EK-DVB), Kontrol, System Identification, Wiener Systems, Hammerstein Systems, Wiener-Hammerstein Systems, Nonlinear Auto-Regressive with eXogenous inputs (NARX), Least-Squares Support VectorMachines (LS-SVM), Least-Squares Support Vector Regression (LS-SVR), Control
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 131
Özet
Bilindik Wiener ve Hammerstein türü doğrusal olmayan sistemler ve onların değişik kombinasyonları, çeşitli elektriksel, fiziksel, biyolojik, kimyasal v.b. sistemlerin modellenmesinde sıklıkla kullanılmaktadır. Bu tezde, bu tür sistemlerin parametrik tanılanması ve kontrolü üzerine yoğunlaşacağız. Konuyla ilgili olarak, Hammerstein ve Wiener türü sistemlerin tanılanmasıyla ilgili olarak çeşitli metotlar önerilmektedir. Son çalışmalarda, En Küçük Kareli - Destek Vektör Makineleri (EK-DVM) de Hammerstein türü sistemlerin tanılanmasında kullanılmıştır. Bu çalışmaların büyük kısmında, Hammerstein sisteminin doğrusal olmayan bölümünün cebirsel, yani belleksiz olduğuvarsılmaktadır. Bu tezde EK-DVM kullanarak, Hammerstein sistemlerini tanılayacak, doğrusal olmayan bölümün kısıtlı bir belleğe sahip olduğu bir metot öneriyoruz. Wiener türü sistemlerin tanılanması için literatürde pek çok metot mevcut olsa da, bazı çalışmalarda öne sürülmüş bir yaklaşım, girdi ve çıktıların rolleri değiştirilerek Hammerstein sistemi için kullanılan metotun uygulanması şeklindedir. Bazı simülasyonlar sırasında bu yöntemin zayıf tahmin sonuçları verdiğigözlemlenmiştir. Bunun yerine EK-DVM kullanarak Wiener türü sistemlerin tanılanması için yeni bir teknik öneriyoruz. Ayrıca bu tekniği, bazı değişiklikler önererek, Wiener türü sistemlerle ilgili bazı kontrol problemlerinde kullandık. Ayrıca DOBH (Doğrusal Olmayan Otomatik Bağlanımlı ve Harici Girdili) sistemlerin tanılanması için yeni bir metot sunduk. Yaklaşımımızda EK-DVM den faydalanarak, sinirsel ağ yakınlaştırıcılar ve Destek Vektör Bağlanımı (DVB) kullanımından daha iyi sonuçlar elde ettik. Ayrıca metodumuzu Wiener-Hammerstein türü sistemlerin tanılanması için genişlettik. Pek çok uygulamada Wiener ve Hammerstein türü sistemlerin doğrusal kısmını temsileden filtrelerin derecelerinin bilindiği varsayılmaktadır. EK-DVB ye dayanarak, doğru dereceyi tahmin edecek bir metot önerdik.
Özet (Çeviri)
The well-knownWiener and Hammerstein type nonlinear systems and their various combinations arefrequently used both in the modeling and the control of various electrical, physical, biological, chemical,etc... systems. In this thesis we will concentrate on the parametric identification and control ofthese type of systems. In literature, various identification methods are proposed for the identificationof Hammerstein and Wiener type of systems. Recently, Least Squares-Support Vector Machines(LS-SVM) are also applied in the identification of Hammerstein type systems. In the majority ofthese works, the nonlinear part of Hammerstein system is assumed to be algebraic, i.e. memoryless.In this thesis, by using LS-SVM we propose a method to identify Hammerstein systems where thenonlinear part has a finite memory. For the identification of Wiener type systems, although variousmethods are also available in the literature, one approach which is proposed in some works would beto use a method for the identification of Hammerstein type systems by changing the roles of inputand output. Through some simulations it was observed that this approach may yield poor estimationresults. Instead, by using LS-SVM we proposed a novel methodology for the identification ofWiener type systems. We also proposed various modifications of this methodology and utilized it forsome control problems associated with Wiener type systems. We also proposed a novel methodologyfor identification of NARX (Nonlinear Auto-Regressive with eXogenous inputs) systems. We utilizeLS-SVM in our methodology and we presented some results which indicate that our methodologymay yield better results as compared to the Neural Network approximators and the usual SupportVector Regression (SVR) formulations. We also extended our methodology to the identification ofWiener-Hammerstein type systems. In many applications the orders of the filter, which represents thelinear part of the Wiener and Hammerstein systems, are assumed to be known. Based on LS-SVR,we proposed a methodology to estimate true orders.
Benzer Tezler
- 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
- Üç serbestlik dereceli bir koordinat ölçüm cihanının tasarım ve imalatı
DesiGN and manufacture of a three dimensional coordinate measurement machine
ÖMÜR BAÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ZEKİ YAĞIZ BAYRAKTAROĞLU
- Elektrik güç sistemlerinde durum kestirimi
Electrical power system state estimation
YEŞİM NEMLİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. NESRİN TARKAN
- Çok makinalı güç sistemlerinde parametre adaptif kontrol yönteminin incelenmesi
Investigation of parameter adaptive control method for MMPS
AYŞEN DEMİRÖREN
Doktora
Türkçe
1993
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. M. EMİN TACER
- Sistem tanımada bulanık model yapısını ve parametrelerini belirleyen bir yazılım
A software for determination of structure and parameters of fuzzy models in system identification
ÜNAL FİLİBELİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜJDE GÜZELKAYA