Bulanık (fuzzy) filtre tasarımı ve genişletilmiş (extended) kalman filtre ile karşılaştırılması
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 29645
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ENSAR GÜL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1993
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Uludağ Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Öz Bu araştırma, herhangi bir radardan gelen ve gürültüyle karışmış koordinat ölçüm bilgilerinden faydalanarak iki farklı hedef izleme sisteminin karşılaştırmasını amaçlamıştır. Bunlardan ilk olarak, bilinen olasılık (probability) temeline dayanan matematiksel bir modele sahip ve durumun minimum varyans estimasyonunu veren lineer Kalman ve extended Kalman filtresi, bilinen algoritmaları ile gerçekleştirilmiş ve simülasyonu yapılmıştır. Daha sonra ise olabilirlik (possibility) teorisini temel alan örnek bir fuzzy sisteminin yardımıyla aynı amaca yönelik bir sistem kurulmuştur. İvmesiz bir hedefin lineer Kalman filtresi ve fuzzy sistemiyle hedef izleme performansları, estimasyon hatası ve işlem yükü açısından karşılaştınlmıştır. Kalman yöntemi hata yönünden diğerine göre x ve y koordinatlarındaki gürültüye rağmen daha iyi bir estimasyon yapmaktadır. Buna karşılık reel bir sistemde fuzzy yöntemin işleme hızı, diğerine göre bir üstünlük sağlamıştır. İzlenecek hedef ivmeli bir hareket yaparken yine extended Kalman filtre ve fuzzy sistem karşılaştınlmıştır. Estimasyon hatası yönünden EKF 'nin daha iyi sonuç vermesine rağmen, işlem hızı bakımından fuzzy sistemin performansının daha iyi olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Comparison of the two different target tracking systems is the main aim of this thesis. One of them is the well known Kalman filtering technique which is realized for linear and non-linear system and target models. Conventional and extended Kalman filtering algorithms both depend on mathematical model of a system that is approached from a probabilistic view. This gives minimum variance estimation of the system state. The other one depends on the possibility theory; fuzzy approach, which is used for estimation. The fuzzy system has a constant rule base like a controller for reducing the error of the estimation. For a non-maneuvering target, from estimation error analysis point of view, linear Kalman filter gives better estimation results than the fuzzy system. But the fuzzy system has some advantage over the Kalman filter from the process time overhead (the time ratio is approximately (Kalman Filter) 1.7 to (Fuzzy) 1.0 ). For a maneuvering target the extended Kalman filter and the fuzzy system are compared. The estimation error of the EKF is lower than the fuzzy system. But the required time for implementing the EKF is larger than the fuzzy system, (time ratio is approximately (EKF) 7 to (Fuzzy) 1 )
Benzer Tezler
- A fuzzy logic based real-time air-to-air attack algorithm for unmanned combat air vehicles
Savaşan İHA'lar için bulanık mantık tabanlı gerçek zamanlı hava saldırı algoritması
HASAN İŞCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL
- Asenkron motorlarda geniş aralıkta sensörsüz hız kontrolü için genişletilmiş kalman filtresi ile gözleyici tasarımı
Extended kalman filter based observer design for wide range sensorless speed control of induction motors
MENEKŞE AYDIN
Doktora
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN GÖKAŞAN
- Optimization of rule weights and membership functions of fuzzy controller using extended Kalman filter
Genişletilmiş Kalman filtresi ile bulanık kontrolörün kural ağırlıkları ve üyelik fonksiyonlarının optimizasyonu
NASSER ARGHAVANİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜJDE GÜZELKAYA
- Sensorless speed control of interior permanent magnet synchronous motor using FPGA
Dahili kalıcı mıknatıslı senkron motorun FPGA kullanarak sensörsüz hız kontrolü
ABDUL HASAN ABDALLAH KADHIM AL-TAEY
Doktora
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET AFŞİN KULAKSIZ
- Asenkron motor kontrolü için yapay zeka tabanlı algoritmaların geliştirilmesi ve gerçek-zamanlı uygulamaları
Developments and real-time implementations of artificial intelligent based algorithms for induction motor control
EMRAH ZERDALİ
Doktora
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNiğde Ömer Halisdemir ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT BARUT