Geri Dön

Multifeedback-layer neural network controller design using particle swarm optimization algorithm for hard disk drive control

Hard disk sürücü kontrolü için parçacık sürüsü optimizasyon algoritması kullanılarak çok katmanlı-geri beslemeli sınır ağı yapısında kontrolör tasarımı

  1. Tez No: 307688
  2. Yazar: İNAYET ÖZGE AKSU
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. RAMAZAN ÇOBAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 66

Özet

Bu çalışmada, ilk olarak, yakın zamanda geliştirilen Çok Katmanlı-Geri Beslemeli Sinir Ağının (MFLNN) ağırlıkları, Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) algoritması ile eğitilmiştir. PSO algoritmasının eğitme yeteneğini geliştirmek için, algoritmada bazı iyileştirmeler yapılmıştır. Yöntemin başarısını göstermek için bu metot (MFLNN-PSO) iki farklı probleme uygulanmıştır. Daha sonra, MFLNN-PSO algoritması ile bir disk sürücüsünün okuma kafasının konumlanması için tanılanmıştır. Son olarak, MFLNN-PSO kullanılarak yeni bir neuro kontrolör tasarlanmıştır. Bu neuro kontrolör iki farklı dinamik sisteme ve ayrıca gerçek bir fiziksel örnek olarak hard disk sürücü sistemine uygulanmıştır. Simülasyon sonuçları, MFLNN-PSO kontrolörün dinamik sistemler ve hard disk sürücü sisteminin kontrolü üzerinde etkin ve etkili olduğunu göstermektedir.

Özet (Çeviri)

In this paper, the weights of the Multifeedback-Layer Neural Network (MFLNN) which has recently proposed are trained by the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. To improve training capability of the PSO, it is enhanced by some modifications. This method (MFLNN-PSO) is applied to two different problems to prove accomplishment of the method. Then, the closed loop identification of the reader head position of a disk drive system is proposed by using the MFLNN-PSO algorithm. Finally, a new type of neuro controller is put forward by using the MFLNN-PSO. Initially, this neuro controller is applied to two different kinds of dynamic systems. Later, it is applied to a hard disk drive system as a real physical example. Simulation results show that the MFLNN-PSO controller is effective and efficient on the control of dynamic systems and hard disk drive system.

Benzer Tezler

  1. İslami finans sisteminde sukuk: Türkiye'de sukuk fiyatlarının yapay sinir ağı modeli ile tahmini

    Sukuk in Islamic financial system: forecasting sukuk prices in Turkey with artificial neural network model

    DİLŞAD TÜLGEN ÇETİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İşletmeBurdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OSMAN TUĞAY

    PROF. DR. NEVZAT AYPEK

  2. 360 derece performans değerleme sistemi ve bir uygulama

    360 degree performance appraisal system and a case study

    EMTULLAH DİNÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    İşletmeUludağ Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ZEYYAT SABUNCUOĞLU

  3. İnsan kaynakları yönetimi açısında 360 derece performans değerlendirme yöntemi

    360°- performance of the appraisal method in human resources management

    FATİH AKŞİT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    İşletmeSakarya Üniversitesi

    İşletme Bölümü

    DOÇ. DR. SERKAN BAYRAKTAROĞLU

  4. Bessel, butterworth ve chebyshev aktif filtre modellerinde parametre kestirimi için PSO, DE ve ABC optimizasyon algoritmalarının uygulanması

    Application of PSO, DE and ABC optimization algorithms to bessel, butterworth and chebyshev active filter models for parameter estimation

    MUSTAFA AKKUŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDumlupınar Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HASAN TEMURTAŞ