Geri Dön

Minimum order linear system identification and parameter estimation with application

Doğrusal sistemlerin en az dereceli modeller ile uygulamalı olarak tanılanması ve parametrelerinin tahmini

  1. Tez No: 383259
  2. Yazar: ONUR CEM ERDOĞAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. RAİF TUNA BALKAN, PROF. DR. BÜLENT EMRE PLATİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 192

Özet

Karmaşık sistemlerin tasarımı, kontrolü ve incelenmesi sistem davranışını anlayacak ve modelleyecek bir aracı gerektirmektedir. Sistem tepkilerini matematiksel bir formülasyona çevirecek bu araç sistem tanılamasıdır. Sistem tanılamasında kullanılacak model, tanılama işleminin performansında en önemli role sahiptir. Bu çalışmada, doğrusal ve parametreleri zamanla değişmeyen mekanik sistemler için en az mertebeli ve parametrik olmayan tanılama yöntemleri kullanılmıştır. Bu amaçla, sistemin dürtü yanıtını bulan yöntemler incelenmiştir. Fiziksel sistemlerin durum uzayında modellenmesi incelenmiş ve tanılamaya özel kullanılan modellere yer verilmiştir. Doğrusal sistemler için en az mertebeli ve parametrik olmayan sistem tanılaması gerçekleştiren iki yöntem sunulmuştur. Gerçek bir sistemin parametrelerini dönüşüm matrisleri yardımıyla saptayan bir yöntem önerilmiştir. tanıtılmıştır. Önerilen yöntemlerin etkinlikleri ve başarımları değişik sistem modellerinin benzetim ve test verilerine uygulanarak değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Design, control, and investigation of complex systems require a tool to understand and model system behavior. This tool is the system identification, which convert the system response to a mathematical formulation. During the identification phase, the utilized model is important to convey system behavior. In this study, a number of minimum order and non-parametric system identification algorithms are implemented for the identification of linear time invariant mechanical systems. For this purpose, impulse response determination methods are investigated to obtain system behavior. State space modeling and special models used in the identification process of physical systems are investigated. Two system realization algorithms implementing minimum order non-parametric linear system identification are presented. A transformation based method for the extraction of physical system parameters from a real system model is represented. The suggested methods are implemented on both simulation and test data for different system models to investigate their effectiveness and performance.

Benzer Tezler

  1. Çok makinalı güç sistemlerinde parametre adaptif kontrol yönteminin incelenmesi

    Investigation of parameter adaptive control method for MMPS

    AYŞEN DEMİRÖREN

  2. Çimento harmanlama prosesinin kalman kestirimcisi ile tanılanması

    Identification of cement blending process with kalman estimation

    ÖMER ÖZGÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CAN ÖZSOY

  3. Testing the performance of an adaptive control algorithm on a process

    Başlık çevirisi yok

    İRFAN BAŞTUĞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1990

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERSİN TULUNAY

  4. Gemi dizel motorunun kazanç programlamalı adaptive kontrolü

    Gain scheduling adaptive model of a marine diesel engine

    MELEK ERTOGAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. NAFİZ AYDIN HIZAL

  5. İki boyutlu sistemlerin yüksek mertebeden istatistik ile modellenmesi

    Modelling of two-dimensional systems using higher order statistics

    A. MAHİR ÖZDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. AHMET H. KAYRAN