Minimum order linear system identification and parameter estimation with application
Doğrusal sistemlerin en az dereceli modeller ile uygulamalı olarak tanılanması ve parametrelerinin tahmini
- Tez No: 383259
- Danışmanlar: PROF. DR. RAİF TUNA BALKAN, PROF. DR. BÜLENT EMRE PLATİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- A data-driven approach to identifying and selecting temporary disaster debris management sites: The case of Istanbul
Geçici afet moloz yönetim alanlarının belirlenmesi ve seçimi için veri odaklı bir yaklaşım: İstanbul örneği
BURAK KABAKLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞEYDA SERDAR ASAN
- Uyarlamalı süzgeçler için yeni bir stokastik kontrol algoritması ve sistem tanılama uygulaması
Başlık çevirisi yok
OSMAN HİLMİ KOÇAL
Doktora
Türkçe
1997
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENİSE ERİMEZ
- Effect of pre-concentration technique on the extraction of volatile compounds in beef and changes in quality parameters under dynamic storage conditions
Çiğ etten uçucu bileşenlerin ekstraksiyonunda ön konsantrasyon tekniğinin etkisi ve dinamik muhafaza şartları altında kalite parametrelerinin değişimi
AYLİN MET ÖZYURT
Doktora
İngilizce
2018
Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEŞE ŞAHİN YEŞİLÇUBUK
- Çimento harmanlama prosesinin kalman kestirimcisi ile tanılanması
Identification of cement blending process with kalman estimation
ÖMER ÖZGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CAN ÖZSOY
- State of charge estimation of lithium-ion batteries using machine learning approach
Makine öğrenmesi yaklaşımı kullanılarak lityum iyon pillerin şarj durumu tahmini
OSMAN ALPER ALTUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİNE AYAZ
- Estimation of uncertainty of individual steps in pesticide residue analysis
Pestisit analiz aşamalarında belirsizliklerin tahminlenmesi
PERİHAN YOLCI ÖMEROĞLU
Doktora
İngilizce
2010
Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ARPAD AMBRUS
PROF. DR. DİLEK BOYACIOĞLU