Doğrusal olmayan sistemler için ardışık yaklaşımla model referans uyarlamalı kontrolcü tasarımı
Model reference adaptive control design for nonlinear systems via sucessive approximations
- Tez No: 396990
- Danışmanlar: PROF. DR. METİN UYMAZ SALAMCİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 145
Özet
Bu tez çalışmasında, bir grup doğrusal olmayan sistemin kontrolü için ardışık doğrusal zamanla değişen yaklaşımlar yöntemi model referans uyarlamalı kontrol yöntemi ile birleştirilerek yeni bir kontrol kuralı önerilmiştir. Bu yöntemde bilinmeyen bir sistemin kontrolü için bilinen referans bir model seçilerek bilinmeyen sistemin kontrol edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, ele alınan model ve sistem doğrusal olmayan sistemlerdir. Öncelikle doğrusal olmayan model ve sistem ardışık zamanla değişen sistemler olarak ele alınmakta ve daha sonra zamanla değişen sistemlere her yakınsamada model referans uyarlamalı kontrol tekniği uygulanarak sistemin kontrolü sağlanmaktadır. Sonlu sayıda yakınsamadan sonra yaklaşımların cevabının doğrusal olmayan sistem cevabına yakınsadığı ispatlanmıştır. Yakınsama için gerekli şartlar çalışmada verilmiştir. Önerilen yöntem performansını göstermek için doğrusal olmayan bir sistem dinamiğine uygulanmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a new control rule of model reference adaptive control method using successive approximations method is suggested for a class of nonlinear systems. For this purpose, a nonlinear reference model is used to design the adaptive control algorithm for the control of unknown nonlinear plant dynamics. Therefore, both the reference model and plant dynamics are supposed to be nonlinear. The design is based upon successive linear time varying approximations of the reference model and plant dynamics. Then the model reference adaptive control design is performed using the approximations of the reference model and the plant. In this thesis, it is proved that the responses of the successive linear time varying approximations converge to the response of the nonlinear counterpart provided that there exists an adaptive control for the system. The necassary conditions for convergence are given in this study. The proposed method is applied to some nonlinear system dynamics to illustrate its performances.
Benzer Tezler
- Doğrusal olmayan sistemler için model referans uyarlamalı kontrol yaklaşımlarının geliştirilmesi ve kişiye özgü ilaç verme protokollerinin belirlenmesi için kanser tedavisinde uygulamaları
Development of model reference adaptive control approaches for nonlinear systems and their applications to cancer treatment for personalized drug delivery protocols
NASER BABAEI
Doktora
Türkçe
2016
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN UYMAZ SALAMCİ
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Infrastructure independent pedestrian localization using dead reckoning and particle filter
Parakete seyri hesabı ve parçacık filtresi ile altyapısız yaya konum belirleme
MEHMET ENES CAVLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
- A methodology for energy optimization of buildings considering simultaneously building envelope HVAC and renewable system parameters
Binalarda yapı kabuğu, mekanik sistemler ve yenilenebilir enerji sistemleri parametrelerinin eş zamanlı enerji optimizasyonu için bir yöntem
MELTEM BAYRAKTAR
Doktora
İngilizce
2015
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE ZERRİN YILMAZ
PROF. DR. MARCO PERINO
- Derin öğrenme ile cerrahi video anlama
Surgical video understanding with deep learning
ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA