Poisson moment fonksiyonu yaklaşımıyla sürekli zaman modeli kestirimi
Continuous time model identification via Poisson moment functional approach
- Tez No: 421359
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MURAT TÜRE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mekatronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: (Sistem Tanımlama, Poisson Moment fonksiyonu, Lineer İntegral filtre, En Küçük Kareler, Yardımcı Değişkenler), (System Identification, Poisson Moment function, Linear Integral filter, Least Square, Instrumental Variable)
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bursa Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Parametrelerin belirlenmesi adaptif kontrolün önemli bir konusudur. Bu konu üzerinde hem sürekli zamanda hem de ayrık zamanda çeşitli metotlar geliştirilmiştir. Bu metotlar filtreleme işlemleri ve sistem tanımlama işlemlerinden oluşmaktadır. Filtreleme işlemi, sistem tanımlamada önemli avantajlar sağlamaktadır. Bunlardan ilki ayrık zaman modelinin bulunmasına gerek kalmadan parametrelerin bulunmasına olanak sağlamasıdır. Diğer önemli avantajı ise ayrık zaman modellerinin tanımlanmasında kullanılan metotların sürekli zaman modelinin bulunuşu için kullanılabilmesidir. Bu çalışmada Sagara ve Zhao (1989) tarafından geliştirilmiş olan Lineer İntegral filtreleme işlemi ve Sinha ve Rao (1991) tarafından geliştirilen Poisson Moment fonksiyon filtresi işlemleri en bilinen sistem tanımlama metodu olan En Küçük Kareler ve Yardımcı Değişkenler metoduna uygulanmıştır. Ayrıca hem filtreleme metotları hem de sistem tanımlama algoritmaları arasında karşılaştırma yapılarak benzetimleri gerçekleştirilmiştir. Sistem modelinin parametrelerinin belirlenmesinde ikinci dereceden bir sistem ele alınmıştır ve benzetimlerinin sonuçları incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
Estimation of parameters forms an important part of the adaptive control. Various methods are elaborated at continuous time and at discrete time on that subject. These methods are formed by filtering process and system identification process. Filtering process supplies considerable advantages in system identification. The first advantage is that it facilitates finding parameters without needing to find discrete time model. And the other advantage is that it is usable for finding out continuous time model used for the methods to identify discrete time models. In this study, Linear İntegral filtering process-rectified by Sagara and Zhao (1989) - and Poisson Moment function filtering process - developed by Sinha and Rao - are applied to the commonly known Least Square system identification and Instrumental Variable methods. Additionally, simulations are achieved by comparing both filtering methods, and system identification algorithms. For setting model system of parameters, a secondary system is carried out and simulation results are analysed.
Benzer Tezler
- Gemilerin yapısal güvenilirliğinin birinci düzey güvenilirlik yöntemleri kullanılarak incelenmesi
Assesment of ship structural reliability with using first order reliability methods
ORHAN PEHLİVAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ERGİN
- Viskoelastik çubukların kuazi-statik ve dinamik analizi
Quasi-static and dynamic analysis of viscoelastic beams
FETHİ KADIOĞLU
- Multifarious applications and generalizations of some special polynomials
Bazı özel polinomların çeşitli uygulamaları ve genelleştirmeleri
UĞUR DURAN
- İstatistik dağılımlar ve fizikte veri analizi
Statistical distributions and data analyses in physics
SALİH OKUR
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Fizik ve Fizik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EROL AYGÜN
