Örneklenmiş veriler yardımıyla sürekli zaman parametrelerinin belirlenmesi
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 45342
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. MURAT TÜRE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Parametre tahmini, Sürekli zaman parametreleri, Parameter estimation, Continuous time parameters
- Yıl: 1995
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Niğde Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Parametre belirleme konusu bir çok adaptif kontrol sisteminin önemli bir kısmını oluşturmaktadır. Bu konu üzerine sürekli zamanda ve ayrık zamanda çeşitli metodlar geliştirilmiştir. Sürekli zaman modelinin parametrelerinin belirlenmesi genellikle bir ayrık zaman modelinin bulunması ve transformasyon algoritmaları yardımıyla bu modelin sürekli zaman modeline dönüştürülmesi ile olmaktadır. Ancak bu işlem oldukça fazla bir hesaplamayla birlikte uygulama için uzun sürelere gereksinim göstermesi nedeniyle pratik kullanımlar için uygun olmamaktadır. Bu çalışmada S.Sagara Z.Y.Zhao tarafından geliştirilmiş olan sürekli zaman parametrelerini; ayrık zaman algoritması ve örneklenmiş verilerden yararlanarak direk olarak belirleyen Lineer Filtreleme metodu incelenmiştir. Lineer filtreleme işlemi en temci sistem belirleme metodu olan en küçük kareler (Least Squares) ve yardımcı değişkenler (Instrumental Variables) metoduna uygulanarak parametre belirleme işlemi her iki metod için, ikinci dereceden bir sistem ele alınarak siınülatif olarak gerçeklenmiş ve sonuçlar incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT The subject of parameter identification is one of the important parts of many adaptive control systems. Several Algorithms have been developed up to now, for both discrete and continuous time domain. Estimation of continuous time model is generally implemented in the following way: Firstly the discrete time model is found. After that using transformation algorithms continuous time model is obtained from discrete time model, but this proscss requires extensive computation, so it is not possible for on line algorithms that need fast identification. In this study, continuous time model is found via linear integral filter. Using linear integral filter, discrete time identification methods can be be used for obtaining continuous time model parameters directly. The Simulation is realised on second order continuous time system. Sampled data is filtered by linear integral filter and then results arc applied least squares and Instrumental variables for estimating continuous time model parameters. Results arc discussed both theoretical and practical aspects.
Benzer Tezler
- Between cosmopolitan and national outlook: The BBC world news' coverage of the Syrian refugee crisis
Kozmopolitan ve ulusal bakış arasında: BBC world news'ün Suriyeli mülteci krizini haberleştirmesi
SERGÜL NGUYEN
Doktora
İngilizce
2021
İletişim BilimleriGalatasaray ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İNCİ ÇINARLI
- Dinamik sistemlerin karakterizasyonu ve zaman serilerinde determinizmin algılanması
Characterization of dynamical systems and detecting determinism in a time series
ALİ ÇEHRELİ
- Aries: An LSI macro-block for digital signal processing applicationa
Başlık çevirisi yok
F. KAĞAN GÜRKAYNAK
Yüksek Lisans
İngilizce
1998
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURAN LEBLEBİCİ
- İşçilik maliyetleri muhasebesi ve Türkiye Şeker Fabrikaları A.Ş. Ankara makina fabrikası uygulaması
Başlık çevirisi yok
GÖKHAN ÖZER
- An analysis of motivation and beliefs of pre-service EFL teachers about language learning and teaching
İngilizce öğretmen adaylarının yabancı dil öğrenimi ve öğretimi hakkındaki inançları
EBRU ATAK DAMAR
Doktora
İngilizce
2019
Eğitim ve ÖğretimÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DİNÇAY KÖKSAL
