Doğrusal olmayan zamanla değişmeyen sistemlerde parametre kestirimi
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 57720
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TEMEL KAYIKÇIOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Doğrusal Olmayan Zamanla Değişmeyen Sistem, Parametre Kestirimi, En Küçük Kareler Yöntemi, Doğrusal olmayan sistemler, Parametre tahmini, Nonlinear Time Invariant System, Parameter Estimation, Least Squares Method. VI, Nonlinear systems
- Yıl: 1995
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Doğrusal Olmayan Zamanla Değişmeyen Sistemlerde Parametre Kestirimi Bir sürecin tasarımı ve işleyişinin anlaşılması açısından matematiksel modeller büyük bir öneme sahiptir. Matematiksel modeller bağımlı ve bağımsız değişkenler, model parametreleri ve değişkenler arasındaki ilişkiyi belirten denklemler içerirler. Model parametrelerinin kestirimi, model ile sistemden ölçülen değerler arasında tanımlanan hata fonksiyonunun minimum yapılmasına dayanmaktadır. Bu tezde, doğrusal olmayan zamanla değişmeyen bir sistemin parametrelerinin sistemden ölçülen değerlerden yararlanılarak kestirilmesi için en küçük kareler yöntemine dayalı yeni bir yöntem geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntemin performansını test etmek için, yöntem farklı ölçümler ve farklı gürültü seviyeleri için değişik modellere uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar yinelemeli en küçük kareler yönteminden elde edilen sonuçlar ile karşılaştınlmıştır. Sonuç olarak, geliştirilen yöntem ile kestirilen parametrelerin gerçek değerlere yakınsadığı, geliştirilen yöntemin parametrelerin başlangıç değerlerine göre geniş bir yakınsama bölgesine sahip olduğu ve daha az sayıda ölçüm değerine ihtiyaç duyduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
SUMMARY Estimation Of Parameters In Nonlinear Time Invariant Systems The mathematical models arc very important tools for understanding the design and operation of processes. The models contain a set of independent variables, a set of dependent variables model parameters and equations for relating variables. Estimation of model parameters is based on the minimization of an error function defined between model and measurement data. In this thesis, a new method to estimate parameters of a nonlinear time invariant system from measurement data is presented. The method is based on least squares method. In order to examine the performance of the proposed method, the method is applied to various models for different noise levels and different measurements. The results are compared to those of iterated least squares method. The proposed method exhibits bias-free parameter estimation, converges for wide range of initial guesses and requires less measurement data.
Benzer Tezler
- Model predictive control based emergency scheme for power systems transient stability using state and parameter estimation via immersion and invariance
Güç sistemler için model öngörülü kontrol yapısı ile geçici kararlığı sağlama ve daldırma ve değişmezlik yaklaşımı ile durum ve parametre kesitimi
SALEH MSADDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YAPRAK YALÇIN
- Predictive and adaptive channel estimation models for cooperative wireless communications
İşbirlikli kablosuz haberleşme için öngörüsel ve adaptif kanal kestirim modelleri
OMAR GATERA
Doktora
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET HAMDI KAYRAN
- Automotive radar interference mitigation with next generation sequence models
Yeni nesil dizi modelleri ile otomotiv radarlarında girişim giderme
ELİF ÖZTÜRK KOÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. IŞIN ERER
- Modelling longitudinal motion of an electric vehicle and wheel slip control through NN based uncertainty prediction
Elektrikli aracın boyuna hareketinin modellenmesi ve yapay sinir ağı tabanlı belirsizlik kestirimli tekerlek kayma kontrolü
DUYGU ÖZYILDIRIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA
- Interval neural networks for uncertainty quantification in system identification
Sistem tanımlamada belirsizlik nicelemesi için aralıklı yapay sinir ağları
MEHMET ALİ FERAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUFAN KUMBASAR