A State-space prediction model for nonlinear vibrations
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 65101
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ RANA ATILGAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Doğrusal olmayan sistemler, Durum uzayları, Zaman serileri, Nonlinear systems, State spaces, Time series
- Yıl: 1997
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Klasik doğrusal metodlar doğrusal olmayan sistemlerin modellenmesinde yetersiz kalır. Durum uzayı gösterimlerine dayanan metodlar doğrusal olmayan sistemlerin altında yatan dinamiğin yakalanabilmesinde kuvvetli araçlar sağlarlar. Ayrıca, eğer sadece bir skaler değişken gözlemlenirse, zaman gecikmeli gömme durum uzayının yeniden çatılmasını olanaklı kılar. Bu işlem uygun olarak yapıldığında doğrusal olmayan sistem bu uzayda modellenebilir. Bu çalışma doğrusal olmayan sistemlerden elde edilen zaman serilerinin durum uzayında modellenmesi ve geleceğinin tahmin edilmesi için bir metod sunmaktadır. Zaman serisi verisi önce zaman gecikmeli gömme metodu ile m boyutlu bir uzaya dönüştürülmektedir. Bu işlemin uygun parametreleri, yeniden çatılan durum uzayı, gerçek durum uzayı ile aynı topolojik özellikleri gösterecek biçimde, yanlış en yalan komşular metodu ve ilinti fonksiyonları yardımıyla bulunmaktadır. önerilen tahmin algoritması, durum uzayındaki konumsal komşuların zaman evrimlerindeki bilgiyi kullanmaktadır. Metodun yeniden çatılmış bir uzaya uygulanmasından önce, gerçek durum uzayında tahmin gerçekleştirilmiştir. Ardından tahmin sonuçlan gerçek devam ile karşılaştırılmış ve hareketli RMS hataları gösterilmiştir. Algoritma gerçek durum uzayında tahmin için Lorenz sistemine, yeniden çatılan uzayda tahmin için ise Lorenz sisteminin x verisine, ve doğrusal olmayan kiriş titreşimlerine uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar algoritmanın kısa dönem için gerçek devamın aynısını ürettiğini ayrıca uzun dönem davranışını da yakaladığım ortaya koymuştur.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT Classical linear methods are insufficient in modeling nonlinear systems. Methods based on the state space representations provide powerful means of capturing the underlying dynamics of nonlinear systems. Time delay embedding enables the reconstruction of the state space, when a scalar variable of the system is monitored. Nonlinear system can then be modeled in this space if embedding is done properly. This study presents a state space modeling and prediction methodology for time series obtained from nonlinear systems. The scalar time series is first embedded into an m dimensional space. The parameters of embedding are adjusted by using false nearest neighbors method and time correlations so that the reconstructed space exhibits the same topological properties as the real state space. The proposed prediction algorithm uses the information contained in the time evolution of the spatial neighbors in the state space. Before applying the algorithm on a reconstructed state space trajectory, prediction in the real state space of a system is introduced. The comparison of the prediction results with the actual continuations and its moving RMS errors are presented. The algorithm is applied to time series obtained from the Lorenz system and a nonlinear beam vibrations. Results indicate that the algorithm reproduces the actual continuations for short time. Moreover, it captures the long-term behavior of the system.
Benzer Tezler
- A deep neural network methods to predict aeroelastic responses of a shape memory alloy hysteretic springs based typical airfoil section
Şekil hafıza alaşımlı histeretik yay içeren tipik bir kanat kesitinin aeroelastik tepkilerinin tahmini için derin sinir ağı yöntemleri
OSMAN DAĞLI
Doktora
İngilizce
2025
İstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Development and control of an active torsional vibration damper for vehicle powertrains
Taşıt güç aktarma sistemleri için aktif torsiyonel titreşim damperi geliştirilmesi ve kontrolü
ALİŞAN YÜCEŞAN
- Classification, prediction and state estimation algorithms for predictive maintenance
Kestirimci bakım için sınıflandırma, tahmin ve durum kestirimi algoritmaları
UĞUR YILDIRIM
Doktora
İngilizce
2026
Adana Alparslan Türkeş Bilim ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- 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
İstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Düşük bir hızlarında konuşma kodlama ve uygulamaları
Low bit rate speech coding and applications
TARIK AŞKIN
