Geri Dön

Identification of a universal DC motor dynamics using feedforward neural networks

Üniversal DC motor dinamiğinin ileribeslemeli sinir ağları ile tanımlanması

  1. Tez No: 65145
  2. Yazar: KORAY KADİR ŞAFAK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN TÜRKAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Doğru akım motorları, Yapay sinir ağları, Direct current motors, Artificial neural networks
  7. Yıl: 1997
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

UNIVERSAL DC MOTOR DİNAMİĞİNİN İLERİBESLEMELİ SİNİR AĞLARI İLE TANIMLANMASI ÖZET Yapay sinir ağlan, dinamik sistemler ve kontrol ve de sinyal işleme konularında yeni ufuklar açmıştır. YSA'ların yoğun biribirine bağlı yapılan ve paralel işleme yetenekleri, onların karışık doğrusal olmayan dinamik sistemlerin incelenmesinde çok faydalı araçlar olmasını sağlamıştır. Doğrusal olmayan ve dinamiği bilinmeyen bir sistemin kontrolü için genelde bir tanımlayıcı gerekir. Yapay sinir ağlan sistem tanımlama probleminde kullanılabilir. Bu çalışmada doğrusal olmayan universal DC motorun dinamiği yapay sinir ağlan aracılığıyla tanımlanmıştır. Tanımlama yöntemi hem simülasyon modeline hem de deneysel yapıya uygulanmıştır. Gürültünün tanımlayıcı üzerindeki etkisi incelenmiştir. Sonuçlar, yapay sinir ağlarının karışık doğrusal olmayan sistemlerin dinamik davranışını, gürültü olsa bile başarıyla öğrenebildiğini göstermiştir. Uygulanan yöntem deneysel olarak adaptif kontrol algoritmalarıyla birlikte kullanılabilir.

Özet (Çeviri)

IV ABSTRACT Artificial neural networks opened a new horizon in the field of dynamic systems and control as well as signal processing. The highly interconnected structure and parallel processing capability of ANNs make them very valuable tools for dealing with unknown dynamic systems of mostly complex nonlinear dynamics. Control of a nonlinear plant of unknown dynamics often requires the plant to be identified by an identifier model. Artificial neural networks can be used for the system identification problem. In this study the dynamics of the nonlinear universal DC motor was identified by the artificial neural networks. The identification method was applied to the simulation model as well as to the experimental setup. Effect of noise on the identifier performance was discussed. Results indicate that artificial neural networks can learn the dynamic behavior of the complex nonlinear plants efficiently, in the presence of noise. The method can be incorporated into adaptive control algorithms for experimental implementation.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    75394

    Üniversal motorun sonlu elemanlar yöntemi ile magnetik alan incelemesi

    Magnetic field analysis of an universal motor buy finite elements method

    MEHMET CÜNEYT ÖNCÜOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. R. NEJAT TUNÇAY

  2. Tez No

    71788

    Dünya reasürans piyasalarındaki gelişmeler ve Türkiye'de reasürans tekeli uygulaması

    Başlık çevirisi yok

    BELKIS AKALIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    SigortacılıkMarmara Üniversitesi

    Sigortacılık Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ŞEVKİ KAYLAV

  3. Tez No

    350552

    Yerel verilerin geleneksel mimari üzerindeki etkilerinin sürdürülebilirlik bağlamında karşılaştırmalı olarak incelenmesi: Akseki-İbradı ve Piemonte-val d'ossola örneği

    A comparative study about the effects of local data on vernacular architecture in the context of sustainability: Akseki-İbradi and Piemonte-val d'ossola examples

    İSA ÇAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YÜKSEL DEMİR

  4. Tez No

    120453

    Orta Anadolu bölgesinde ticari olarak ıspanak üretilen alanlardaki fungal hastalıklar ile etmenlerinin tanılanması, bu hastalıkların yaygınlık ve yoğunluklarının belirlenmesi, mildiyö etmeni Peronospora farinosa f. sp. spinaciae'nin ırkları ve ...

    The Identification of the fungal diseases and their causal agents in commercially spinach growing areas of Middle Anatolia; their intensity and distribution studies to determine the races of Peronospora farinosa f. sp. spinaciae the causal agent of ...

    AHMET ARSLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    ZiraatAdnan Menderes Üniversitesi

    Bitki Koruma Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. M. TİMUR DÖKEN

  5. Tez No

    131423

    Laktobasillus ve bifidobakterlerde bazı probiyotik özelliklerin belirlenmesi

    Determination of some probiotic properties on lactobacilli and bifidobacteria

    İBRAHİM ÇAKIR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Gıda MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. M. LÜTFÜ ÇAKMAKÇI

Geri Dön