Geri Dön

Sistem tanıma. Gerçek bir uygulama

System identification. A real application

  1. Tez No: 66095
  2. Yazar: AHMET TOKTAŞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ALPER URAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1997
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 108

Özet

IV ÖZET Bu çalışmada, kesikli ve sürekli zaman EKK (En Küçük Kareler) parametre kestirimi yöntemleri gerçek bir sisteme uygulanarak elde edilen sonuçlar irdelenmiş ve karşılaştırılmıştır. Kullanılan sistem, birinci, ikinci ve üçüncü dereceden sistemler olarak düzenlenebilen bir su tankıdır. Giriş işareti bir su pompası ile uygulandı, çıkış olarak da tankın bölmelerinden birindeki su seviyesi alındı. Su seviyesi duyargacından alınan veriler örneksel-sayısal dönüştürücü kartı yardımıyla bilgisayar ortamına aktarıldı. Toplanan verilere ilk olarak kesikli zaman YEKK (Yineli En Küçük Kareler) yöntemi uygulandı ve kesikli zaman modelinin parametreleri bulunmaya çalışıldı. Bulunan model çıkışının gerçek sistem çıkışına çok yakın olduğu görüldü. Sürekli zaman EKK yöntemi ile, aynı verilere ilişkin sürekli zaman modelleri kestirildi ve bu yöntemle de gerçek sisteme çok yakın modeller elde edildi. Daha sonra, kesikli zaman YEKK yöntemiyle sistemin sürekli zaman parametreleri kestirildi ve sürekli zaman parametrelerinin bu yöntemle de hesaplanabileceği sonucuna varıldı. Yukarıda belirtilen yöntemler kullanılırken örnekleme aralığının etkileri üzerinde durulmuş ve seçilen örnekleme aralığının artmasıyla birlikte parametre kestirimi sonuçlarının gerçek sistem parametrelerinden uzaklaştığı gözlenmiştir. Ayrıca su tankı sistemine ait doğrusal ve doğrusal olmayan modeller incelenerek, alınan sonuçlar karşılaştırılmıştır. Doğrusal model parametreleri sistemin çalışma noktasına bağlı iken, doğrusal olmayan model parametrelerinin fazla değişmediği gözlenmiştir. ANAHTAR KELİMELER : Sistem tanıma, parametre kestirimi, en küçük kareler (EKK) yöntemi, yineli en küçük kareler (YEKK) yöntemi

Özet (Çeviri)

ABSTRACT In this study, discrete-time and continuous-time LS (Least Squares) parameter estimation methods are applied to a real system and the results obtained are discussed and compared. The system used is a water tank, which can be configured as a first, second, or third order system. Input signal is applied with a water pump and the water level in one of the chambers of the tank is taken as the output signal The data taken from the level sensor are transferred to the computer environment via an analog- digital converter card. Firstly, discrete-time recursive least squares (RLS) method is applied to the collected data and the parameters of the discrete-time model are estimated. It is observed that the simulated model output is very close to the real system output. Continuous-time models related to the same data are estimated with continuous-time LS method and it is found that the models obtained are very close to the real system. Continuous-time parameters are then estimated by discrete-time RLS and it is stated that this method may also be used to find continuous-time model parameters. The effect of the sampling period is investigated and it is observed that the modelling error is increased as the sampling period increases, for all the methods mentioned above. Furthermore, linear and nonlinear models of the water tank system are examined and the estimated results are compared. Linear model parameters depend on the operating point, but nonlinear model parameters do not change significantly for different operating points. KEY WORDS : System identification, parameter estimation, least squares (LS) method, recursive least squares (RLS) method.

Benzer Tezler

  1. OTT denetleçler için otomatik ayarlama teknikleri: Uygulamalı ve karşılaştırmalı bir çalışma

    Auto-tuning techniques for pıd controllers: A paractical application and comparison

    ABDULLAH ÖZCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜSEYİN DEMİRCİOĞLU

  2. Design of an intelligent boost pressure controller for a series sequential turbocharged diesel engine

    Seri bağlı aşırı doldurma sistemine sahip dizel motorlar için akıllı manifold basıncı kontrolcüsü tasarımı

    MUSTAFA ENGİN EMEKLİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLİN AKSUN GÜVENÇ

  3. Radiküler kist ve granülomların dijital histogram analizi ile ayırdedilmesi

    Differention of radicular cyst and granulomas with digital histogram analysis

    ÜLKEM AYDIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Diş HekimliğiGazi Üniversitesi

    Diş Hastalıkları ve Tedavisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAYFUN ALAÇAM

  4. Aircraft icing detection, identification and reconfigurable control based on Kalman filtering and neural networks

    Kalman filtresi ve yapay sinir ağları ile uçak buzlanmalarının tespiti, teşhisi ve yeniden şekilllendirilebilir kontrol

    RAHMİ AYKAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Havacılık Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ÇİNGİZ HACIYEV

    Y.DOÇ.DR. FİKRET ÇALIŞKAN

  5. Modeling of the marine diesel engines with comparative machine learning methodologies

    Gemi dizel motorların karşılaştırmalı makine öğrenmesi yöntemleri ile modellenmesi

    MEHMET İLTER ÖZMEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN AZMİ ÖZSOYSAL