Geri Dön

Dynamic system identification by swarm intelligence based optimization algorithms

Sürü zeka tabanlı optimizasyon algoritmaları ile dinamik sistem tanımlaması

  1. Tez No: 704270
  2. Yazar: ZAID ALI BASHEER AL-SUMAIDAEE
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FEHİM KÖYLÜ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 122

Özet

Son birkaç on yılda, sistemleri tanımlamak için parametrik yöntemler ve geçici analiz gibi analitik yöntemler kullanıldı. Ayrıca, evrim algoritmaları, sürü algoritmaları ve sosyal algoritmalar gibi diğer yöntemler, kolay yapılar ve uygulanması çok sağlam olarak sunuldu. Bu yöntemler, birçok sorunu çözmek için çeşitli amaçlarla kullanılan başarılı yöntemler olarak kabul edildi. Bu çalışmanın amacı, Optimizasyon algoritmalar, Genetik Algoritma, Karınca Kolonisi Optimizasyon Algoritması, Parçacık Sürüsü Optimizasyon Algoritması, Yapay Arı Kolonisi Algoritması ve Biyocoğrafya Tabanlı Optimizasyon Algoritması, kullanarak dinamik ağırlık sistemini belirlemek ve kütlein ön tahminlerini yapmaktır. Veri mevcudiyeti, gürültü kirliliği seviyesi, parametrelerin ön bilgisi vb. ile ilgili farklı koşullar altında üç örnek incelenmiştir. Bu algoritmaların sistem tanımlama için uygulanabilirliğini araştırmak. Simülasyon sonuçları, önerilen algoritmaların az sayıda ölçüm ve yüksek gürültü ile bile mükemmel parametre tahmini ürettiğini göstermektedir. Elde edilen sonuçlara bakıldığında Yapay Arı Kolonisi Algoritmasının üstün performans gösterdiği gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Over the past few decades, analytical methods such as parametric methods and transient analysis were used to identify systems. Additionally, other methods such as evolution algorithms, swarm algorithms, and social algorithms were presented as easy structures and very robust to implement. These methods are considered as successful methods used to solve lots of problems for various purposes. In this study, some of the optimization algorithms, Genetic Algorithm, Ant Colony Optimization Algorithm, Particle Swarm Optimization Algorithm, Artificial Bee Colony Algorithm and Biogeography Based Optimization Algorithm, are proposed to identify dynamic weight system and pre-estimation the mass. Three experiments are studied under different conditions regarding data availability, noise pollution level, and prior knowledge of parameters; to research the applicability of these algorithms for identifying systems. Simulation results show the proposed algorithms produces excellent parameter estimation, even with few of measurements and high noise. Considering obtained results, it has been observed that Artificial Bee Colony Algorithm has excellent performance.

Benzer Tezler

  1. Yapay zekâ yöntemleriyle termoelektrik modülün kontrolü

    Control of thermoelectric module with artificial intelligence methods

    TUFAN KOÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMilli Savunma Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NEVRA BAYHAN

    PROF. DR. SEDAT BALLIKAYA

  2. Destek vektör regresyonu ile PID kontrolör tasarımı

    Design of PID controller via support vector regression

    KEMAL UÇAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE

  3. Sezgisel optimizasyon algoritmaları kullanılarak dinamik ağırlık ölçme sisteminin kimliklendirilmesi

    System identification of dynamic weighing system with heuristic algorithm

    AHMET EMİN BAKTIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA DANACI

  4. Modeling of dynamic systems and nonlinear system identification

    Dinamik sistemlerin modellenmesi ve doğrusal olmayan sistemlerin tanılanması

    MASOUD ABEDINIFAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL

  5. Gemi manevra modeli ve sapma açısının kontrolü

    Ship manoeuver model and heading angle control

    ABDULLAH TÜYSÜZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AFİFE LEYLA GÖREN