Geri Dön

A Neural network based local control and targeting method for chaotik dynamics

Kaotik sistemler için yapay sinir ağı tabanlı lokal denetim ve hedefleme yöntemi

  1. Tez No: 82924
  2. Yazar: SERDAR İPLİKÇİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YAĞMUR DENİZHAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Kaos denetimi, Kaotik sistemler, Yapay sinir ağları, Chaos control, Chaotic systems, Artificial neural networks
  7. Yıl: 1999
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

KAOTIK SİSTEMLER İÇİN YAPAY SINIR AĞI TABANLI LOKAL DENETİM VE HEDEFLEME YÖNTEMİ Son on yılda, kaotik dinamikler için Ott, Grebogi ve Yorke tarafından önerilen lokal denetim yöntemi (OGY yöntemi) lineer olmayan sistemler konusunda çalışan pek çok araştırmacının ilgisini çekmiştir. Bu yöntem, kabul edilebilir bir denetim performası sağlamak için kaotik dinamiklerin bazı özelliklerini kullanır. OGY yöntemi bir hedefi yani seçilmiş bir kararsız denge noktasını veya kararsız bir periyodik yörüngeyi sistemin denklemlerini gerektirmeden kararlı hale getirebilir. Literatürde bu yaklaşımın pek çok uyarlamaları mevcuttur. Denetimin lokal doğrusallaştırmaya dayanmasından dolayı bu yöntemlerin, sistemin hedef civarına gelene kadar beklemek zorunda olması onların en önemli dezavantajıdır. OGY yöntemi ve onun genişletilmiş versiyonlarına ek olarak yapay sinir ağlan da kaos denetiminde halen kullanılmaktadır. Bu çalışmanın amacı öncelikle, sistemin denklemlerini gerektirmeden hedefi kararlı hale getirirken, sistemin hedefe ortalama erişim zamanını azaltmaktır. Sistem dmamiklerinin lokal ve yan global modellenmesi, radyal bazlı fonksiyonlan kullanan bir yapay sinir ağı ile gerçeklenmiştir. Bu yöntemle, ortalama erişim zamanında yeterli bir azalma ve istenilen hedefte doyurucu bir kararlılık elde edilmiştir

Özet (Çeviri)

IV A NEURAL NETWORK BASED LOCAL CONTROL AND TARGETING METHOD FOR CHAOTIC DYNAMICS The local control method for chaotic dynamics as proposed by Ott, Grebogi and Yorke (the OGY method) has drawn the attention of many nonlinear system researchers within the last decade.This method exploits the properties of chaotic dynamics for an acceptable control performance. The OGY method can stabilize a target, i.e. a chosen unstable equilibrium point or an unstable periodic orbit, without prior knowledge about the system dynamics. In the literature there exist many extensions and modifications of this approach. The major drawback of these methods is the fact that they have to wait until the system converges to a close neighbourhood of the target because the control is based on linearization. In addition to the OGY method and its extensions, neural networks are also being utilized for chaotic control. The aim of this work is to achieve the stabilization of the target without prior knowledge about the system dynamics, while reducing the average time to reach the close neighbourhood. The local and semiglobal modelling of the dynamics is achieved using a neural network employing radial basis functions. A sufficient reduction in the reaching time and satisfactory stabilization of the desired target has been achived by this method.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    129402

    Targeting in chaos using analytically described clusters

    Analitik olarak betimlenmiş kümeler yardımıyla kaotik sistemlerin hedefe yöneltilmesi

    YAĞIZ SÜTCÜ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YAĞMUR DENİZHAN

  2. Tez No

    95486

    Targeting via region scheduling for the control of chaotic systems

    Kaotik sistemlerin kontrolünde bölge planlamaya dayalı hedefleme yöntemi

    ÖZGÜR AKSOY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2000

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YAĞMUR DENİZHAN

  3. Tez No

    975758

    Determination of the atomic structure of Bag-1S:p97/VCP interaction, an important complex for ubiquitin-dependent degradation mechanism in breast cancer

    Meme kanserinde ubikitin bağımlı yıkım mekanizması açısından önemli bir kompleks olan Bag-1S:p97/VCP etkileşiminin atomik düzeyde yapısının belirlenmesi

    EZGİ BAŞTÜRK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Biyokimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    PROF. DR. GİZEM DİNLER DOĞANAY

  4. Tez No

    796398

    Yapay sinir ağı eğitimi için çoklu evren optimizasyonu ve tavlama benzetimi algoritması ile yeni bir melez meta-sezgisel model önerisi

    A new hybrid meta-heuristic model proposal with multiverse optimization and simulated annealing algorithm for artificial neural network training

    ÖMER YILMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM ALPASLAN ALTUN

  5. Tez No

    992856

    Dört rotorlu insansız hava araçları için fizik rehberli artık geri beslemeli sinir ağı ile çok ajanlı dağıtılmış lineer olmayan model öngörülü formasyon kontrolü

    Multi-agent distributed nonlinear model predictive formation control for quadrotor UAVs using a physics-guided residual feedback neural network

    DENİZ MUHACİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YAPRAK YALÇIN

Geri Dön