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: Belirtilmemiş.
  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: 124

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

    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

  2. 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

  3. Tez No

    880256

    Crop classification with attention based BI-LSTM and temporal convolution neural network combination for remote sensing Breizhcrop time series data

    Uzaktan algılama Breizhcrop zaman serisi verileri için dikkat tabanlı BI-LSTM ve zamansal evrişimli sinir ağı kombinasyonu ile mahsul sınıflandırması

    AMER NAJMUALDEEN ALI AKBAR BANDAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET COŞKUNÇAY

  4. Tez No

    270489

    ECG arrhythmia classification using class-modular MLP

    Sınıf modüler ÇGY kullanılarak EKG aritmi sınıflandırması

    HAYDAR VURAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. FİKRET GÜRGEN

  5. Tez No

    166672

    Lojistik sistemlerin yapay sinir ağları ile modellenmesi, gerçeklenmesi ve kontrolü

    Modeling, implementation and control of logistics systems using artificial neural networks

    MURAT ERMİŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. FÜSUN ÜLENGİL

Geri Dön