Deep learning-based applications of control engineering
Kontrol mühendisliğinde derin öğrenme tabanlı uygulamalar
- Tez No: 837450
- Danışmanlar: DOÇ. DR. OĞUZHAN ÇİFDALÖZ, DOÇ. DR. ERDEM AKAGÜNDÜZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Science and Technology, Electrical and Electronics Engineering, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Adaptif denetim, Derin öğrenme, PID denetleme, Sistem tanıma, Adaptive control, Deep learning, PID control, System identification
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çankaya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Derin öğrenme uygulama alanları içerisinde; kontrol, sıklıkla araştırılan bir konudur. Özellikle sistem parametrelerinin belirlenmesi, birçok farklı potansiyel konuya ışık tutan bir araştırma alanıdır. Bu tezde, ikinci dereceden bir sistemin sönümleme katsayısı ve doğal frekansı için derin tekrarlayan sinir ağları kullanılarak sistem parametre tanımlaması yapılmıştır. Eğitilen ağ kapalı döngü konfigürasyonu içerisindedir, ayrıca döngü içinde eğitim gerçekleştirilir. Derin öğrenmenin parametre tanımlama alanına entegrasyonu, parametre tanımlamanın doğruluğunu artırmayı amaçlamaktadır. Tahmin edilen parametreler, incelenen sistem için bir PID kontrolcüyü ayarlamak için kullanılır, dolayısıyla adaptif bir kontrolcü konsepti gerçekleştirilir.
Özet (Çeviri)
Within the applications of deep learning, control is a frequently visited subject. Especially system parameter identification is a research field that diverges to many different potential improvements. In this thesis, system parameter identification is performed for the damping coefficient and the natural frequency of a second order system, using deep recurrent neural networks. The network trained has been implemented into a closed loop configuration, furthermore in the loop training is actualized. The integration of deep learning into the domain of parameter identification aims to enhance the accuracy of parameter identification. The parameters predicted are utilized to tune a PID controller for the investigated system, therefore an adaptive controller concept is realized.
Benzer Tezler
- Design and deployment of deep learning based fuzzy logicsystems
Derin öğrenme tabanlı bulanık sistemlerin geliştirilmesi ve uygulanması
AYKUT BEKE
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Applications of deep reinforcement learning for advanced driving assistance systems
İleri sürüş destek sistemleri için derin pekiştirmeli öğrenme uygulamaları
MUHARREM UĞUR YAVAŞ
Doktora
İngilizce
2023
Otomotiv Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- Nesnelerin internetinde makine öğrenmesi tabanlı saldırı tespiti için gelişmiş öznitelik mühendisliği ve veri dengesizliği çözümlerinin tasarımı ve analizi
Design and analysis of advanced feature engineering and data imbalance solutions for machine learning–based intrusion detection in the internet of things
KAZIM KIVANÇ EREN
Doktora
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEREM KÜÇÜK
- İHA üzerinden derin öğrenme tabanlı nesne belirlenmesi ve GNSS konum koordinatlarının hesaplanması
Deep learning based object detection via UAV and computation of GNSS location coordinates
FERİT TİRYAKİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Mekatronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN ERDAL
DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ DOĞAN