ELEKTRİK DEVRELERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TANINMASI VE KONTROLÜ

dc.contributor.advisorDEMİR, YAKUP
dc.contributor.authorSAMAN, MEHMET
dc.date.accessioned2019-08-13T20:48:45Z
dc.date.available2019-08-13T20:48:45Z
dc.date.issued2003
dc.departmentFÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı
dc.description.abstractYüksek Lisans Tezi ELEKTRİK DEVRELERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TANINMASI VE KONTROLÜ Mehmet SAMAN Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı 2003, Sayfe: 84 Klasik ve modem kontrol teorisi lineer modeller temeline dayanmaktadır. Fakat pratikte sistemlerin genellikle lineer olmaması, lineer kontrol teorisinin başarılı uygulamalarım yapmak için büyük engel teşkil etmektedir. Doğal olarak lineer olmayan dönüşüm kabiliyetlerine sahip olan yapay sinir ağlan (YSA), lineer olmayan tanıma ve kontrol problemlerine güçlü ve alternatif bir çözüm getirmiştir. Literatürde YSA'lann farklı yapılan mevcuttur. Bu tezde ileri beslemeli yapay sinir ağlan (İYSA), radyal tabanlı yapay sinir ağlan (RTF A) ve modüler yapay sinir ağlan (MYSA) ele alınmıştır. İYSA'lar sistem tanımada oldukça iyi performans gösterirler fakat eğitim süreleri uzundur. İYSA'larm tanıma performansı farklı eğitim algoritmaları kullanılarak düzeltilebilir. Bu çalışmada İYSA'larm eğitimi için geriye yaydım, Levenberg Marquard, Gauss Newton ve eşlenik iniş algoritmaları ele alınmış ve simülasyon sonuçlan ile birlikte tartışılmıştır. MYSA'lar her parçayı tanımak amacıyla farklı yapılan ve öğrenme algoritmalarım birlikte kullanabildikleri için, İYSA'lara göre daha az sürede eğitilmelerine rağmen, sadece parça parça doğrusal karakteristiğe sahip olan sistemlerin tanınmasında İYSA'lardan daha iyi performans gösterirler. Eğitimi diğer ağlara göre oldukça hızlı olan RTFA'lann tanıma performansı ise radyal taban fonksiyonlarının parametrelerine ve lineer ağırlıklara göre değişmektedir. Ele alman eğitim yöntemlerine ve YSA'lann lineer olmayan sistemleri güçlü bir şekilde tanıma yeteneğine dayanarak sistem tersini elde etme ile kontrol içten model tabanlı kontrol, optimal VMkontrol ve tahmini kontrol yaklaşımları Üe kontrolör tasarmu yöntemleri örnek elektrik devrelerine uygulanmış ve simülasyon sonuçlan ile ele alınmıştır. Anahtar Kelimeler: İYSA, MYSA, RTF A, Nöral Kontrolör, Guasi-Nevton, Geriye Yaydım, Levenberg-Marquardt, Eşlenik Eğim. viü
dc.identifier.citationSAMAN, M. (2003). Elektrik devrelerinin yapay sinir ağları ile tanınması ve kontrolü (Tez No. 134735) [Yüksek lisans tezi, Fırat Üniversitesi].
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=p911s0iMPy2wtZbYYckXOUQ2YUAdVZx7JEJG7e4ShaaleGE2fUTYYoSI_j1Kjndd
dc.identifier.yoktezid134735
dc.language.isotr
dc.publisherFırat Üniveristesi
dc.relation.publicationcategoryTez
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_TEZ_20260511
dc.subjectElektrik ve Elektronik Mühendisliği
dc.subjectElectrical and Electronics Engineering
dc.titleELEKTRİK DEVRELERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TANINMASI VE KONTROLÜ
dc.title.alternativeIdentification and control of electrical circuits using neural networks
dc.typeMaster Thesis

Dosyalar

Orijinal paket

Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
134735.pdf
Boyut:
4,47 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format