Farksal evrim algoritması kullanarak sistem kimliklendirme
System identification using differential evolution algorithm
Yazar: YILDIZ ÖZÇELİK
Danışman: YRD. DOÇ. DR. AYTEKİN BAĞIŞ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Doğrusal sistemler = Linear systems ; Optimizasyon = Optimization ; Sistem modelleme = System modelling ; Sistem tanıma = System identification

Özet:
Kontrol sistemlerindeki temel problemlerden biri, kontrol edilen sistem davranışını ortaya koyan bir modelin parametrelerinin uygun şekilde tanımlanmasıdır. Bu süreç, sistem kimliklendirme olarak adlandırılır. Sistemin girişleri ve çıkışları arasındaki ilişkinin açıklanabilmesi, denetleyici dizaynına bağlı bir sistem yapısının önerilmesi ve sistem davranışının kontrol edilebilmesi açısından, sistem kimliklendirme kavramı çok önemli bir konudur. Kimliklendirme sürecinde, giriş çıkış değerlerine bağlı bir matematiksel yapı önerilir. Bu yapı içinde, parametrelerin minimum hata faktörü ile elde edilmesi temel amaçtır.Tez çalışmasında, parametre tahminine sistem kimliklendirme işlemi için yapay zekâ optimizasyon algoritmalarından biri olan farksal evrim algoritmasının (FEA) kullanımı incelenmiştir.Bölüm 2'de sistem kimliklendirmenin tanımı verilmiştir. Kimliklendirme süreci ve kimliklendirmede kullanılan modeller açıklanmıştır.Birçok alanda yer alan problemlerin çözümünde kullanılan yapay zekâ optimizasyon algoritmaları Bölüm 3'de sunulmuştur. İkili kodlanmış genetik algoritma (GA), gerçek kodlu genetik algoritma (GGA) ve farksal evrim algoritması (FEA) prensipleri açıklanmıştır.Bölüm 4'de sistem kimliklendirme problemi verilmiştir. FEA, ikili kodlu GA ve GGA için bu problem çözülmeye çalışılmış, elde edilen sonuçlar tablolar ve grafikler halinde sunulmuştur. Daha önce, bu çalışmada incelenen sistem kimliklendirme problemi içintabu araştırma algoritması (TAA) uygulanarak çözüm bulunmuştur. Doğrusal olmayan sistem kimliklendirme işlemindeki FEA'nın performansı da bu bölümde verilmiştir. Son bölümde elde edilen sonuçlar değerlendirilmiş ve tartışılmıştır.Anahtar Kelimeler: Sistem Kimliklendirme, Farksal Evrim Algoritması, İkili Kodlu Genetik Algoritma, Gerçek Kodlu Genetik Algoritma.

Abstract:
One of the main problems in control systems is to be identify the model parameters that explain the behavior of a system in a proper way. This process is called as system identification. From the point of defining the relation between inputs and outputs of the system, suggesting a system model based controller design and checking the behavior of the system, the concept of the system identification is a very important issue. In the identification process, a mathematical structure based on the values of the inputs and outputs is suggested.In this thesis, the use of DEA, which is one of the artificial intelligence optimization algorithms, for the system identification operation based on the parameter estimation has been investigated.In Section 2, definition of the system identification was given. The identification process and the models have been used in identification were explained.Artificial intelligence optimization algorithms used for solving problems in many fields have been presented in Section 3. The principles of binary coded genetic algorithm (GA), real-coded genetic algorithm (RCGA) and differential evolution algorithm (DEA)have been explained.In Section 4, the system identification problem has been given. For DEA, binary coded GA and RCGA, this problem could be solved; obtained results have been presented in tables and graphics. Furthermore, for the investigated system identification problem, the solution applying tabu search algorithm (TSA) has been found. The performance of the DEA in nonlinear system identification operation has been also given in this section. In last section, the results have been evaluated and discussed.Keywords: System Identification, Differential Evolution Algorithm, Binary Coded Genetic Algorithm, Real-Coded Genetic Algorithm.