Esnek hesaplama tekniklerine dayalı blok modellerin geliştirilmesi ve başarım analizi
Development and performance analysis of block models based on soft computing techniques
Yazar: SELÇUK METE
Danışman: PROF. DR. ŞABAN ÖZER
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Sistem kimliklendirme teknik ve teknik olmayan alanlar için oldukça önemlidir. Bütün fiziksel sistemler bir açıdan doğrusal değildir ve gerçek bir sistemi tanımlarken doğrusal olmayan model kullanmak doğal olarak daha iyi sonuçlar üretmektedir. Tez çalışmasında, sistemleri kimliklendirmek amacıyla doğrusal alt model ve doğrusal olmayan hafızasız fonksiyonların farklı bağlantı tipleri ile ilişkilendirilmesi sonucu oluşan blok model yapıları üzerine yoğunlaşılmıştır. Bu blok model tipleri içerisinde başarılı sonuçlar üreten Hammerstein ve Wiener blok model yaklaşımları tez çalışmasının odak noktasını oluşturmaktadır.
Tez çalışmasının ilk aşamasında, doğrusal ve doğrusal olmayan davranış sergileyen sistemlerin kimliklendirilebilmesi amacıyla literatürde yeralan Hammerstein ve Wiener blok modeller incelenmiş olup literatürdeki çalışmalardan farklı olarak blok modellerin doğrusal olmayan alt model kısmında hafızasız polinom (memoryless polynomial-MP) yerine hafızalı polinom yapısı (Volterra) tercih ederek yeni model yapıları tasarlanmıştır. Geliştirilen bu blok modellerin başarımları literatürde yer alan doğrusal Arma, doğrusal olmayan Bilineer ve F-18 uçağı kanat sistemleri üzerinde test edilmiştir. Tez çalışmasının ikinci aşamasında blok modellere ait parametrelerin tahmini için DG (diferansiyel gelişim), KS (klonal seçme), YAK (yapay arı kolonisi) gibi sezgisel ve evrimsel algoritmalar kullanıldığı takdirde kimliklendirme açısından nasıl üstünlük sağlanabileceği üzerine çalışmalarda bulunulmuştur. Tez çalışmasının son aşamasında ise, blok modellere ait parametrelerin optimizasyonu için bulanık mantık fikri üzerine yoğunlaşılmıştır. Bu kapsamda literatürde yapılan çalışmalardan farklı olarak Hammerstein ve Wiener modellerin bir arada kullanıldığı bulanık sinir ağı (BSA) temelli yeni bir karma model yapısı tasarlanmıştır. Önerilen karma modelin başarımları literatürde yer alan doğrusal olmayan Hammerstien ve Volterra sistemleri üzerinde test edilmiştir. Çalışmalarda bulanık mantık temelli tasarımların başarılı sonuçlar ürettiği görüldükçe literatürde yeralan Wiener modelin geliştirilmesi için de BSA 'nın kullanılabileceği düşüncesi oluşmuş ve sonuç olarak bulanık mantığa dayalı yeni bir karma Wiener model yapısı tasarlanarak doğrusal olmayan Hammerstein ve Wiener sistemlerin kimliklendirmesinde kullanılmıştır. Bütün simülasyon testleri Matlab platformunda gerçekleştirilmiş ve karşılaştırma ölçütü olarak en küçük ortalama karesel hata (mean square errors- MSE), standart sapma, korelasyon, çalışma süresi değerleri ve yakınsama hızı kullanılmıştır.

Abstract:
System identification is very important for both technical and non-technical areas. All physical systems is not linear in one sense and using nonlinear model in identifying a real system is naturally produces better results. This thesis study focuses on the block model structures that resulting the relationship between linear sub model and different connection types of nonlinear memoryless functions to identify the systems. Hammerstein and Wiener block model approaches which produces successful results within these block model types are the focus point of the thesis study.
In the first part of the thesis study, Hammerstein and Wiener block models in literature are investigated in order to identify linear and nonlinear behaviour systems; and different from the studies in literature a new model is designed by preferring memory polynomial structure (Volterra) instead of memoryless polynomial (MP) in nonlinear sub model part of the block models. The performances of these developed block models have been tested on the linear Arma, nonlinear Bilinear and F-18 aircraft wing systems in the literature. The second part of the thesis study focused on how to obtain superiority in terms of identification if intuitive and evolutionary algorithms such as DE (differential evolution), CS (clonal selection) and ABC (artificial bee colony) are used to estimate the parameters of the block. The last part of the thesis study focused on the idea of fuzzy logic for optimizing the parameters of block models. In this context different from the studies in literature, a new hybrid model structure based on neuro fuzzy (NF) network, which Hammerstein and Wiener models used together, is designed. The performance of proposed hybrid model is tested on nonlinear Hammerstein and Volterra systems in literature. It was seen in the studies that fuzzy logic based designs produces successful results and it was thought that NF network could be used in order to develop Wiener model in literature; as a result a new fuzzy logic based hybrid Wiener model is designed and used to identify nonlinear Wiener and Hammerstein systems. All simulation tests were performed on Matlab platform and mean square errors (MSE), standard deviation, correlation, run time values and convergence rate were used as comparison criteria.