Sistem tanılama
Sistem tanılama tekniği

Sistem tanılama, dinamik bir sistemin modelinin gerçek sistemden alınan giriş-çıkış ölçümleriyle bulunması anlamına gelir. Sistem tanılamanın amacı, belirli bir sisteme veri giriş-çıkışı ilişkisinden, daha sonra sistem üzerinde tekrar yapılacak çalışmalarda kullanılabilecek güvenilir bir matematiksel model kurmaktır. Bu model;
Sistem davranışlarının öngörülebilmesini
Sistem davranışının istenilen yönde kontrol edilmesi ve yönlendirilebilmesini hedef edinir.
Bu çalışmanın ön koşulu gerçeği yansıtmaktır. Sistem tanılama yöntemleriyle elde edilen bir model, bir giriş ve bir çıkış arasındaki matematiksel ilişkiyi ortaya koymak amacıyla oluşturulabileceği gibi, birçok çıkış (veya ölçüm) ile birçok giriş arasındaki ilişkiyi de inceleyebilir.
Sistem tek giriş-tek çıkışlı ise SISO (single input-single output), çok giriş bir çıkışlı ise MISO (multi input- single output), çok girişli-çok çıkışlı ise MIMO (multi input-multi output) sistem olarak adlandırılır.
Sistem tanılama süreci, deneysel planlama ve veri toplama, modellerin kurulması, deney verilerinden bilinmeyen sistem parametrelerinin tahmin edilmesini ve bulunan modelin geçerliliğinin test edilmesini içerir. Yukarıda bahsedildiği gibi sistem modelinin bilinmesi, sistem karakteristiklerinin formülize edilmesi ve buna dayanarak yüksek performanslı kontrol sistemlerinin tasarımı ve oluşturulması için önemlidir.
Sistem tanılama izleği 4 ana aşamadan oluşur:
Deneysel planlama
Model yapısının seçimi
Parametre kestirimi
Kurulan modelin geçerliliğinin test edilmesi.
Sistemin geçerli bir matematik modelinin elde edilmesi başından sonuna kadar dikkat ve titizlik gerektiren bir işlemdir.
Sistem tanılama işlemi, sistemi uyaracak uygun giriş sinyalinin seçimi ile başlar. Sistemden elde edilen tanılamaya uygun veri ile bir model belirlenir ve belirlenen bir yöntemle parametreler kestirilir. Bu yolla elde edilen model geçerlilik testlerini geçemezse algoritmada yukarıdan aşağıya doğru hareket edilir. Önce parametre kestirim yöntemi değiştirilir. Eğer model çeşitli denemelere rağmen yine geçersizse model yapısı değiştirilir ve algoritmada aşağıya doğru hareket edilir. Model yapısını da değiştirmenin bir sonuca varmadığı durumlarda sistemin deneysel planlamasına geri dönülür. Sistemin lineer bir modelle temsil edilemediği veya tanılamanın (hata ölçülerine göre) yeteri kadar başarılı bulunmadığı sonucuna varılırsa akıllı sistemlerin de içinde bulunduğu lineer olmayan modelleme yapılarına başvurulur.
Sistem tanılamada iki yaklaşım
Gri Kutu: İncelenen sistemin yapısı hakkında bir önbilginin mevcut olması neticesinde kullanılan yaklaşımdır. Buna şu şekilde örnek verilebilir: Bir teknik resim hocası, teknik resim dersinde bir öğrencisinden “tolerans nedir?” sorusu alır. Teknik resim hocası da bir cevap verir. Teknik resim hocası cevabını verirken, soruyu soran öğrencinin kendi üniversitesinden olduğunu, konu hakkında bir bilgi birikimi sahibi olduğunu; neleri anlayabilir durumda olduğunu bilmektedir. İşte bu örnek de, sistem tanılamadaki “grey-box” yaklaşımının hayali bir özetidir. Bu yaklaşımda içeriği hakkında bir önbilgiye sahip olduğumuz bir sisteme bilinçli girişler yapılarak ve bunun sonucunda çıkan çıkışları izleyerek bir model oluşturulur.
Kara Kutu: İncelenen sistemin yapısı hakkında hiçbir bilgiye sahip olunmadığında kullanılan yaklaşımdır. Buna şu şekilde örnek verilebilir: Bir teknik resim hocası, yolda yürürken yanından geçen bir adam onu durdurur ve “tolerans nedir?” diye sorar. Teknik resim hocası, karşısındaki kimse hakkında bir bilgiye sahip değildir. Soruya vereceği cevaptan evvel öğrenmesi gerekenler mevcuttur. İşte bu örnek, sistem tanılamadaki “black-box” yaklaşımının hayali bir özetidir. Bu yaklaşımda, içeriğinden haberdar olmadığımız bir sisteme çeşitli girişler yapılarak ve bunun sonunda çıkan çıkışları da izleyerek bir model oluşturulur.