YAPAY ARI KOLONİSİ ALGORİTMASI İLE OPTİMİZE EDİLEN HAMMERSTEIN MODEL KULLANARAK SİSTEMLERİN KİMLİKLENDİRİLMESİ
| Autor: | Şaban Özer, Selcuk Mete, Hasan Zorlu |
|---|---|
| Rok vydání: | 2018 |
| Předmět: |
Combinatorics
Engineering Electrical and Electronic 0209 industrial biotechnology 020901 industrial engineering & automation 0202 electrical engineering electronic engineering information engineering 020201 artificial intelligence & image processing Pharmacology (medical) Sistem kimliklendirme Hammerstein model yapay arı koloni algoritması klonal seçim algoritması yenilemeli en küçük kareler algoritması Mühendislik Elektrik ve Elektronik 02 engineering and technology System identification Hammerstein model artificial bee colony algorithm clonal selection algorithm recursive least square algorithm Mathematics |
| Zdroj: | Volume: 7, Issue: 1 83-98 Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi |
| ISSN: | 2564-6605 |
| DOI: | 10.28948/ngumuh.386351 |
| Popis: | Hammerstein model, doğrusal olmayan altmodel çıkışının doğrusal olan bir alt modelin girişine seri bağlanması ileoluşan bir blok model yapısıdır. Literatürde, Hammerstein modellerde çoğunlukladoğrusal olmayan bölümler için doğrusal olmayan hafızasız polinom (MPN - memoryless polynomial nonlinear) modelve doğrusal bölümler için sonlu darbe cevaplı (FIR- finite impulse response) ya da sonsuz darbe cevaplı (IIR- infinite impulse response) model tercih edilmektedir. Literatürden farklıolarak bu çalışmada doğrusal olmayan bölüm için MPN yerine ikinci derecevolterra (SOV -Second Order Volterra)model tercih edilmiştir. Bu açıdan doğrusal olmayan SOV ve doğrusal FIR modelinkaskat bağlanmasından oluşan yeni bir Hammerstein model sunulmuştur.Simulasyonlarda, yapay arı kolonisi (ABC- artificial bee colony) algoritmasıyla optimize edilen Hammerstein model ilefarklı sistemler kimliklendirilmiştir. Simulasyon sonuçlarında ABC algoritmasıile önerilen modelin etkili ve güçlü olduğu görülmüştür. Hammerstein model is formedby cascade of linear and nonlinear parts. In literature, memoryless polynomialnonlinear (MPN) model for nonlinear part and finite impulse response (FIR)model or infinite impulse response (IIR) model for linear part are mostlypreferred for Hammerstein models. This paper different from the studies inliterature, focuses on the success of Hammerstein block model that Second OrderVolterra (SOV) is preferred instead of MPN as nonlinear part. In this context, a new Hammerstein model is presented which is obtained bycascade form of a nonlinear SOV and a linear FIR model.In simulations, different types of system are identified by proposedHammerstein model which is optimized with ABC (artificial bee colony)algorithm. The simulation results reveal effectiveness and robustness of theproposed model with ABC algorithm. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|