Üç Doğrusal Sistemin Tek Bir Nöro Model ile Kimliklendirilmesi

Abstract

Bu makalede, tek bir yapay sinir ağ (YSA) modeli kullanılarak birden çok lineer dinamik sistemlerin kimliklendirilmesine yönelik yeni bir yaklaşım sunulmuştur. Momentumlu geri yayılım öğrenme algoritması ile eğitilen tek YSA modeli, üç farklı doğrusal sistemin kimliklendirilmesi yeteneğine sahiptir. Farklı sistem derecesine sahip 9 doğrusal sistem, sunulan yaklaşımın başarısını doğrulamak için kullanılmaktadır. Elde edilen sonuçlar, sunulan yaklaşım ile tek bir YSA modelinin sadece tek bir sistemin kimliklendirlmesi değil aynı zamanda iki ve üç farklı doğrusal sistemin, yüksek başarımla sistemleri kimliklendirme yeteneğine sahip olduğunu göstermiştir. Bu yaklaşımın, kimliklendirmede basitlik, doğruluk ve kompakt bir yapı sunmakta olup sistem kimliklendirme, modelleme ve kontrol uygulamalarına yeni bir bakış açısı sunacağı değerlendirilmektedir

Keywords

• Yapay sinir ağı, Doğrusal sistem, Çoklu-sistem kimliklendirme.

Identifying Three Linear Systems Using Only Single Neural Model

Abstract

This paper introduces a new approach based on artificial neural networks (ANNs) to identify a number of linear dynamic systems using single neural model. The structure of single neural model is capable of dealing with up-to three systems. Single neural model is trained by the back propagation with momentum learning algorithm. Total nine systems from first to third orders have been used to validate the approach presented in this work. The results have shown that single neural model is capable toidentify not only one system but also two and three different systems very successfully. The new identification approach presented in this work provides simplicity, accuracy and compactness. This might bring new aspects to system identification, modelling and control applications

Keywords

• Neural network, Linear system, Multi-system identification