Sistem tanılama yöntemlerinin zayıf elektrik balıklarının hareket dinamikleri üzerinden karşılaştırılması

Yıl 2025, Cilt: 40 Sayı: 2, 877 - 888, 03.02.2025

Onurcan Yılmaz , Eren Cem Göksülük , İsmail Uyanık

https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1384350

https://izlik.org/JA56NC87CK

Öz

Sistem tanılama, fiziksel sistemlerin matematiksel temsillerini geliştirme veya iyileştirme sürecini ifade eder. Genellikle mühendislik ve kontrol sistemleri alanında kullanılır. Bu çalışmada, zayıf elektrik balıklarının sığınak takibi davranışının hareket dinamiklerini kullanarak sistem tanılama tekniklerini karşılaştırılmalı olarak inceledik. Sistem tanılama yöntemleri iki ana kategoriye ayrılır: Tahmin Hatası Yöntemi ve Alt Uzay Tanılama. Tahmin hatası yöntemi ise yine kendi altında parametrik ve parametrik olmayan olarak ikiye ayrılır. Parametrik olmayan tanılama yöntemleri arasından literatürde sıklıkla kullanılan Frekans Tepki Fonksiyonu, Yinelemeli En Küçük Kareler Metodu, Spektral Analiz Yöntemi ve Wiener-Hopf Metodunu, parametrik yöntemler olarak ise ARX ve ARMAX’ı kullandık. Alt Uzay Tanılama için ise n4sid yöntemini tercih ettik. Elde edilen sonuçlar çeşitli farklara ve dezavantajlara rağmen tüm yöntemlerde kestirim başarımının iyi sonuçlar verdiğini ortaya koymaktadır. Alternatiflerine oranla alt uzay tanılama yöntemi, hem gürültüyü iyi elimine etme özelliği hem de karmaşık sistemleri dahi düşük boyutlu doğrusal sistemlerle ifade edebiliyor olması nedeniyle öne çıkmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Sistem tanılama , tahmin hatası , alt uzay tanılama , zayıf elektrik balıkları

Etik Beyan

Bu çalışma kapsamında yapılan deneyler Hacettepe Üniversitesi Hayvan Deneyleri Yerel Etik Kurulu onayıyla (karar no: 2023/05-07) gerçekleştirilmiştir.

Destekleyen Kurum

Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK)

Teşekkür

Bu çalışma Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK) tarafından 120E198 numaralı proje kapsamında desteklenmektedir. Veri toplama sürecindeki desteklerinden ötürü Emin Yusuf Aydın’a teşekkür ederiz.

Kaynakça

• 1. Ljung L., System identification: theory for the user. Prentice Hall PTR, New Jersey, A.B.D., 2012.
• 2. Erol B., Altıner İ.B., Delibaşı A., Identification of adaptive optics system model with extended data set, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 39 (3), 1825–1836, 2024.
• 3. Gültekin A.M., Kılıcaslan S., Estimation of dynamic model of a missile fin with freeplay by using system identification methods, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 37 (4), 1899–1914, 2022.
• 4. Cowan N.J., Fortune E.S., The critical role of locomotion mechanics in decoding sensory systems. Journal of neuroscience, 27 (5), 1123-1128, 2007.
• 5. Uyanık İ., Stamper S.A., Cowan N.J., Fortune E.S., Sensory cues modulate smooth pursuit and active sensing movements, Frontiers in behavioral neuroscience, 13-59, 2019.
• 6. Roth E., Zhuang K., Stamper S.A., Fortune E.S., Cowan N.J., Stimulus predictability mediates a switch in locomotor smooth pursuit performance for Eigenmannia virescens. Journal of experimental biology, 214 (7), 1170-1180, 2011.
• 7. Tangirala A.K., Principles of system identification: theory and practice, CRC Press, New York, A.B.D., 2015.
• 8. Davis J.H., Wiener-Hopf Methods. In: Foundations of Deterministic and Stochastic Control. Systems & Control: Foundations & Applications, Birkhäuser, Boston, A.B.D., 2002.
• 9. Favoreel W., Huffel S.V., Moor B.D., Sima V., Verhaegen M., Comparative study between three subspace identification algorithms, European Control Conference (ECC), Karlsruhe-Germany, 821-826, 31 August-03 September, 1999.
• 10. MATLAB. Estimate parameters of ARMAX, ARIMAX, ARMA, or ARIMA model using time-domain data. https://www.mathworks.com/help/ident/ref/armax.html. Erişim tarihi Ekim 30, 2023.
• 11. Uyanık İ., Zayıf Elektrik Balıklarında Duyumotor Kontrolcü ve Hareket Dinamiklerinin Alt Uzay Tabanlı Sistem Tanılaması, Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 623-628, 2021.
• 12. Aksoy O., Zergeroğlu E., Optimal control of a class of nonlinear systems using Euler-Lagrange back integration method, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 38 (4), 2555–2564, 2023.