Bulanık ve sinirsel ağ yaklaşımlarıyla anahtarlamalı sistemlerin analizi

Abstract

ÖZET Doktora Tezi BULANIK VE SİNİRSEL AĞ YAKLAŞIMLARIYLA ANAHTARLAMALI SİSTEMLERİN ANALİZİ Remzi TUNTAŞ Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı 2005, Sayfa: 103 Bu tezde lineer olmayan sistemlerin analizi için bulanık ve sinirsel ağ yaklaşımları kullanılarak yeni bir yöntem sunulmuş ve YAZTASAN isimli bir bilgisayar programı hazırlanmıştır. Bunun için, lineer olmayan elemanların yerine ya doğrudan anahtarlar içeren eşdeğer devre modelleri kullanılmıştır ya da bu elemanların karakteristiklerine parça-parça lineerlik yaklaşımı yapılarak oluşturulan eşdeğer devre modelleri kullanılmıştır. Kullanılan bu modeller, bazı durum matrislerini ve kontrol eşitsizliklerini de içermektedir. Lineer olmayan sistem, anahtarlar içeren devrelere dönüştürüldükten sonra, anahtarların farklı kombinasyonları ile oluşan her bir alt devre, ileri beslemeli Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Adaptif Ağ Temelli Bulanık Çıkarımlı Sistemler (ANFIS) ile modellenmiştir. Elde edilen bu model ağlar kullanılarak devrenin anahtarlama aralıkları ve anahtarlama zamanları tespit edilerek, geçici ve sürekli hal çözümleri yapılmıştır. Ayrıca örnek devrelerin, MATLAB/SIMULINK'te de modelleri oluşturularak çözümleri yapılmış ve sunulan yöntemle elde edilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Anahtar Kelimeler: Anahtarlamalı devreler, YSA, ANFIS, sistem durumu-anahtar pozisyonu, kontrol eşitsizlikleri, modelleme, geçici ve sürekli hal çözümü. XII

ABSTRACT PhD Thesis THE ANALYSIS OF SWITCHED SYSTEMS BY USING FUZZY AND NEURAL NETWORKS BASED APPROACHES Remzi TUNTAŞ Firat University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Electrical and Electronics Engineering 2005, Page: 103 In this thesis, a new approach based on fuzzy and neural techniques for analysis of nonlinear systems is presented and carried out a computer program called as YAZTAS AN. In the approach described, non-linear components are replaced with the equivalent circuit models containing switches or the circuit models constructed, by applying piecewise linearization approach to their characteristics. Some state matrixes and control inequalities is also included in the used model. Two steps are proposed for starting the approach. Nonlinear system is firstly changed into the circuits with switches. Each subcircuit consisting of the different combination of the switches is then modelled by using Feed Forward Neural Networks (FFNN) and Adaptive Network Based Fuzzy Inference Systems (ANFIS). By using the obtained model networks, the switching sequence and switching times from one state to another for transient and steady states are determined. The transient and steady state solutions are accomplished through this knowledge. In examples, nonlinear circuits are used for demonstrating the utility of the proposed approach and the results are compared with that of the model constructed at MATLAB/SIMULINK. Key Words: Switched circuits, FFNN, ANFIS, Modelling, System state-Switch position, Control inequalities, Modelling, The transient and steady state solution. XIII