Yapay bağışıklık algoritması kullanılarak lineer sistemlerin kimliklendirilmesi

Abstract

Sistem kimliklendirme günümüzde haberleşme, işaret işleme, süreç kontrol gibi birçokalanda geniş uygulamalara sahiptir. Sistemlerde işlem süreçlerini kontrol edebilmek içinsistemin matematiksel modelinin bilinmesi büyük önem arz etmektedir. Bundan dolayısistemlerin kimliklendirilmesi üzerine yapılan çalışmalar hızla artmaktadır. Sistemkimliklendirme alanında klasik ve yapay zeka teknikleri sıklıkla kullanılmaktadır. Sonyıllarda sistem kimliklendirme alanında yapay zeka tekniklerinin kullanımı üzerineyapılan çalışmalara da ilgi artmaktadır.Bu tez çalışmasında, doğal bağışıklık sistemini esin kaynağı olarak almış yapaybağışıklık algoritması (YBA) lineer sistemlerin kimliklendirmesinde kullanılmıştır.Yapay bağışıklık algoritması yeni bir yapay zeka tekniğidir ve problem çözme tekniğiolarak günümüzde kullanılmaktadır.Birinci bölümde sistem kimliklendirme ve yapay bağışıklığa genel bir giriş yapılmıştır.İkinci bölümde sistem kimliklendirmenin kullanım alanları anlatılmıştır. Sistemlerinkimliklendirilmesinde kullanılan modelleme yapıları incelenmiş ve klasik yöntemlerhakkında bilgi verilmiştir. Üçüncü bölümde doğal bağışıklık sistemi ve bu sistemisimüle eden yapay bağışıklık sistemi anlatılmıştır. Sistem kimliklendirmede kullanılanyapay bağışıklık algoritması da bu bölümde açıklanmıştır. Dördüncü bölümde lineersistemlerden AR, MA ve ARMA sistemler yapay bağışıklık algoritması kullanılarakkimliklendirilmiştir. Bu kimliklendirme farklı dereceden sistemlere hem gürültüsüz hemde gürültülü giriş işareti kullanılarak yapılmıştır. Son bölümde sonuçlar vedeğerlendirmeler yapılmıştır.Anahtar Kelimeler: Sistem Kimliklendirme, Lineer Sitemler, AR, MA, ARMA, YapayBağışıklık Algoritması.

Nowadays system identification has wide applications in many areas such ascommunication, signal processing, process control. It is very important to knowmathematical models of systems to control the process of systems. So, studies onsystem identification has increased. It is used classical and artificial intelligenttechniques in system identification. Recently, studies which use artificial intelligenttechniques in system identification areas are increased.In this work, artificial immune algorithm which inspired natural immune systems isused linear systems identification. Artificial immune algorithm is a new artificialintelligent technique and uses a problem solving technique.In the first chapter, a general introduction has been done about system identification andartificial immune system. In the second chapter, application of system identification hasbeen presented. Classical techniques and model structures which are used for systemidentification have been given. In the third chapter, natural immune systems andartificial immune system which simulates the natural immune system has been given.Artificial immune algorithm which was used in system identification is also given inthis chapter. In the fourth chapter, linear systems such as AR, MA, ARMA systemshave been identified by using artificial immune algorithm. This identification has beenapplied in different degree systems using input signal which has both noise andnoiseless. Identification result is also given in this chapter. Results and conclusions aregiven in the last chapter.Keywords: System Identification, Linear Systems, AR, MA, ARMA, Artificial ImmuneAlgorithm