EĞİTİM
Ders Detayı
ELE753 - Uyarlamalı Denetim
2024-2025 Güz dönemi bilgileri
Ders bu dönem açık değil
ELE753 - Uyarlamalı Denetim
| Program | Teorik saat | Uygulamalı saat | Yerel kredi | AKTS kredisi |
| Doktora | 3 | 0 | 3 | 10 |
| Zorunluluk | : | Seçmeli |
| Önkoşul ders(ler) | : | - |
| Eşzamanlı ders(ler) | : | - |
| Veriliş biçimi | : | Yüz yüze |
| Öğrenme ve öğretme teknikleri | : | Anlatım, Soru-Yanıt, Sorun/Problem Çözme |
| Dersin amacı | : | Denetim sistemleri genellikle sistem parametrelerinin değişmediği varsayılarak tasarımlanmaktadır. Ancak, çoğu pratik uygulamada sistem parametreleri sabit olmayıp zamanla değişebilmekte bu da denetim başarımını olumsuz yönde etkilemektedir. Sistem parametrelerindeki değişiklikleri algılayan ve buna göre belli bir başarımı sağlamak üzere kendini değiştiren denetim sistemlerine uyarlamalı denetim sistemleri denilmektedir. Bu ders kapsamında, öğrencilere, bu tür sistemleri anlayabilmek, analiz edebilmek ve tasarlayabilmek için gerekli bilgi altyapısı ve becerilerinin kazandırılması amaçlanmaktadır. |
| Dersin öğrenme çıktıları | : | Dersi başarıyla bitiren bir öğrenci bir sistemi etkileyen belirsizliklerin doğasını anlar. deneysel veriler kullanarak sistemleri tanıyabilir (modelleyebilir). verilen bir problem için uyarlamalı denetimin iyi bir seçenek olup olmadığına karar verebilir. uyarlamalı denetim sistemleri tasarlayabilir ve analiz edebilir. uyarlamalı denetim sistemleriyle ilgili başka konu ve çalışmaları takip edebilecek altyapıya sahip olur. |
| Dersin içeriği | : | Sistem modelleri. Parametre kestirimi: En Küçük Kareler yöntemi, Yineli En Küçük Kareler (RLS), Genişletilmiş Yineli En küçük Kareler (ERLS), parametre izleme, kovaryans patlaması, gradyant yöntemleri. Model dayanaklı uyarlamalı denetim: MIT ve SPR kuralları. Özayarlamalı denetim: Model Dayanaklı Denetim, Minimum Varyans yöntemi (MV), Genelleştirilmiş Minimum Varyans (GMV), Genelleştirilmiş Öngörülü Denetim (GPC). Sürekli zaman özayarlamalı denetim. Otomatik ayarlama ve kazanç listeleme. Kararlılık, yakınsaklık ve gürbüzlük. |
| Kaynaklar | : | 1. Astrom K.J. and Wittenmark B., Adaptive Control, 2nd Ed., Addison Wesley, 1995.; 2. Wellstead P.E. and Zarrop M.B., Self-Tuning Systems, Wiley, 1991.; 3. Narendra K.S. and Annaswamy A.M., Stable Adaptive Systems, Prentice Hall, 1989.; 4. Sastry S. And Bodson M., Adaptive Control: Stability, Convergence, and Robustness, Prentice Hall, 1989.; 5. Gawthrop P.J., Continuous-Time Self-Tuning Control, Research Studies Press, 1987.; 6. Ljung L. And Söderström T., Theory and Practice of Recursive Identification, MIT Press, 1983. |
| Haftalar | Konular |
|---|---|
| 1 | Uyarlamalı denetim sistemlerine genel bir bakış, Model Dayanaklı Denetim ve Diophantine denkleminin çözümü. |
| 2 | Model Dayanaklı Uyarlamalı Denetim: Gradyan yaklaşımı ve MIT kuralı. |
| 3 | Model Dayanaklı Uyarlamalı Denetim: Kararlılık, hata ve parametre yakınsaması ve yeniden düzenlenmiş ayarlama kuralları. |
| 4 | Kararlılık kuramlarına dayanan Model Dayanaklı Uyarlamalı Denetim ve SPR kuralı. |
| 5 | En küçük kareler parametre kestirimi, yineli en küçük kareler (RLS) ve genişletilmiş en küçük kareler. |
| 6 | Parametre değişikliklerinin takibi, kovaryans resetleme, rastgele yürüyüş, unutma faktörü yaklaşımı, kovaryans patlaması, yönlü ve değişken unutma faktörleri. Parametre kestiriminde gradyan yöntemleri. |
| 7 | Sürekli zaman modeller için parametre kestirimi ve sürekli zaman en küçük kareler yöntemi. |
| 8 | Özayarlamalı denetim: model dayanaklı denetim yöntemi. |
| 9 | Özayarlamalı denetim: Minimum Varyans (MV) ve Genelleştirilmiş Minimum Varyans (GMV) yöntemleri. |
| 10 | Ara sınav |
| 11 | Özayarlamalı denetim: Genelleştirilmiş Öngörülü Denetim (GPC) yöntemi. |
| 12 | Sürekli zaman özayarlamalı denetim. |
| 13 | Otomatik ayarlama. |
| 14 | Kazanç listeleme. |
| 15 | Genel Sınav |
| 16 | Genel Sınav |
| Yarıyıl içi çalışmaları | Sayısı | Katkı Payı % |
|---|---|---|
| Devam | 0 | 0 |
| Laboratuar | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 |
| Derse Özgü Staj (Varsa) | 0 | 0 |
| Ödevler | 6 | 30 |
| Sunum | 0 | 0 |
| Projeler | 0 | 0 |
| Seminer | 0 | 0 |
| Kısa Sınav (Quiz) | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar | 1 | 30 |
| Genel sınav | 1 | 40 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 60 | |
| Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı | 40 | |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl içi çalışmaları | Sayısı | Süre (saat) | Toplam iş yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi | 13 | 3 | 39 |
| Laboratuar | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Derse özgü staj (varsa) | 0 | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön Çalışma, pekiştirme, vb.) | 14 | 9 | 126 |
| Sunum / Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 0 | 0 | 0 |
| Ödevler | 6 | 8 | 48 |
| Kısa Sınavlara Hazırlanma Süresi | 0 | 0 | 0 |
| Ara sınavlara hazırlanma süresi | 1 | 25 | 25 |
| Genel sınava hazırlanma süresi | 1 | 25 | 25 |
| Toplam iş yükü | 35 | 70 | 263 |
| Program yeterlilikleri | Katkı düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1. | Elektrik ve Elektronik Mühendisliği'nin belirli alanlarında en üst düzeyde bilgi sahibidir. | |||||
| 2. | Bilim ve teknolojiye yenilik getirecek bilgi, beceri ve yetkinliğe sahiptir. | |||||
| 3. | Bilimsel literatürü ve alanındaki en son gelişmeleri takip eder, edindiği bilgilerin eleştirel analizini, sentezini, değerlendirmesini yapar ve araştırmalarında etkin biçimde kullanır. | |||||
| 4. | Özgün bir araştırmayı bağımsız olarak baştan sona yürütebilir. | |||||
| 5. | Özgün araştırma gerektiren projeleri tasarlar, planlar ve yönetir; disiplinlerarası projelerde liderlik yapabilir. | |||||
| 6. | Bilim ve teknoloji literatürüne katkıda bulunur. | |||||
| 7. | Çalışmalarını yazılı veya sözlü olarak etkin biçimde, Türkçe veya İngilizce sunar. | |||||
| 8. | Toplumsal sorumluluğunun farkındadır, bilimsel ve teknolojik gelişmeleri bilimsel tarafsızlık ilkesi ve etik sorumluluk bilinciyle değerlendirir ve topluma aktarır. | |||||
1: En düşük, 2: Düşük, 3: Orta, 4: Yüksek, 5: Çok yüksek