A neural identifier for linear dynamic systems

Özet

Bu çalışmada, lineer dinamik sistemlerin kimliklendirilmesinde ihtiyaç duyulan system derecesine ve system parametrelerine ihtiyaç duyulmadan yapay sinir ağları (YSA) kullanılarak nasıl kimliklendirme yapılabileceği üzerine bir öneri sunulmuştur. Maksimum 3. dereceye kadar farklı derecelerde bir çok sistemin kimliklendirme sonuçları verilmiştir. Bu çalışmada aynı zamanda Lattice ARMA metodu sonuçları YSA sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Bu çalışmadan elde edilen sonuçlara göre, sunulan YSA kimliklendiricinin daha iyi ve kabul edilebilir sonuçlar verdiği, uygulamasının kolay olduğu ve Lattice ARMA'da ve diğer metodlarda sistem kimliklendirilmede ihtiyaç duyulan sistem derecesine bağlı olmaksızın sistem kimliklendirilebileceği anlaşılmıştır.

Abstract

This paper describes the use of multilayered perceptrons for linear dynamic system identification without knowing not only the parameters but also the orders of the systems. Identification results of various linear systems up to the 3-rd orders are given. This study also presents the results of the lattice ARMA method for comparison. The results demonstrate that the neural identifier is versatile, and relatively simple to implement, provides much better results, and does not require the order of the systems to be known in comparison to the lattice ARMA method or the other methods available in the literature.