KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi / 2020 / Cilt: 32 - Sayı: 1

Uyarlanabilir Onaylaşım Algoritması Tabanlı Senkronize Duffing Osilatörünün Donanımsal Gerçeklemesi

Hardware Implementation of Synchronized Duffing’s Oscillator Based on Adaptive Consensus Algorithm

Gürkan KAVURAN
Sayfa
57–67
Yayın Tarihi
2020-03-03
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Önerilen yöntemin geçerliliği ve doğruluğu hem benzetim çalışmaları ile hem de deneysel olarak ispatlanmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada iki etmenden oluşan kaos tabanlı ağ yapısının senkronizasyonu için uyarlanabilir onaylaşım algoritması önerilmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Sistemin sayısal gerçeklemesi 32-bit ARM tabanlı mikrokontrolör kartı kullanılarak oluşturulmuştur.
💡
Sonuç & Katkı:Önerilen yöntemin geçerliliği ve doğruluğu hem benzetim çalışmaları ile hem de deneysel olarak ispatlanmıştır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Kaos · Duffing Osilatörü · uyarlanabilir onaylaşım algoritması

Özet

Bu çalışmada iki etmenden oluşan kaos tabanlı ağ yapısının senkronizasyonu için uyarlanabilir onaylaşım algoritması önerilmiştir. Çok çekerli kaotik osilatörlerden biri olan Duffing Osilatörü ile oluşturulan ağ yapısındaki kaotik etmenlerin senkronizasyonu, çizge kuramı teorisinde gradyan düşüm algoritması kullanılarak sağlanmıştır. Sistemin sayısal gerçeklemesi 32-bit ARM tabanlı mikrokontrolör kartı kullanılarak oluşturulmuştur. Önerilen yöntemin geçerliliği ve doğruluğu hem benzetim çalışmaları ile hem de deneysel olarak ispatlanmıştır.

Abstract

In this study, an adaptive consensus algorithm is proposed for synchronizing the chaos-based network structure consist of two agent. Synchronization of the chaotic agents in the network structure created by Duffing Oscillator which is one of the multi-scroll chaotic oscillators is provided by using gradient descent algorithm in the graph theory. The digital implementation of the system was generated by using a 32-bit ARM based microcontroller card. The validity and accuracy of the proposed method has been proved by both simulation studies and experimentally.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

KAVURAN, G. (2020). Uyarlanabilir Onaylaşım Algoritması Tabanlı Senkronize Duffing Osilatörünün Donanımsal Gerçeklemesi. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 32 - Sayı: 1, 57–67. https://ajindex.com/articles/250271

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. Jadbabaie A, Lin J, Morse AS. Coordination of groups of mobile autonomous agents using nearest neighbor rules. Proceedings of the 41st IEEE Conference on Decision and Control; 2003; 2953–2958.
  2. Zhang Y, Li S. Distributed Biased Min-Consensus with Applications to Shortest Path Planning. IEEE Trans. Automat. Contr. 2017; 62(10): 5429–5436.
  3. Schwager M, Rus D, Slotine J-J. Decentralized, Adaptive Coverage Control for Networked Robots. Int. J. Rob. Res. 2009; 28(3): 357–375.
  4. Nguyen KD, Dankowicz H. Synchronization and consensus of a robot network on an underactuated dynamic platform. 2014 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems; September 2014; 117–122.
  5. Dong X, Yu B, Shi Z, Zhong Y. Time-Varying Formation Control for Unmanned Aerial Vehicles: Theories and Applications. IEEE Trans. Control Syst. Technol. 2015; 23(1): 340–348.
  6. Zhongkui Li, Zhisheng Duan, Guanrong Chen, Lin Huang. Consensus of Multiagent Systems and Synchronization of Complex Networks: A Unified Viewpoint. IEEE Trans. Circuits Syst. I Regul. Pap. 2010; 57(1): 213–224.
  7. Erkan ÖF, Akar M. Continuous-time analysis of multi-agent systems with multiple consensus equilibria. Pamukkale Univ. J. Eng. Sci. 2016; 22(8): 666–670. Hernán Díaz M, Maureira F, Flores E, Córdova F. Intra and inter-hemispheric correlations of the order/chaos fluctuation in the brain activity during a motor imagination task. Procedia Computer Science; January 1, 2018; 456–463.
  8. Wang L, Long X, Aarts RM, van Dijk JP, Arends JBAM. A broadband method of quantifying phase synchronization for discriminating seizure EEG signals. Biomed. Signal Process. Control 2018;.
  9. Pandey A, Singh B, Saini BS, Sood N. A novel fused coupled chaotic map based confidential data embedding-then-encryption of electrocardiogram signal. Biocybern. Biomed. Eng. 2019; 39(2): 282–300.
  10. Sahin ME, Cam Taskiran ZG, Guler H, Hamamci SE. Simulation and implementation of memristive chaotic system and its application for communication systems. Sensors Actuators, A Phys. 2019; 290(1): 107–118.
  11. Anbing Zhang, Yichun Xie. Chaos Theory-Based Data-Mining Technique for Image Endmember Extraction: Laypunov Index and Correlation Dimension (L and D). IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2014; 52(4): 1935–1947.
  12. Özkaynak F, Özer AB. Cryptanalysis of a new image encryption algorithm based on chaos. Optik (Stuttg). 2016; 127(13): 5190–5192.
  13. Chen L, Ma B, Zhao X, Wang S. Differential cryptanalysis of a novel image encryption algorithm based on chaos and Line map.