SYSTEM IDENTIFICATION USING HAMMERSTEIN MODEL OPTIMIZED WITH ARTIFICIAL BEE COLONY ALGORITHM

Hasan ZORLU; Selçuk METE; Şaban ÖZER

doi:https://doi.org/10.28948/ngumuh.386351

Makale detayları

SYSTEM IDENTIFICATION USING HAMMERSTEIN MODEL OPTIMIZED WITH ARTIFICIAL BEE COLONY ALGORITHM

Yazarlar:

Hasan ZORLU | Selçuk METE | Şaban ÖZER

Yayıncı:

Nigde Omer Halisdemir University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Nigde Omer Halisdemir University Journal of Engineering Sciences 2018 Vol.7 Issue 1, pp.83-98

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

1/2018

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000763990

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2564-6605

DOI:

https://doi.org/10.28948/ngumuh.386351

Anahtar kelimeler:

Özet:

 


   Hammerstein model is formed
by cascade of linear and nonlinear parts. In literature, memoryless polynomial
nonlinear (MPN) model for nonlinear part and finite impulse response (FIR)
model or infinite impulse response (IIR) model for linear part are mostly
preferred for Hammerstein models. This paper different from the studies in
literature, focuses on the success of Hammerstein block model that Second Order
Volterra (SOV) is preferred instead of MPN as nonlinear part. In this context, a new Hammerstein model is presented which is obtained by
cascade form of a nonlinear SOV and a linear FIR model.
In simulations, different types of system are identified by proposed
Hammerstein model which is optimized with ABC (artificial bee colony)
algorithm. The simulation results reveal effectiveness and robustness of the
proposed model with ABC algorithm.


.

 


   Hammerstein model, doğrusal olmayan alt
model çıkışının doğrusal olan bir alt modelin girişine seri bağlanması ile
oluşan bir blok model yapısıdır. Literatürde, Hammerstein modellerde çoğunlukla
doğrusal olmayan bölümler için doğrusal olmayan hafızasız polinom (MPN - memoryless polynomial nonlinear) model
ve doğrusal bölümler için sonlu darbe cevaplı (FIR- finite impulse response) ya da sonsuz darbe cevaplı (IIR- infinite impulse response) model tercih edilmektedir. Literatürden farklı
olarak bu çalışmada doğrusal olmayan bölüm için MPN yerine ikinci derece
volterra (SOV -
Second Order Volterra)
model tercih edilmiştir. Bu açıdan doğrusal olmayan SOV ve doğrusal FIR modelin
kaskat bağlanmasından oluşan yeni bir Hammerstein model sunulmuştur.
Simulasyonlarda, yapay arı kolonisi (ABC- artificial bee colony) algoritmasıyla optimize edilen Hammerstein model ile
farklı sistemler kimliklendirilmiştir. Simulasyon sonuçlarında ABC algoritması
ile önerilen modelin etkili ve güçlü olduğu görülmüştür.

.

Makale detayları

SYSTEM IDENTIFICATION USING HAMMERSTEIN MODEL OPTIMIZED WITH ARTIFICIAL BEE COLONY ALGORITHM

Yazarlar:

Hasan ZORLU | Selçuk METE | Şaban ÖZER

Yayıncı:

Nigde Omer Halisdemir University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Nigde Omer Halisdemir University Journal of Engineering Sciences 2018 Vol.7 Issue 1, pp.83-98

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

1/2018

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000763990

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2564-6605

DOI:

https://doi.org/10.28948/ngumuh.386351

Sistem kimliklendirme

Hammerstein model

yapay arı koloni algoritması

klonal seçim algoritması

yenilemeli en küçük kareler algoritması

Sayı

Makale detayları

SYSTEM IDENTIFICATION USING HAMMERSTEIN MODEL OPTIMIZED WITH ARTIFICIAL BEE COLONY ALGORITHM

Yazarlar: Hasan ZORLU | Selçuk METE | Şaban ÖZER

Yayıncı: Nigde Omer Halisdemir University

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: Nigde Omer Halisdemir University Journal of Engineering Sciences 2018 Vol.7 Issue 1, pp.83-98

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 1/2018

Belge Dili: İngilizce

Document ID (Org No.): 2000763990

Sıklık: Üç Aylık

eISSN: 2564-6605

DOI: https://doi.org/10.28948/ngumuh.386351

Sistem kimliklendirme

Hammerstein model

yapay arı koloni algoritması

klonal seçim algoritması

yenilemeli en küçük kareler algoritması

Sayı

Yazarlar:

Hasan ZORLU | Selçuk METE | Şaban ÖZER

Yayıncı:

Nigde Omer Halisdemir University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Nigde Omer Halisdemir University Journal of Engineering Sciences 2018 Vol.7 Issue 1, pp.83-98

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

1/2018

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000763990

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2564-6605

DOI:

https://doi.org/10.28948/ngumuh.386351