Modelling twin rotor system with artificial neural networks

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0001-5623-9975en_US
dc.authorid0000-0002-2525-343Xen_US
dc.authorid0000-0001-8994-0012
dc.authorid0000-0003-1851-8951
dc.contributor.authorDeniz, Meryem
dc.contributor.authorBıdıklı, Barış
dc.contributor.authorBayrak, Alper
dc.contributor.authorÖzdemirel, Barbaros
dc.contributor.authorTatlıcıoğlu, Enver
dc.date.accessioned2021-06-23T19:42:23Z
dc.date.available2021-06-23T19:42:23Z
dc.date.issued2015
dc.departmentBAİBÜ, Mühendislik Fakültesi, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümüen_US
dc.description23nd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) -- MAY 16-19, 2015 -- Inonu Univ, Malatya, TURKEYen_US
dc.description.abstractIn this study, the input output relation of the twin rotor system which was constructed in our laboratory is obtained by using ANNs. When compared with the existing literature, main advantage of this modelling approach is that multi input multi output ANN structure is used preferred. As a result of this approach, the cross coupling effects, between the rotors and also between the outputs, are taken into consideration. Thus, we sincerely believe that the obtained input output model demonstrates a close behavior to the real system.en_US
dc.description.abstractBu çalışmada tasarımı ve yapım aşaması laboratuvarımızda tamamlanmış olan çift rotorlu sistemin giriş çıkış ilişkisi yapay sinir ağları kullanılarak modellenmiştir. Bu modellemenin, bilimsel yazında mevcut olan benzer modelleme çalışmalarına göre üstünlüğü, modelleme amacıyla çok girişli çok çıkışlı yapay sinir ağı yapısının kullanılmış olmasıdır. Bu sayede, çift rotorlu sistemin her iki rotorunun birbirine ve çıkışlara, çıkışların da birbirlerine olan etkileri aynı anda göz önünde bulundurulabilmiştir. Bu modelin gerçek sistem davranışına oldukça yakın davranış gösterdiği düşünülmektedir.
dc.description.sponsorshipDept Comp Engn & Elect & Elect Engn, Elect & Elect Engn, Bilkent Univen_US
dc.identifier.doi10.1109/SIU.2015.7130042
dc.identifier.endpage1165en_US
dc.identifier.isbn978-1-4673-7386-9
dc.identifier.issn2165-0608
dc.identifier.scopus2-s2.0-84939167369en_US
dc.identifier.scopusqualityN/Aen_US
dc.identifier.startpage1162en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12491/8467
dc.identifier.urihttps://www.webofscience.com/wos/woscc/full-record/WOS:000380500900271
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.1109/SIU.2015.7130042
dc.identifier.wosWOS:000380500900271en_US
dc.identifier.wosqualityN/Aen_US
dc.indekslendigikaynakWeb of Scienceen_US
dc.indekslendigikaynakScopusen_US
dc.institutionauthorBayrak, Alper
dc.language.isotren_US
dc.publisherIeeeen_US
dc.relation.ispartof2015 23Rd Signal Processing And Communications Applications Conference (Siu)en_US
dc.relation.ispartofseriesSignal Processing and Communications Applications Conference
dc.relation.publicationcategoryKonferans Öğesi - Uluslararası - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccessen_US
dc.subjectArtificial Neural Networken_US
dc.subjectTwin Rotor Systemen_US
dc.subjectModellingen_US
dc.subjectYapay Sinir Ağları
dc.subjectÇift Rotorlu Sistem
dc.subjectModelleme
dc.titleModelling twin rotor system with artificial neural networksen_US
dc.title.alternativeÇift rotorlu sistemin yapay sinir ağları ile modellenmesien_US
dc.typeConference Objecten_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
meryem-deniz.pdf
Boyut:
916.18 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin/Full Text
İndir

Koleksiyon

WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü Koleksiyonu
Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu