SYSTEM IDENTIFICATION USING HAMMERSTEIN MODEL OPTIMIZED WITH ARTIFICIAL BEE COLONY ALGORITHM

Authors : Hasan ZORLU, Selçuk METE, Şaban ÖZER

Pages : 83-98

Doi:10.28948/ngumuh.386351

View : 22 | Download : 14

Publication Date : 2018-01-31

Article Type : Research Paper

Abstract :   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 insert ignore into journalissuearticles values( MPN - memoryless polynomial nonlinear); model ve doğrusal bölümler için sonlu darbe cevaplı insert ignore into journalissuearticles values(FIR- finite impulse response ); ya da sonsuz darbe cevaplı insert ignore into journalissuearticles values(IIR- infinite impulse response ); model tercih edilmektedir. Literatürden farklı olarak bu çalışmada doğrusal olmayan bölüm için MPN yerine ikinci derece volterra insert ignore into journalissuearticles values(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 insert ignore into journalissuearticles values(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.
Keywords : Sistem kimliklendirme, Hammerstein model, yapay arı koloni algoritması, klonal seçim algoritması, yenilemeli en küçük kareler algoritması