Lineer Regülatör Parametrelerinin Kalman Filtresi Kullanılarak En Çok Olabilirlik Yöntemiyle Tahmini

Yükleniyor...
Küçük Resim

Tarih

2009

Dergi Başlığı

Dergi ISSN

Cilt Başlığı

Yayıncı

Selçuk Üniversitesi Fen Fakültesi

Erişim Hakkı

info:eu-repo/semantics/openAccess

Özet

Bu çalısmada lineer regülatör probleminde bulunan kayıp fonksiyonunda bilinmeyen parametre olması durumunda bu parametrelerin en çok olabilirlik yöntemiyle tahmini ele alınmıstır. Bu amaçla, ilk önce durum-uzay modellerinde model parametrelerinin tahmini için en çok olabilirlik yöntemi, daha sonra lineer regülatör problemi ve çözümü ile ilgili bilgi, son olarak kayıp fonksiyonunda bulunan bilinmeyen parametrelerin en çok olabilirlik yöntemiyle tahmini verilmistir. Simülasyon çalısması ile yöntemin isleyisi gözlemlenmistir.
In this study, maximum likelihood estimation of loss function parameters in linear regulator problem is investigated. For this reason, in state- space models, maximum likelihood estimation of model parameters, linear regulator problem and this solution and maximum likelihood estimation of unknown parameters in loss function are explained. With simulation study working this giving method is observed.

Açıklama

Anahtar Kelimeler

Durum-uzay modeli, Kalman Filtresi, Lineer regülatör, State-space models, Kalman Filter, Linear regulator

Kaynak

Selçuk Üniversitesi Fen Fakültesi Fen Dergisi

WoS Q Değeri

Scopus Q Değeri

Cilt

2

Sayı

34

Künye

Babacan, E. K., Özbek, L. (2009). Lineer regülatör parametrelerinin Kalman Filtresi kullanılarak en çok olabilirlik yöntemiyle tahmini. Selçuk Üniversitesi Fen Fakültesi Fen Dergisi, 2, (34), 93-100.