Yayın:
Anahtarlamalı zaman gecikmeli sistemler için oturma zamanı en küçüklemesi

dc.contributor.authorKoru, Ahmet Taha
dc.date.accessioned2023-04-28T11:15:00Z
dc.date.accessioned2026-06-20T19:24:23Z
dc.date.available2023-04-28T11:15:00Z
dc.date.issued2017
dc.descriptionTez (Doktora) - Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2017en_US
dc.description.abstractBu çalışmada, anahtarlamalı zaman gecikmeli sistemlerin kararlılığı için gereken oturma zamanının en küçüklemesi, sözde-konveks yarı-kesin optimizasyon yöntemleri ile gerçekleştirilmiştir. Sistemin kararlığını incelemek için parçalı Lyapunov-Krasovskii fonksiyonelleri kullanılmış ve bu fonksiyonellerin türevinin negatif olduğu serbest ağırlık matrisleri yöntemi ile gösterilmiştir. Oturma zamanı koşullarının bulunması ve en küçüklenmesi için iki farklı yöntem geliştirilmiştir. Birinci yöntemde parçalı Lyapunov - Krasovskii fonksiyonelleri kullanılarak oturma zamanı için gerek koşullar ortaya konulmuş ve doğrusal matris eşitsizlikleri yöntemleri ile en küçükleme gerçekleştirilmiştir. İkinci yöntemde ise Lyapunov - Krasovskii fonksiyonelleri zamana bağlı planlanmıştır. Bu fonksiyonelleri kullanarak yeter koşullar ortaya konulmuş ve en küçükleme işlemi gerçekleştirilmiştir. Sayısal örnekler aracılığıyla bu çalışmada geliştirilen algoritmaların literatürdeki geçmiş çalışmalardan daha iyi sonuçlar verdiği, karşılaştırılarak gösterilmiştir. Son aşamada, kararlılık analizi için elde edilen her iki yöntem kullanılarak oturma zamanını en küçükleyen denetleyiciler sentezlenmiştir. Sentez algoritmaları, doğrusal olmayan koşulları art arda doğrusallaştırarak oturma zamanını en küçüklemektedir.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14981/13444
dc.language.isotren_US
dc.subjectZaman gecikmesien_US
dc.subjectOturma zamanı optimizasyonuen_US
dc.subjectZaman planlamalıen_US
dc.subjectLyapunov fonksiyonlarıen_US
dc.subjectSerbest ağırlık matrislerien_US
dc.subjectAnahtarlamalı sistemleren_US
dc.titleAnahtarlamalı zaman gecikmeli sistemler için oturma zamanı en küçüklemesien_US
dc.typedoctoralThesisen_US
dspace.entity.typePublication

Dosyalar

Orijinal paket

Şimdi gösterimde1 - 1 of 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
Adı:
5B55AD2DD54217AB5A1140D10DE060F2111.pdf
Boyut:
354,6 KB
Format:
Adobe Portable Document Format

Koleksiyonlar