Doruk, Reşat Özgür
Loading...
Profile URL
Name Variants
R.Ö.Doruk
Reşat Özgür Doruk
D.,Resat Ozgur
R. Ö. Doruk
R., Doruk
Doruk, Resat Ozgur
Doruk,R.O.
R.,Doruk
Doruk R.
D.,Reşat Özgür
özgür Doruk R.
Reşat Özgür, Doruk
R. O. Doruk
Özgür Doruk R.
R.O.Doruk
Doruk,R.Ö.
D., Reşat Özgür
D., Resat Ozgur
Resat Ozgur, Doruk
Doruk,Resat Ozgur
Doruk, Reşat Özgür
Doruk, R. Ozgur
Reşat Özgür Doruk
D.,Resat Ozgur
R. Ö. Doruk
R., Doruk
Doruk, Resat Ozgur
Doruk,R.O.
R.,Doruk
Doruk R.
D.,Reşat Özgür
özgür Doruk R.
Reşat Özgür, Doruk
R. O. Doruk
Özgür Doruk R.
R.O.Doruk
Doruk,R.Ö.
D., Reşat Özgür
D., Resat Ozgur
Resat Ozgur, Doruk
Doruk,Resat Ozgur
Doruk, Reşat Özgür
Doruk, R. Ozgur
Job Title
Profesör Doktor
Email Address
resat.doruk@atilim.edu.tr
Main Affiliation
Electrical-Electronics Engineering
Status
Website
ORCID ID
Scopus Author ID
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID
Sustainable Development Goals
2
ZERO HUNGER
0
Research Products
11
SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES
0
Research Products
14
LIFE BELOW WATER
0
Research Products
6
CLEAN WATER AND SANITATION
0
Research Products
1
NO POVERTY
0
Research Products
5
GENDER EQUALITY
0
Research Products
9
INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE
0
Research Products
16
PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS
0
Research Products
17
PARTNERSHIPS FOR THE GOALS
0
Research Products
15
LIFE ON LAND
0
Research Products
10
REDUCED INEQUALITIES
0
Research Products
7
AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY
1
Research Products
8
DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH
0
Research Products
4
QUALITY EDUCATION
0
Research Products
12
RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION
0
Research Products
3
GOOD HEALTH AND WELL-BEING
0
Research Products
13
CLIMATE ACTION
1
Research Products
This researcher does not have a Scopus ID.
Documents
20
Citations
78
Scholarly Output
33
Articles
16
Views / Downloads
171/2226
Supervised MSc Theses
10
Supervised PhD Theses
7
WoS Citation Count
40
Scopus Citation Count
51
WoS h-index
4
Scopus h-index
5
Patents
0
Projects
0
WoS Citations per Publication
1.21
Scopus Citations per Publication
1.55
Open Access Source
11
Supervised Theses
17
Google Analytics Visitor Traffic
| Journal | Count |
|---|---|
| Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences | 2 |
| Computer Methods and Programs in Biomedicine | 2 |
| Journal of Biological Physics | 2 |
| Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi | 2 |
| Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi | 1 |
Current Page: 1 / 3
Scopus Quartile Distribution
Competency Cloud
15 results
Scholarly Output Search Results
Now showing 1 - 10 of 15
Master Thesis Güç Sistemleri için Doğrusal Olmayan Senkron Jenaratör Denetleyicisi Tasarımı(2017) Al-akam, Mohammed Shakır Mahmood; Doruk, Reşat ÖzgürBu çalışma sonsuz bara bağlı ve küçük bir elektrik şebekesine bağlı senkron bir jenaratörün denetimi üzerinde durulacaktır. Bu noktada girdiden çıktıya geri beslemeye dayalı doğrusallaştırma yaklaşımı ile sistemler doğrusallaştırılmakta olup yük açısı ve sonuç voltajının denetimi yapılmaktadır. Yapılan çalışmaların performansı benzetimler yoluyla doğrulanmaktadır. Sonuçlar algoritmanın başarılı olduğunu göstermektedir. Anahtar Kelimeler: Yük açısı, sonuç voltajı, senkron jenaratör denetimi, girdi-çıktı doğrusallaştırmasıDoctoral Thesis Sinaptik Olarak Kuple Edilmiş Hodgkin-huxley Nöronlarının Geri Beslemeli Denetimi(2021) Zargoun, Abobakar; Doruk, Reşat ÖzgürBir çift özdeş Hodgkin-Huxley nöron modeli, bir boşluk kavşağı (elektriksel sinaps) vasıtasıyla kuple edilmektedir. Bu nöronlar, harici bir akım tarafından uyarılırlar. Sistem doğrusal olmayan bir elektrik devresi, sinaptik boşluk ise bir elektriksel iletkenlik olarak modellenmektedir. Sistemin tamamı doğrusal olmayan çok girişli, çok çıkışlı (MIMO) bir yapı olarak karşımıza çıkar. Çatallanma teorisini ve MATLAB tabanlı MATCONT adlı paket yazılım kullanılmak suretiyle çatallanmaya yol açan nöron parametrelerini izlenmekte olup söz konusu koşullar belirlenerek kayıt altına alınmaktadır. Bu çalışmada küple edilmiş Hodgkin-Huxley modelinin parametreler, ve sinaptik iletkenliğin seçilen farklı değerleri için ayrı ayrı incelemeler yapılmıştır. Sinaptik iletkenliğin ve nöronların parametrelerinin değişik değerleri için çatallanmalar MATCONT kullanılarak incelenmiştir. Daha sonra, çatallanma olgusundan kaynaklı olduğu zar potansiyeli salınımlarını söndürmek için ikinci dereceden arındırma süzgeci tabanlı denetleyiciler kullanılmıştır. Bu denetleyici mevcut çatallanmaları kontrollü elektrik akımı uygulayarak denetim altına almaktadır. Döngünün tamamlanabilmesi için süzgeç çıkışının bir kazanç ile işlenmesi gerekmektedir. Bunun için izdüşümsel denetim yöntemi kullanılmaktadır. Bu yöntem tam durum geri beslemeli doğrusal karesel denetleyiciyi (LQR) süzgeç çıkışından geri besleme yaparak yaklaşık olarak elde etmeyi hedefler. Arındırma süzgeçleri yalnızca zar potansiyellerini işler ve izdüşümsel denetim süzgeç çıkışını bir kazanç yoluyla nörona bir akım enjeksiyonu olarak uygulanmasını sağlar.Master Thesis Simülasyon ve Gerçek Ortamda X-Band'da Düşük Radar Kesitli İHA'nın Modellenmesi(2025) Ünalır, Dizdar; Doruk, Reşat Özgür; Aydın, ElifBu tezde, düşük RKA değerli bir İHA hem simülasyon hem de gerçek ortamda modellenmiş ve ölçülmüş, ayrıca sonuçlar incelenerek model en düşük RKA değerlerine sahip olacak şekilde iyileştirilmiştir. Hesaplamalı yöntemler arasında en yaygın kullanılan RKA tahmin programlarından biri olan CST, düşük RKA değerli İHA'yı modellemek ve simülasyon ortamında ölçmek için kullanılmıştır. Önerilen RKA Azaltma tekniği, modelleme aşamaları ve düşük RKA değerli İHA'nın parçalarında dikkat edilmesi gereken hususlar tanımlanmış ve simülasyon ortamında belirtilmiştir. Tüm ölçümler 360 derecelik görünüş açısında (1 derece hassasiyette) ve X-Band'da hem dikey hem de yatay polarizasyonda alınmıştır. Düşük RKA değerli İHA simülasyon ortamında modellendikten ve düşük RKA değerleri kanıtlandıktan sonra, profesyonel bir 3 boyutlu yazıcı yardımıyla gerçek ortamda modellenmiştir. Gerçek ortamda, düşük RKA değerli İHA'nın saçılma alanı parametreleri Vektör Ağ Analizörü (VNA) ile ölçülmüş ve saçılma alanına dayalı bir formül kullanılarak RKA parametreleri hesaplanmıştır. Gerçek ortam testleri için, tüm ölçümler 360 derecelik görünüş açısında (10 derece hassasiyette) ve X-Band'da hem dikey hem de yatay polarizasyonda alınmıştır. Ölçülen ve hesaplanan gerçek ve simüle edilmiş ortam sonuçları karşılaştırılarak sonuçların birbirine benzer olduğu kanıtlanmıştır. Hem simülasyon hem de gerçek ortamdaki sonuçlar, önerilen RKA azaltma tekniğinin yardımıyla, İHA'daki RKA değerlerinin önemli ölçüde azaldığını göstermektedir. Son olarak, en düşük RKA değerleri, Düşük-RKA İHA incelenip yeniden geliştirilerek Geliştirilmiş İHA ile elde edilmiştir.Doctoral Thesis Manipulandumun Dinamik Çözümü, Empedans Kontrolcü Tasarımı ve Protatiplenmesi(2024) Yıldıran, Yaşar; Doruk, Reşat Özgür; Arıkan, Kutluk BilgeBu tezde, insanın üst koluyla etkileşime giren manipulandumun dinamik çözümünü, kontrolcü tasarımını, model simülasyonunu ve simülasyon sonuçlarını açıklamaktadır. Bu alandaki manipulandum tasarımı, insanın motor öğrenme becerilerini anlamak için insan-makine etkileşimi deneylerinde kullanılmaktadır. Tıp alanında deney konusu ele alınırken, uygun manipulandum tasarımı mühendislik alanının konusudur. Bu makalede cihazın mühendislik özellikleri değerlendirilmiş, matematiksel modeli elde edilmiş, dinamik model simülasyonu yapılmış ve kontrol elemanları incelenmiş ancak bu cihazın tıp bilimine hizmet eden deneysel kullanımı bu bağlamda ele alınmamıştır. Manipulandum için konsept tasarım yapılmış ve buna göre kinematik model oluşturularak manipulandumun hareket parametreleri elde edilmiştir. Euler Lagrange Metodu (ELM) ile elde edilen dinamik model, Simulink ortamında Simulink Simscape Multibody (SSM) ile elde edilen sistem modeli ile karşılaştırılmış; Model parametrelerinin (sürtünme katsayıları, eylemsizlik momenti vb.) tutarlılığı karşılıklı olarak kontrol edilmiştir. İnsan-manipulandum etkileşimi için empedans kontrolcüsü tasarlanmıştır. Kontrolörcünün her iki dinamik model üzerindeki başarısı incelenerek sonuçlar değerlendirilmiştir.Anlamlı bir konum ve kuvvet kontrolü elde edebilmek için eyleyicilerin modele uyguladığı torklar ile uç efektöre uygulanan kuvvet arasında orantılı bir büyüklük ilişkisi olması gerektiği anlaşılmaktadır. Bu çalışma kapsamında manipulandum dinamik modelleri, empedans denetleyici ve bunların simülasyonlarının tamamlanmasının yanı sıra tez kapsamında manipulandum prototipi de gerçekleştirilmiştir. Prototipten beklentiler büyük ölçüde karşılanmıştır.Master Thesis Elektrikli Güç Jeneratörlerinin Kontrolü ve Senkronizasyonu(2017) Al-shammarı, Zaıdoon Waleed Jawad; Doruk, Reşat ÖzgürBu çalışmada buhar türbini ile çalışan küçük senkronize alternatif akım jeneratörleri için doğrusal olmayan denetim yöntemleri geliştirilmektedir. Söz konusu denetimin amacı rotor açısı (ya da güç açısı) ve uçbirim (terminal) gerilimini istenen düzeyde tutmaktır. Bu amaçla geri adımlamalı denetim yöntemine başvurulmuştur. Bu metod, Lyapunov'un ikinci kararlılık yönteminin bir uzantısı olup modeldeki her durum değişkenini teker teker kararlaştırmayı amaçlar. Teorik olarak geliştirilen yaklaşımlar, iki değişik probleme uygulanmaktadır. Bunlardan birincisi tek bir üretecin rotor açısı ve uçbirim geriliminin kontrol edilmesi diğeri ise birden çok üretecin bir ana üretecin rotor açısı ve uçbirim gerilimini takip etmesini sağlamaktır. İkinci problemde tüm üreteçlerin aynı olduğu varsayılmıştır. Bu nedenle her bir üreteç için aynı denetleç tasarımları kullanılabilmektedir. Çalışmanın performansını inceleyebilmek için benzetimler yapılmış ve sonuçlar göstermiştir ki ister tek üreteç olsun ister senkronizasyon amaçlı olsun tasarımlar oldukça başarılı olarak görevlerini yerine getirmektedirler. Çoklu üreteçlerin birbirini takibinde çok az bir gecikme söz konusu olmakla beraber bu uygulama açısından herhangi bir sorun teşkil etmemektedir.Doctoral Thesis Farklı Derin Öğrenme Teknikleri ve Meta-sezgisel Algoritmalara Dayalı Tıbbi Veri Kümesi Sınıflandırması(2023) Kadhım, Yezı Alı; Mıshra, Alok; Doruk, Reşat ÖzgürTıp, bilgisayar bilimindeki ilerlemenin önemli ilerleme kaydettiği alanlardan biridir. Bilgisayarların Tıpta kullanımı kesinliği artırır ve veri işlemeyi ve teşhisi hızlandırır. Şu anda, derin öğrenme algoritmalarının önemli bir rol oynadığı çeşitli bilgisayar destekli teşhis sistemleri bulunmaktadır. Daha hassas ve daha hızlı sistemlere ihtiyaç vardır. Bilgisayar destekli teşhis (CAD), yıllar içinde teşhis tahmini için etkili ve doğru bir yöntem olduğunu kanıtlamıştır. Bu çalışma, teşhisi olabildiğince doğru bir şekilde gerçekleştirmek amacıyla otomatik bir CAD sisteminin geliştirilmesine odaklanmaktadır. Derin öğrenme yöntemleri, tıbbi görüntü veri kümeleri üzerinde etkileyici sonuçlar üretebilmiştir. Bu tezde, iki farklı tıbbi veri kümesinden COVID-19, ve birkaç tıbbi veri seti tespitini kapsayacak şekilde en uygun özellikleri seçmek için meta-sezgisel yöntemin yardımıyla beyin tümörü. Birkaç önceden eğitilmiş evrişimli sinir ağı (CNN) AlexNet, GoogleNet, ResNet 50 ve DenseNet 201'in ilk kombinasyonu, üç tür Meta-Sezgisel Algoritma Karınca Kolonisi Optimizasyon algoritması (ACO), Particle Swarm Optimization algoritması (PSO), ve Genetik Algoritma (GA). İkinci kombinasyon, verilerin orijinal performansını korurken veri kümesinin boyutunu küçültmeyi amaçlayan yenilikçi bir yöntem olan üç tür Meta-Sezgisel Algoritma ACO, PSO ve GA ile Otomatik kodlayıcıydı. Doğru bir teşhis gerçekleştirmek için meta-sezgisel algoritmalar ve denetimli makine öğrenimi algoritmaları ile birlikte derin öğrenme yöntemlerinin kullanılması. Özellik çıkarımı için önceden eğitilmiş evrişimli sinir ağları (CNN'ler) veya otomatik kodlayıcı kullanılırken, özellik seçimi ACO veya PSO veya GA kullanılarak gerçekleştirilir. Karınca kolonisi optimizasyonu, veri miktarını azaltırken en iyi optimum özelliklerin aranmasına yardımcı olur. Son olarak, tanı tahmini (sınıflandırma), öğrenilebilir sınıflandırıcılar kullanılarak gerçekleştirilir. Özelliklerin çıkarılması ve seçilmesi için yeni çerçeve, derin öğrenme, otomatik kodlayıcı ve ACO'ya dayanmaktadır. Önerilen kombinasyonun performansı, iki tıbbi görüntü veri seti kullanılarak karar ağacı (DT), destek vektör makinesi (SVM), k-en yakın komşular (KNN), topluluk, Naive Bayes ve diskriminant gibi sınıflandırıcılarla değerlendirilir: göğüs röntgeni (COVID-19 ve beyin tümörlerinin varlığının tahmini için CXR) ve manyetik rezonans görüntüleme (MRI). Doğruluk, önerilen yaklaşımın performansını mevcut son teknoloji yöntemlerle karşılaştırmak için ana ölçü olarak kullanılır. Önerilen sistem, sırasıyla COVID-19 ve beyin tümörlerinin varlığını teşhis etmede diğer tüm yöntemleri geride bırakarak ortalama %99,61 ve %99,18 doğruluk elde ediyor. Elde edilen sonuçlara dayanarak, doktorların veya radyologların önerilen yaklaşımı COVID-19 hastalarının ve spesifik beyin tümörü olan hastaların teşhisinde güvenle kullanabilecekleri söylenebilir. Ayrıca bu tezde, farklı derin öğrenme tekniklerinin meta-sezgisel algoritma ile bir kombinasyonu, evrişimli sinir ağı veya otomatik kodlayıcı derin öğrenme yöntemlerinin her biri, iki farklı tıbbi veri setinden etkili özellikleri çıkarmak için uygulandı. Parçacık Sürü Optimizasyon Algoritması (PSO) tarafından elde edilen optimal özellikleri seçmek için meta-sezgisel yöntemin yardımıyla, yenilikçi bir yöntem olarak kabul edilen bu kombinasyon, verilerin orijinal performansını korurken veri kümesinin boyutunu küçültmeyi amaçlamaktadır. Kovid-19 veri seti, CNN-PSO-SVM kombinasyonu ile en yüksek doğruluğun %99,76 olduğunu ve ortak beyin tümörü veri seti için en yüksek doğruluk olarak %99,51'lik doğruluğun, otomatik kodlayıcı-PSO-KNN kombinasyon yöntemiyle elde edildiğini buldu. . Derin öğrenme yönteminin PSO özellik seçim algoritması ile kombinasyon modelinin, ACO algoritması ile aynı yönteme göre çok daha uzun zaman aldığını ve aynı zamanda PSO'nun doğruluğunun ACO doğruluğuna yakın olduğunu fark ettik.Doctoral Thesis 3B Medikal Görüntü İşleme İçin Derin Öğrenme Model Mimarisinin Geliştirmesi ve Analizi(2025) Yılmaz, Vadi Su; Doruk, Reşat Özgür; Tora, HakanGünümüzde medikal görüntü segmentasyonuna yönelik geliştirilen derin öğrenme modelleri, yüksek doğruluk sunmalarına rağmen; aşırı hesaplama maliyeti, karmaşık yapılar ve donanım bağımlılığı nedeniyle pratik kullanımda çeşitli sınırlılıklar barın-dırmaktadır. Bu doğrultuda, kullanıcı dostu, düşük donanım gereksinimiyle çalışabi-len, sade ancak derin yapıda, sınırlı veri setlerinde de etkili sonuçlar verebilen, genellenebilir ve güçlü mimarilere duyulan ihtiyaç giderek artmaktadır. Bu tezde, herhangi bir fine-tuning veya dışsal optimizasyona ( pruning, quantization, attention vb.) ihtiyaç duymadan, yalnızca yapısal mimari iyileştirmelerle yüksek doğruluk elde eden donanım dostu bir 3B CNN modeli geliştirilmiştir. Model mimarisi kapsamlı biçimde ele alınmış; katman derinliği, filtre boyutu, kanal sayısı, aktivasyon ve normalizasyon sıralaması gibi birçok parametre sistematik olarak analiz edilmiştir. Farklı çekirdek boyutlarına sahip konvolüsyon filtreleri hem paralel yollarla aynı blok içinde, hem de ardışık katmanlar arasında dağıtılarak farklı mimari konfigürasyonlarla yapılandırılmıştır. Bu yapılarda tek ve çok katmanlı, simetrik ve asimetrik tasarımlar denenmiştir. Ayrıca model tasarımı sürecinde NAS (Neural Architecture Search) yöntemi uygulanmış; elde edilen mimari varyantlar performans açısından değerlendirilmiştir. Geliştirilen model, klasik U-Net'e kıyasla eğitim süresini 2.5 ila 10 kat arasında kısaltmış, FLOPs değerini yaklaşık yarı yarıya düşürmüş ve benzer Dice Benzerlik Katsayısı (DSC) ile segmentasyon doğruluğunu korumayı başarmıştır. Ayrıca yapılan analizlerde, FLOPs'un gerçek zamanlı performansı belirlemede tek başına yeterli bir ölçüt olmadığı ortaya konmuştur. Bu tez kapsamında yürütülen çalışmalar, yalnızca mimari düzeyde gerçekleştirilen iyileştirmelerle yüksek doğruluk ve donanım verimliliğine ulaşılabileceğini göstermekte; geliştirilen yapının sade fakat derin mimarisi-yle genellenebilirliği, sınırlı veri setlerinde başarımı ve hangi mimari parametrelerin modele belirgin katkı sağladığı detaylı biçimde ortaya konmuştur.Doctoral Thesis Duyarga Nöronları için Poisson Ateşleme Süreç Verisinden Model Kestirimi(2022) Al-akam, Mohammed; Doruk, Reşat ÖzgürBu tezde, uyarıcı-yatıştırıcı nitelikteki bir nöron modelinin ateşleme verisinden kestirimine dayanan hesaplamalı ve teorik bir çalışma sunulmaktadır. Söz konusu çalışma, daha önceki bir çalışmada olduğu gibi gerçekçi bir veri kümesinden (Diptera sineğinin görsel H1 nöronları) alınan uyaran ve ilgili cevap kayıtları kullanılarak gerçekleştirilmiştir. En yüksek olabilirlik, bu tezde kullanılan sinir ağı modelinin parametre tahminini yürütmek için kullanılan yöntemdir. Bu veriler, istatistiksel bilgi içeriğini artırmak için yapılan tekrarlamalı benzetimlerde kullanılabilmek amacıyla alt bölümlere ayrılmıştır. 20 dakikalık bir uyaran-tepki veri kaydı olduğu için bu kayıt segmentlere ayrılmış ve her bir segment birbirinden bağımsız bir veri kümesini temsil eder. Nöron modeli için parametrelerin gerçek değerleri kestirilemediğinden, bu gerçek değerleri kullanarak üretilen sentetik veri kümeleri bu araştırmada nöron dinamikleri tarafından kullanılamayacaktır. Bu gerçeğe dayanarak yapılan kestirimlerin doğruluğunu istatistiki olarak sınayabilmek için iki örnek Kolmogorov-Smirnov testi kullanılmıştır.. Bu test, model yanıtlarına ek olarak kaydedilen iki ateşleme zaman aralığı verileri arasında bir karşılaştırma yapmak için uygulanmıştır. Sonuçların tahmini ve analizi grafiksel olarak sunulacak ve ayrıca tablo şeklinde listelenecektir. Ayrıca, bu araştırmanın değiştirilmiş bir Fitzhugh-Nagumo modeli kullandığı önceki araştırmalarla bir karşılaştırma yapılmıştır.Master Thesis Çift Fitzhugh-nagumo Nöronları için Çatallanma Denetimi(2017) Abdallh, Ammar Ouead Abdallh; Doruk, Reşat ÖzgürSinaptik bir boşluk düğümü yoluyla elektriksel olarak bağlaşımı yapılan bir çift Fitzhugh-Nagumo nöronu üzerinde çalışılmaktadır. Bu nöronlar kendilerine sağlanan elektrik akımı yoluyla kontrol edilebilmektedirler. Elde edilen sistem çok girdili çok çıktılı (MIMO) tipi doğrusal olmayan bir sistemdir. Çatallanma kuramı ve MATLAB tabanlı MATCONT yazılımı kullanılarak elde edilen modeldeki çatallanma koşulları tespit edilmiş olup biyolojik olarak önemi olabileceği düşünülerekten değişik sinaptik iletkenlik değerleri kullanılarak analiz tekrar edilmiştir. Analiz sonuçlarının elde edilmesinin arkasından söz konusu çatallanmaları düzeltebilmek için denetleyici tasarımları yapılmaktadır. Bu denetleyici nöronlara uygun profilde bir elektrik akımı uygulayarak çatallanmanın neden olduğu olumsuz sonuçları gidermektedir. Çift nöron modeli iki giriş ve iki çıkışlı bir model olarak düşünülebileceği için ikinci derece bir arındırma süzgecinin kullanılması gerekli olmaktadır. Süzgecin çıkışı doğrusal karesel düzeltici ve izdüşümsel denetim yöntemlerinden yararlanarak hesaplanmış bir kazanç tarafından sürülmektedir.Master Thesis Doğru Akım Elektrik Makinalarının Geri Adımlamalı Denetimi(2017) Zuglem, Ahmad T.almabrouk; Doruk, Reşat ÖzgürBu çalışma doğru akım (DC) motorlarına istenen konum ve hıza erişebilmesi için doğrusal geriadımlama yöntemine dayalı bir denetleyici tasarımını göstermektedir. Geliştirmede doğrusal motor modellerinden yararlanılmış olmakla birlikte denetleyicinin tasarım Lyapunov kararlılık ilkelerine dayalı olarak yapılmaktadır. Bu sayede konum ve hız tarama hatalarının asimptotik olarak sıfıra yakınsaması sağlanabilmektedir. Geri adımlama yöntemi Lyapunov'un ikinci kararlılık yaklaşımının bir uzantısı olup hal uzayı vektörünün her elemanına birer sanal girdi tanıtmak suretiyle teker teker Lyapunov kararlılığını sağlayan özyinelemeli bir yaklaşımdır. Lyapunov kararlılığı matematiksel olarak son adımda elde edilmektedir. Bu çalışmada ayrıca motor mili üzerinde etkin olabilecek bozucu etki torklarının analizi için girdiden-hale kararlılık kavramı üzerinden teorik ve rastgele değişken olarak modelleyerek sayısal benzetim yoluyla analizi yapılmıştır