Poisson moment fonksiyonu yaklaşımıyla sürekli zaman modeli kestirimi

Parametrelerin belirlenmesi adaptif kontrolün önemli bir konusudur. Bu konu üzerinde hem sürekli zamanda hem de ayrık zamanda çeşitli metotlar geliştirilmiştir. Bu metotlar filtreleme işlemleri ve sistem tanımlama işlemlerinden oluşmaktadır. Filtreleme işlemi, sistem tanımlamada önemli avantajlar sağlamaktadır. Bunlardan ilki ayrık zaman modelinin bulunmasına gerek kalmadan parametrelerin bulunmasına olanak sağlamasıdır. Diğer önemli avantajı ise ayrık zaman modellerinin tanımlanmasında kullanılan metotların sürekli zaman modelinin bulunuşu için kullanılabilmesidir. Bu çalışmada Sagara ve Zhao (1989) tarafından geliştirilmiş olan Lineer İntegral filtreleme işlemi ve Sinha ve Rao (1991) tarafından geliştirilen Poisson Moment fonksiyon filtresi işlemleri en bilinen sistem tanımlama metodu olan En Küçük Kareler ve Yardımcı Değişkenler metoduna uygulanmıştır. Ayrıca hem filtreleme metotları hem de sistem tanımlama algoritmaları arasında karşılaştırma yapılarak benzetimleri gerçekleştirilmiştir. Sistem modelinin parametrelerinin belirlenmesinde ikinci dereceden bir sistem ele alınmıştır ve benzetimlerinin sonuçları incelenmiştir. Anahtar sözcükler: (Sistem Tanımlama, Poisson Moment fonksiyonu, Lineer İntegral filtre, En Küçük Kareler, Yardımcı Değişkenler)