Geri Dön

Sistemlerin Bulanık modellenmesi ve koşut dağıtılmış kontrolü

Fuzzy modelling and parallel distributed compensation of systems

  1. Tez No: 101055
  2. Yazar: ENGİN YEŞİL
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. MÜJDE GÜZELKAYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2000
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 75

Özet

SİSTEMLERİN BULANIK MODELLENMESİ VE KOŞUT DAĞITILMIŞ KONTROLÜ ÖZET Bir bulanık küme, matematiksel olarak, evrensel kümedeki her elemana onun bulanık kümeye olan üyeliğini temsil eden bir değer atayarak tanımlanır. Bu değer ne kadar büyük ya da ne kadar küçükse elemanlar, kümeye o kadar fazla ya da o kadar az aittirler. Bu üyelik değerleri 0 ve 1 kapalı aralığında değişen gerçel sayılarla temsil edilirler. Bulanık kümeler veya bulanık mantık ve bunlarla ilişkili olan matematiksel yapıyı içeren, statik veya dinamik sistemlere“bulanık sistem”denir. EĞER-0 HALDE bulanık kurallar kümesi bulanık modeli oluşturur. Bulanık modeller iki kategoride sınıflandırılabilirler: (1) E. H. Mamdani'nin ilk bulanık mantık kontrolörünü geliştirmesinden sonra adlandırılan, Mamdani bulanık modeli. (2) T. Takagi ve M. Sugeno tarafından 1985 yılında ilk defa öne sürülen, Takagi-Sugeno-Kang bulanık modeli. 90'lı yıllarda, hem araştırma çevrelerinden hem de endüstriden T-S bulanık modele karşı ilgi artmıştır. T-S bulanık modelin temel avantaj lanndan biri de, bir fonksiyona daha az kural ile yaklaşmasıdır. Takagi - Sugeno bulanık modelinin en önemli özelliği ise sistemin yerel dmamiklerini, her bir bulanık kuralda doğrusal sistem modeli ile ifade etmesidir. Sisteme ait toptan bulanık model ise bu doğrusal sistem modellerinin bulanık“harmanlanması”yla elde edilir. Bu tez kapsamında, T-S bulanık modeline dayalı kontrol kuralları elde etmektir. Çoğu doğrusal olmayan sistemin, doğru bulanık kural ve üyelik fonksiyonu seçildiğinde T-S bulanık modeliyle ifade edilebileceği görülmüştür. T-S bulanık modeline dayanarak, koşut dağıtılmış kontrol (KDK) tekniğini kullanan bir bulanık kontrolör tasarlanabilir. KDK, bulanık modeldeki her kural için bir kontrolör tasarlama düşüncesine dayanır. Sonuçta elde edilen toptan kontrolör, her bir doğrusal kontrolörün bulanık harmanlanmasıdır. Aslmda elde edilen kontrolör bir doğrusal olmayan kontrolördür. Sistemlerin bilgisayar ortamında gerçeklenmesi esnasında, PCWIN - MATLAB (Version 5.1.0.421), Simulink (Version 2.1) ve Fuzzy Logic Toolbox (Version 1.0.3) kullanılmıştır. Ancak, gerçekleme sırasında FL Toolbox'ta yer almayan ve standart olmayan üyelik fonksiyonlarına ihtiyaç duyulmuştur. Bu sebeple üyelik fonksiyonlarına ait alt programlar (.m dosyası) yazılmış ve FL Toolbox geliştirilmiştir. vıu

Özet (Çeviri)

FUZZY MODELING AND PARALLEL DISTRIBUTED COMPENSATION OF SYSTEMS SUMMARY A fuzzy set can be defined mathematically by assigning to each element in the universal set a value representing its grade of membership in the fuzzy set. Elements may belong in the fuzzy set to a greater or lesser degree as indicated by a larger or smaller membership grade. These membership grades are represented by real number values ranging in the closed interval between 0 and 1. A static or dynamic system which makes use of fuzzy sets or fuzzy logic and of the corresponding mathematical framework is called a“fuzzy system”. A set of IF -THEN fuzzy rules form a fuzzy model. Fuzzy models can be classified into two catagories: (1) Mamdani model, which is named after E. H. Mamdani who developed first fuzzy logic controller using the model. Most fuzzy control systems developed in 80' s use the Mamdani model. (2) Takagi - Sugeno - Kang (TS) model, which was first introduced by T. Takagi and M. Sugeno around 1985. The TS model has drawn much more attention in the 90's, both in the research community and in the industry. One of the main adventages of the TS model is that it can approximate a function using a fewer rules. The main feature of a Takagi - Sugeno fuzzy model is to express the local dynamics of each fuzzy implication (rule) by a linear system model. The overall fuzzy model of the system is achieved by fuzzy 'blending' of the linear system models. In this thesis, our goal is to derive the control laws based on the T-S model. It is seen that most nonlinear plant can be represented by a T-S model if the correct fuzzy rule and membership functions are chosen. One can design a fuzzy conn-oiler by using parallel distributed compensation (PDC) technique based on the T-S model. The idea of PDC is to associate a compensator for each rule of the fuzzy model. The resulting overall fuzzy controller is a fuzzy blending of each individual linear controller. The controller that has been obtained is indeed a nonlinear controller. PCWIN - MATLAB (Version 5.1.0.421), Simulink (Version 2.1) and Fuzzy Logic Toolbox (Version 1.0.3) are used for the simulation of the systems. However, the required membership functions were not standart and did not exist in the FLT and therefore they had to be derived for the simulation purposes. In this manner, new Matlab programs (.m files) were developed for the needed membership functions and Fuzzy Logic Toolbox has been improved. IX

Benzer Tezler

  1. Tez No

    350534

    Type-2 fuzzy model inversion methods and fuzzy model based controller design

    Tip-2 bulanik modellerin tersinin alinmasi ve bulanik model tabanli kontrolör tasarimi

    TUFAN KUMBASAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM EKSİN

  2. Tez No

    232122

    Düşey borulu toprak kaynaklı ısı pompasının konut iklimlendirme sistemlerinde mevsimlik davranışının araştırılması

    Investigation of seasonal behaviour of a vertical ground source heat pump used in residential air conditioning systems

    HİKMET ESEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    EnerjiFırat Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA İNALLI

  3. Tez No

    742428

    Bulanık mantık tabanlı uyarlamalı hız kontrolü

    Fuzzy logic based adaptive cruise control

    ATAKAN ONDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. METİN ÖZKAN

  4. Tez No

    166674

    Esnek hesaplama yöntemlerinin jeodezide uygulamaları

    Applications of soft computing methods in geodesy

    ORHAN AKYILMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. TEVFİK AYAN

  5. Tez No

    863452

    Comparative evaluations of traditional house to achieved passive house standard in terms of global warming potential and energy efficiency

    Geleneksel ev ile ulaşılan pasif ev standardının küresel ısınma potansiyeli ve enerji verimliliği açısından karşılaştırılması

    SİMGE VAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE SÖZER

Geri Dön