Nöral-genetik tabanlı optimal bulanık kontrolörün gerçeklenmesi ve DC servomotora uygulanması
Design of neural-genetic based optimal fuzzy controller and application to DC servomotor
- Tez No: 128817
- Danışmanlar: PROF. DR. GALİP CANSEVER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Bulanık mantık kontrol, genetik algoritma, yapay sinir ağlan, sabit mıknatıslı DC motor, ölçekleme faktörü, öz-uyarlamalı kontrol. xii, Fuzzy logic control, genetic algorithms, artificial neural networks, permanent magnet DC motor, scaling factor, self-tuning control. xin
- Yıl: 2002
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 156
Özet
ÖZET Bulanık mantık kontrolörlerinin (BMK) tasarım işlemi genellikle dört evreden oluşur. Bunlar: giriş ve çıkış üyelik fonksiyonlarının belirlenmesi ve ayan; giriş ve çıkış ölçekleme faktörlerinin belirlenmesi ve ayan; kural tabanının taşanını ve çıkarım ile netleştirme yöntemlerinin belirlenmesidir. Bunların arasında, giriş ve çıkış ölçekleme faktörlerinin belirlenmesine ayrı bir önem gösterilmelidir. Zira, çıkış ölçekleme faktörü sistemin kararlılığı ve osilasyon eğilimi üzerinde oldukça etkiliyken; giriş ölçekleme faktörleri kontrolörün iyi seçilmiş bir çalışma bölgesi için temel hassasiyetini belirlemektedir. Ancak günümüzde bile ölçekleme faktörlerinin BMK sistemleri üzerindeki etkileri tam olarak belirlenebilmiş değildir. Bu çalışmada giriş ve çıkış ölçekleme faktörlerinin optimal değerlerinin belirlenmesi için yeni ve sistematik bir yöntem sunulmuştur. Sunulan yöntem Genetik Algoritma (GA) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanmaktadır. GA, optimal ölçekleme faktörlerinin bulunması esnasında kullanılırken, YSA, her bir jenerasyonda uyum değerlerinin hesaplanmasında kullanılmaktadır. Çalışmada ayrıca, yeni bir öz-uyarlamalı bulanık mantık kontrolörü, NGTOSTFP-ID (Nöral- Genetik Tabanlı Optimal Bulanık P-ID) sunulmaktadır. Burada, çıkış ölçekleme faktörü, bağımsız bir bulanık kontrolör tarafından ayar edilmektedir. Çıkış ölçekleme faktörünü ayarlayan bulanık kontrolör, kontrol edilen proses değişkenine ait hata (e) ve hatanın değişimini (A e) giriş olarak kabul etmektedir. Ayrıca, ana kontrolörün kural tabanının belirlenmesinde uzman operatörün görüşleri yerine, gradyen düşüm tekniğine dayanan bir yöntem kullanılmıştır. Diğer taraftan, bulanık mantık kontrolörünün geçici zaman cevaplarında gösterdiği olumsuzlukları ortadan kaldırmak amacı ile kontrolör mimarisine ileri sürümlü bir integrator ve geri besleme yolu üzerine türev kontrolörü eklenmiştir. Ortaya atılan optimizasyon metodunun geçerliliğini göstermek için mevcut yöntem sırası ile, geleneksel PI, geleneksel bulanık PI, hibrid tipte bulanık PID, öz-uyarlamalı bulanık PI ve NGTOSTFP-ID kontrolörlerine uygulanmıştır. Ayrıca ele alman kontrolörlerin performans cevaplan sabit mıknatıslı DC motor ve yük içeren bir servo sistem üzerinde gerçek zamanlı olarak karşılaştırılmıştır. Yapay sinir ağı tabanlı sistem tanıyıcılar ve genetik optimizasyon işlemini gerçekleştiren hesaplayıcılar dahil tüm bulanık kontrolörler, C++ dili ile programlanıp, bir Pentium PC aracılığı ile sisteme uygulanmıştır. Ortaya atılan öz-uyarlamalı bulanık kontrolör dahil tüm kontrolörlerin performanslarının karşılaştırılması esnasında, aşım, yerleşme ve yükselme zamanlan, mutlak hatanın integrali (IAE) ve mutlak hatanın zaman ağırlıklı integrali (ITAE) ile, sistemin rampa şeklinde değişen bir yörüngeye verdiği cevap gibi değişik performans kriterleri kullanılmıştır. Son olarak, bahsi geçen performans kriterleri göz önüne alındığında, sunulan yöntem ile ayarlanan NGTOSTFP-ID kontrolörü, yukarıda adı geçen diğer kontrolörlere göre dikkate değer bir performans artışı sergilemektedir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT The design process of a fuzzy logic controller (FLC) can be divided usually into four stages. These are determining and tuning the input and output-membership functions, determining and tuning the input and output-scaling factors, designing the rule base, and choosing the implication, inference and defuzzification methods. Among them, much more attention should be paid for determination of the input and output scaling factors since the output-scaling factor has the most influence on stability and oscillation tendency of the system, whereas the input-scaling factors have a significant influence on basic sensitivity of the controller with respect to the optimal choice of the operating regions of the input signals. However, relative importance of the input and output scaling-factors to the performance of a FLC system is yet to be fully established. In this work a new and systematic method for the determination of the optimal values of input and output scaling factors is proposed. The method makes use of Genetic Algorithms (GAs) and Artificial Neural Networks (ANNs). The method uses the GA for searching the optimal values of scaling factors while the ANN is used for the computation of fitness function in each generation. On the other hand a new self-tuning FLC architecture NGTOSTFP-ID, which stands for Neuro-Genetic Based Optimal Self-tuning Fuzzy P-ID is proposed. Here, the output-scaling factor is adjusted on-line by an independent fuzzy controller according to the trends of the controlled process. The rule base for tuning the output-scaling factor is defined on error (e) and change of error (Ae) of the controlled variable. Also, the rule base of the controller is designed by a gradient decent technique without using any experience of a skilled operator. Furthermore, in order to eliminate the drawbacks e.g. poor transient performance of the FLC, a feedforward integrator and a feedback derivative controller blocks are added to the controller architecture. In order to demonstrate the validity of the proposed optimization method, the method is applied to conventional -PI, conventional fuzzy -PI, hybrid type fuzzy -PID, self-tuning type fuzzy -PI and NGTOSTFP-ID controllers. Also the performances of these controllers are compared on a real-time servo system including a permanent magnet DC motor and a load. All the controllers, neural network system identifier and genetic optimizers are coded under C++, and implemented into the system via a Pentium PC. The performances of the controllers including the proposed self-tuning FLC are compared in terms of several performance measures such as peak overshoot, settling time, rise time, integral of absolute error (IAE) and integral of the time weighted absolute error (ITAE), in addition to the responses due to ramp type trajectory. In each case the proposed scheme, tuned by the introduced optimization method, showed a remarkably improved performance over the other above-mentioned controllers.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağlarında öğrenme algoritmalarının analizi
Analysis of learning algorithms in neural networks
SEVİNÇ BAKLAVACI
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. LEYLA GÖREN
- Rüzgar enerji santralleri entegre edilmiş elektrik şebekelerinde iletim hattı planlaması
Transmission expansion planning in power systems with wind power plants
FARUK UGRANLI
Doktora
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEge ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENGİN KARATEPE
- Kapasite ihtiyaç planlaması ve sonlu çizelgeleme
Capacity requirements planning and finite scheduling
CÜNEYT DEĞERTEKİN
- Optimal external configuration design of missiles
Füzelerin dış geometrik konfigürasyonlarının eniyilenmesi
ÇAĞATAY TANIL
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. GÖKMEN MAHMUTYAZICIOĞLU
PROF. DR. BÜLENT EMRE PLATİN
- Flexible optoelectronic biointerfaces using quantum dots and pseudocapacitive materials for photoelectric stimulation of neurons
Nöronların fotoelektrik uyarımı için kuantum nokta ve pseudokapasitör malzeme tabanlı esnek optoelektronik biyoarayüzler
ONURALP KARATÜM
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEDAT NİZAMOĞLU