Geri Dön

Bulanık model referans öğrenmeli denetim

Fuzzy model reference learning control

  1. Tez No: 150163
  2. Yazar: ÖZGÜR KARADUMAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HAKAN AKPOLAT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Bulanık mantık, öğrenmeli denetim, öğrenme mekanizması, model referans denetim, genetik algoritmalar. VIII, Fuzzy logic, learning control, learning mechanism, model reference control, genetic algorithms. IX
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET YÜKSEK LİSANS TEZİ BULANIK MODEL REFERANS ÖĞRENMELİ DENETİM Özgür KARADUMAN Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı 2004, Sayfa: 61 Bulanık Model Referans Öğrenmeli Denetim (BMRÖD), bulanık denetleyicilerin tasarımı için sistematik tasarım prosedürü sağlayan bir yöntemdir. Çoğu klasik bulanık denetim sisteminde, üyelik fonksiyonlarının bazı parametreleri deneme-yanılma yöntemi ile belirlenir. Buna karşın, BMRÖD metodunda, bu parametreler bir öğrenme mekanizması ile belirlenir. Bu tezde, BMRÖD metodu incelenmiş, roket hız kontrolüne, ABS fren sistemine ve kargo gemisi dümen denetimine başarılı bir şekilde uygulanmış ve benzetim sonuçlan sunulmuştur. İncelemeler sırasında, BMRÖD sisteminde kullanılan giriş kazançlarının denetim performansı üzerinde çok etkili olduğu ve bu kazançların belirlenmesi için sistematik bir yolun olmadığı tespit edilmiştir. Bu nedenle, bu çalışmada, iyi bir denetim performansı sağlayacak kazançların bulunması için bir Genetik Algoritma (GA) kullanılmıştır. Sunulan denetim yapısının etkinliğini gösteren benzetim sonuçları tezde verilmiştir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT Masters Thesis FUZZY MODEL REFERENCE LEARNING CONTROL Özgür KARADUMAN Fırat University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Electronic and Computer Education 2004, Page: 61 Fuzzy Model Reference Learning Control (FMRLC) is a method which provides a systematic design procedure for the design of fuzzy controllers. In most classical fuzzy control systems, some parameters of the membership functions are determined by trial and error. However, in FMRLC method, these parameters are determined by a learning mechanism. In this thesis, the FMRLC method is investigated and applied successfully to the control for rocket velocity, ABS brake system and cargo ship steering and, simulation results are presented. During the investigations, it is found that the input gains used in the FMRLC system are very effective on the control performance and there is no a systematic way to determine these gains. Therefore, in this study, a Genetic Algorithms (GA) is used to find the input gains which will provide a good control performance. Simulation results showing the effectiveness of the proposed control structure are given in the thesis.

Benzer Tezler

  1. Zamanla değişen sistemlerin bulanık model referans adaptif kontrolü

    Fuzzy model reference adaptive control of time varying systems

    ÖZDEMİR ALKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖMER AYDOĞDU

  2. Measuring and evaluating the maintainability of microservices

    Mikroservislerin sürdürülebilirliğinin ölçülmesi ve değerlendirilmesi

    RAHİME YILMAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FEZA BUZLUCA

  3. Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  4. NARMA-L2 controller design for nonlinear systems using online lssvr

    Doğrusal olmayan sistemler için çevrimiçi en küçük kareler destek vektör regresyonu ile NARMA-L2 kontrolör tasarımı

    GÖKÇEN DEVLET ŞEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL

  5. F-16 uçağının model referans adaptif ve bulanık kontrolü

    Model reference adaptive control and fuzzy control of an F-16 aircraft

    ERDAL DEMİRTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik Üniversitesi

    YRD. DOÇ. DR. FİKRET ÇALIŞKAN