Geri Dön

Yapay sinir ağları-bulanık mantık PID denetleyici

Neuro-fuzzy PID controller

  1. Tez No: 151954
  2. Yazar: ORUÇ ŞENER
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. ÖMER FARUK ÖZGÜVEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: PID, Bulanık Mantık, Yapay Sinir Ağı, PID, fuzzy lojik, neural network
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İnönü Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET Yüksek Lisans Tezi Yapay Sinir Ağları-Bulamk Mantık PID Denetleyici A. Oruç ŞENER İnönü Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik-Elektronik Mühendisliği 66 + ix sayfa 2004 Danışman: Yrd. Doç. Dr. Ömer Faruk ÖZGÜVEN Bir nöro-füzzy karma kontrol stratejisi ve ona uygun kural üretme yaklaşımı önerildi. Bu yaklaşıma göre füzzy girişleri yoluyla fuzzy kontrol kuralları otomatik olarak üretilebilir ve daha sonra basitleştirilmiş füzzy sonuç çıkarma makinasından uygun kontrol işlemi, verimli bir sonuç çıkarılabilir. Bir artan PI algoritması ve bir pozisyon PD algoritmasının birleştirilerek kullanılması ile bir PID fuzzy kontrol stratejisi iki giriş değişkeni ile basitçe gösterilebilir. Bu, kontrol performansım azaltmadan kontrol kuralları sayısında önemli azaltma sağlar. Kontrol parametreleri, bir tek nöronla birlikte modifiye edilmiş geri yayılım algoritması ortaya koyarak kendi kendine ayarlanabilir. Simülasyon sonuçlan bize gösterdi ki önerilen füzzy denetleyici bilinmeyen işlemleri kontrol edebilmeyi sağlar ve iyi bir performans sağlar. Geleneksel kendinden yapılanmalı ve fuzzy denetleyici tabanlı yapay sinir ağlarıyla karşılaştırıldığında bu metod daha basit kontrol algoritması ve daha az hesap ağırlığı içerir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT Master Thesis NEURO-FUZZY PID CONTROLLER A. Oruç ŞENER İnönü University Graduate School Of Natural and Applied Sciences Department of Electric-Electronic Engineering 66 + ix pages 2004 Supervisor: Yrd. Doç. Dr Ömer Faruk ÖZGÜVEN A hybrid neuro-fuzzy control strategy and its corresponding rule generating approach is proposed. According to this approach, the fuzzy control rules can be generated automatically via fuzzy inputs, and then the appropriate control action can be deduced efficiently by a simplified fuzzy inference engine. By combining the use of an incremental PI algorithm and a positional PD algorithm, a PID fuzzy control strategy can be implemented simply from two input variables. It results in the number of control rules being significiantly reduced without decreasing the control performance. The control parameters can be self-tuned by introducing a single neuron together with a modified back-propagation learning algorithm. Simulation results show that the proposed fuzzy controller is able to control unknown processes and provide good performance. Compared traditional self-organising and neural- network-based fuzzy controllers, this method has simpler control algorithms and less computational burden.

Benzer Tezler

  1. Yapay sinir ağları bulanık mantık PID denetleyici

    Başlık çevirisi yok

    A. ORUÇ ŞENER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİnönü Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. M. SALİH MAMİS

  2. Yapay sinir ağları ve bulanık mantık PID denetleyici

    Nedro-fuzzy PID controller

    A. ORUÇ ŞENER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİnönü Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖMER FARUK ÖZGÜVEN

  3. Yapay sinir ağları, bulanık mantık ve sinirsel bulanık denetleyiciler ile asenkron motorların hız denetimi için simülatör tasarımı

    A simulator design for speed control of induction motors using artifical neutal networks, fuzzy logic and neuro fuzzy controller

    SERDAR PAÇACI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. OKAN BİNGÖL

  4. Havalı yağlama sisteminin yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemleri ile kontrol tasarımı

    Design of air oiled system via using artificial neural networks and fuzzy logic applications

    HACI ŞABAN CELAYİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Karaelmas Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MAHMUT ÖZER

  5. Tek fazlı asenkron motorun hız kontrolü için ysa ayarlamalı bir bulanık mantık denetleyici

    An artificial neural network tuned-FLC for single phase asynchronous motor speed control

    YELİZ YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEMİL GÜRÜNLÜ