Geri Dön

Adaptive neuro fuzzy inference systems (ANFIS) approach for autonomous flight control of unmanned aerial vehicles

İnsansız hava araçlarının otonom denetlenmesini amaçlayan ANFIS (adaptive neuro fuzzy inference system) yapısı

  1. Tez No: 200130
  2. Yazar: CAN ERİŞ
  3. Danışmanlar: PROF. OKYAY KAYNAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 88

Özet

Bu tez, HA (UAV- Unmanned Aerial Vehicles/ nsansız Hava Aracı) için,genelleme yetisine sahip ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Infrence System) temelli bulanıkmantık otonom uçu denetleyicisi üzerine yo unla maktadır. Hava aracının enlem, boylamve irtifasını kontrol etmek amacıyla hız, yatı acısı ve irtifasını denetleyen üç farklıdenetleme mekanizması kurulmu ve sonuçlar, önerilen Anfis tabanlı denetlemebiriminden elde edilen sonuçlarla kar ıla tırılmı tır. Çalı mada standart MATLABfonksiyonları ve Aerosim Aeronautical Simulation Block Set kullanılmı tır. Kullanılan buyazımlar yardımıyla altı serbestlik derecesine sahip do rusal olmayan insansız havaaracının modellenebilmesi sa lanmı tır. Denetleyicilerin potansiyellerini veperformanslarını göstermek amacıyla benzetim çalı malarında, Aerosonde HAkullanılmı tır. Elde edilen sonuçlar, denetleyicilerin istenilen görevleri ba arıyla yerinegetirebilecek düzeyde olduklarını fakat önerilen Anfis yapısının di er denetleyicilerdendaha üstün bir performans sergiledi i görülmü tür

Özet (Çeviri)

This thesis concentrates on an ANFIS based, autonomous flight controller that hasgeneralization capability, for UAVs (Unmanned Aerial Vehicle). Three different ANFISmodules are developed in order to control of the altitude, the speed and the roll anglethrough which the altitude and the latitude-longitude of the air vehicle is controlled. Thenall these responses are compared to the responses of other two alternative controlmechanisms called conventional PID and PID type fuzzy controllers. The implementationframework utilizes MATLAB?s standard configuration and the Aerosim AeronauticalSimulation Block Set which provides a complete set of tools for rapid development ofdetailed 6 degree-of-freedom nonlinear generic unmanned aerial vehicle models. TheAerosonde UAV model is used in the simulations in order to demonstrate the performanceand the potential of the controllers. The simulated test flights indicate the capability of theapproaches in achieving the desired performances but proposed ANFIS architecture showsa better performance than the other two methods. .

Benzer Tezler

  1. Uyarlamalı sinirsel bulanık çıkarım sistemi ile hava muharebesinin gerçekleştirilmesi

    Air combat implementation using adaptive neuro fuzzy inference system

    MUSTAFA KARLİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ÖNDER EFE

    PROF. DR. HAYRİ SEVER

  2. Kamu ihaleleri için hazırlanan teklif fiyatı içinde yer alan katkı payının belirlenmesinde adaptif ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım yaklaşımı

    Adaptive neuro-fuzzy inference systems (ANFIS)-based model for predicting mark up for public investment projects

    BÜLENT YEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜL POLAT TATAR

  3. Bulanık-yapay sinir ağları ile biyomedikal görüntü işlenmesi

    Biomedical image processing using neuro-fuzzy

    ABDURRAHİM AKGÜNDOĞDU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Tıbbi Biyolojiİstanbul Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OSMAN NURİ UÇAN

  4. Yapay zeka tekniklerine dayanan yöntemlerle çok sayıda hedef izleme

    Multiple target tracking with the methods based on artificial intelligence techniques

    İLKE TÜRKMEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. KERİM GÜNEY

  5. Yazılım kusur kestirimi eklentisinin esnek hesaplama yöntemleri ile tasarımı ve geliştirimi: kapsamlı metrik değerlendirilmesi

    Design and implementation of software fault prediction plugin by using soft computing methods: comprehensive metric assessment

    EZGİ ERTÜRK GÜLER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EBRU SEZER