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
- Tez No: 200130
- Danışmanlar: PROF. OKYAY KAYNAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2006
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Uyarlamalı sinirsel bulanık çıkarım sistemi ile hava muharebesinin gerçekleştirilmesi
Air combat implementation using adaptive neuro fuzzy inference system
MUSTAFA KARLİ
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÖNDER EFE
PROF. DR. HAYRİ SEVER
- Prediction of estimate-at-completion for construction projects by ıntegrated adoption of artificial ıntelligence, artificial neural network and optimization algorithm
Yapay zeka, yapay sinir aği ve optimizasyon algoritmasinin entegre kullanimi ile inşaat projeleri için projenin tamamlanmada tahminlenen maliyetinin öngörülmesi
AHMED ABOMAHDY
Doktora
İngilizce
2025
İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ASLI PELİN GÜRGÜN
DOÇ. DR. CENK BUDAYAN
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile hibrit ve kompozit ZA-27 alaşımlarının aşınma davranışlarının karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of wear behavior of hybrid and composite ZA-27 alloys using machine learning methods
SENA NUR ADIYAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLTEKİN ÇAĞIL
- 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
2011
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜL POLAT TATAR
- Bulanık-yapay sinir ağları ile biyomedikal görüntü işlenmesi
Biomedical image processing using neuro-fuzzy
ABDURRAHİM AKGÜNDOĞDU
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Tıbbi Biyolojiİstanbul ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN NURİ UÇAN