Geri Dön

İnsan operatörlerin modellenmesi yöntemi ile bulanık denetleyici tasarımı

Fuzzy controller design by means of human operator modeling

  1. Tez No: 251574
  2. Yazar: HAKAN ERTUĞRUL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Makine Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Sistem Dinamiği ve Kontrol Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 105

Özet

İnsan-makine etkileşimi, farklı amaçlar için çalışan araştırmacıları her zaman cezbetmiştir. İnsan operatörlerin denetim eylemlerinin modellenmesine, 1940'larda başlamış olup pilot performanslarının karşılaştırılması, insan operatörlerin cevabına dayanan yeni denetim algoritmalarının geliştirilmesi, araçların yol tutuş özelliklerinin arttırılması vb. için yoğun olarak çalışılmaktadır.Bu çalışma, insan operatörün denetim eylemlerine ait verilerin toplanması için bir deney düzeneği tasarlanması ve bu eylemlerin doğrusal, sinirsel-bulanık ve bulanık yöntemlerle modellenmesini, elde edilen modellerin de bulanık ve doğrusal denetleyiciler olarak kullanılmasını amaçlamaktadır. Doğrusal modellerin parametrelerinin bulunması için en küçük kareler yöntemi ve özyinelemeli en küçük kareler yöntemi, sinirsel bulanık modellerin parametrelerinin bulunması için geri yayılım ve en küçük kareler yöntemi, bulanık modellerin parametrelerinin bulunması için bir eniyileştirme yöntemi olan Genetik Algoritma (GA) kullanılmıştır. Elde edilen modeller kapalı çevrim sistemde insan operatörün yerini alacak şekilde denetleyici olarak kullanılmıştır. Modellerin performansları insan operatörün denetim eylemleriyle karşılaştırılmıştır. Sonsuz adım öngörü ufkuna göre insan operatörün denetim eylemleri ile modellerin cevapları yaklaşık %80 oranında benzerlik göstermiş ve modeller başarılı bulunmuştur.Doğrusal sistem tanıma yöntemleri ile elde edilen yerel Auto Regressive with eXogenous inputs (ARX) modeller basit, kararlı ve uygulaması kolay olan modeller olmaktadır. Birinci mertebeden Takagi-Sugeno modeller ise yalnızca bir genel modelle yerel ARX modellere yakın performans göstermektedir.Bu çalışmanın bir uzantısı, deneyimli insan operatörlerin denetim eylemlerinin toplandığı bir veritabanı oluşturulması ve bu veritabanının deneyimsiz insan operatörlerin eğitimi için kullanılması amacıyla genişletilebilir.Bu çalışmanın başka bir kolu ise insan operatörün denetim eylemlerinin ve denetlenen sistemin çıkışının öngörülmesidir. İnsan operatörlerin kullandıkları birçok sistem matematiksel olarak modellenebilir. İnsan operatörün denetim eylemlerinin matematiksel modeliyle denetlenen sistemin benzetimi yapılırsa, erken uyarı sistemleri gibi çeşitli uygulamalar gerçekleştirilebilir. Öngörü algoritması geliştirilme aşamasındadır. Bu sayede eğitim için harcanan zaman ve maliyetler azaltılabilir.

Özet (Çeviri)

This study involves building an experimental setup for collecting human operator control action data during completion of a specific control task and modeling of the human operator. Linear parametric, neuro-fuzzy and fuzzy modeling methods have been used. In order to obtain linear parametric models? parameters, least squares and recursive least squares methods have been used. For neuro-fuzzy models, least squares and backpropagation, and for fuzzy models? parameters, genetic algorithm have been used as an optimization method. Obtained models have been replaced into the system as stand-alone controllers to replace the human operator in the closed-loop. Performances of approaches have been compared as human operator models and also as controllers. Based on infinite step predictions, methods resulted with about 80% fit of estimated human control action with actual data, which was found to be quite successful.

Benzer Tezler

  1. İnsan operatörlerin akıllı sistemlerle modellenmesi

    Intelligent modeling of human operators

    ÖZKAN ÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. ŞENİZ ERTUĞRUL

  2. Human operator modelling with ts fuzzy modelling using symbolic interval-valued data

    Sembolik aralık-değerli veri kullanarak takagi-sugeno bulanık modelleme ile insan opertörlerinin modellenmesi

    ANIL ERDİNÇ TÜFEKÇİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR

  3. Modeling and implementation of biological neural systems

    Biyolojik sinir sistemlerinin modellenmesi ve gerçeklenmesi

    ÖZGÜR ERDENER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. İSMAİL SERDAR ÖZOĞUZ

  4. Indirect force control in 6 dof humanoid robot arm using impedance controller

    Empedans kontrolünü kullanarak 6 serbestlik insansı robot kolunun dolaylı güç kontrolü

    BEHNAZ HOSSEINI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ

    YRD. DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ

  5. Sosyal katmanlar arasındaki ilişkileri temel alan ağırlıklı sosyal ağların modellenmesi

    Modelling weighted social networks based on relationships between different social layers

    EGEMEN BERKİ ÇİMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHava Harp Okulu Komutanlığı

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MURAT ERMİŞ

    YRD. DOÇ. DR. İLKER BEKMEZCİ