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
- Tez No: 252873
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MAHMUT ÖZER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Bulanık denetim, PID denetleme, Yapay sinir ağları, Fuzzy control, PID control, Artificial neural networks
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Zonguldak Karaelmas Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yapay sinir ağları ve bulanık mantık ile sistem modelleme ve kontrolü son zamanlarda hem ayrık olarak hem de PID yöntemleriyle içiçe kullanılmaktadır. Bu çalışmada PID kontrollü sistemlerin, sistem giriş ve çıkış bilgileri toplanmıştır. Yapay sinir ağları ve bulanık modelleme yöntemleri kullanılarak system modelleme yapılmıştır. Kontrol ise bulanık PID yöntemi ile yapılmıştır.İstenen yağlama için gerekli hava miktarının belirlendiği model yapay sinir ağları kullanılarak yapılmıştır. Bunun için levha genişliği, hat hızı ve istenen yağ miktarı giriş düğümleri olarak kullanılmıştır. Çıkış düğümü ise hava miktarı olarak belirlenmiştir. Hava miktarı sürücü kontrollü fan motoru tarafından sağlanmıştır. Anfis kullanılarak sistem giriş çıkış verileri modellenmiştir. Üçgen ve yamuk üyelik fonksiyonları kullanılmış ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır.Kontrol sistemi olarak bulanık PID kontrolör tasarlanmış ve uygulanmıştır. Bulanık PID denetimi oluşturulmasında bulanık denetleyici hata ve hata değişimi ölçekleme değerleri, ve PID denetleyici kazanç ve integral alıcı katsayıları uygun olarak seçilmiş ve kontrol sistemi benzetimi yapılmıştır. Elde edilen nöral modelleme, bulanık modelleme ve bulanık PID denetim uygulamaları simulink arayüzünde birleştirilmiş ve benzetim sonuçları elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
System modeling and control design by using artificial neural networks and fuzzy logic, have been used seperately and together with PID control in recent years. In this study, system input and output data, which is controlled by PID control, are collected. System modelling is achieved by using artificial neural networks and fuzzy logic modelling. Control block is built by fuzzy PID control method.Required air volume for desired coating oil is determined by using artificial neural networks. Strip width, line speed and desired coating oil are applied as inputs nodes. Air volume is considered as output node. Air is supplied by a motor driven blower that is controlled by a variable frequency motor controller. System input and output data are used in Matlab Anfis system for modeling. Triangular and trapezoidal membership functions are used. Obtained results are compared and shown.Fuzzy PID controller is designed and used as a control system. Fuzzy controller error and delta error scaling factors, and PID gain and integral coefficient are chosen suitably. Control system is also simulated. Neural modeling, fuzzy modeling and fuzzy PID control system are joined in Matlab Simulink Interface.
Benzer Tezler
- Building sensor-based real-time predictive maintenance system by utilizing artificial intelligent techniques
Yapay akıllı teknikleri kullanarak sensör tabanlı gerçek zaman tahminli bakım sistemi kurulması
RAGHAD MOHAMMED KHORSHEED
Doktora
İngilizce
2021
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- Toplam verimli bakım ve 2 nci Hava İkmal Bakım Merkezi Komutanlığı`nda bir uygulama denemesia
Total productive maintenance and implementation effort in 2nd air supply maintenance center command
ABDURRAHMAN DEMİRCİ
- Yangın riski taşıyan açık alanlar için CBS tabanlı, bulut altyapılı, yüksek hassasiyetli, nanofotonik erken yangın tespit sistemi tasarımı ve uygulaması
Design and implementation of a GIS based, cloud substructured, high sensitive, nanophotonic early fire detection system for fire risk areas
YÜCEL GÜLLÜCE
Doktora
Türkçe
2019
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAHMİ NURHAN ÇELİK