Geri Dön

Fuzzified Q-learning algorithm in the design of fuzzy PID controller

Bulanık mantık kontrolörün tasarımında kullanılan bulanik Q-öğrenme algoritması

  1. Tez No: 349567
  2. Yazar: VAHİD TAVAKOL AGHAEI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İBRAHİM EKSİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 93

Özet

Bu çalışmada, kapalı-çevrimli bir sistemin belli bir davranış ölçütünü maksimize veya minimize etmesi amacıyla, bulanık mantık kontrolörlerinin giriş ve çıkış üyelik fonksiyon parametrelerini, Q-öğrenme algoritmasına dayalı olarak ayarlayan bir yöntem önerilmektedir. Bulanık Mantık Kontrolörün üyelik fonksiyonlarının parametrelerinin ayarlaması için optimize edilecek vektör parametreleri kontrolör girişi olan hata ve hatanın değişimi ve de çıkış olarak seçilmiştir. Her üyelik fonksiyon parametresi için birbiri ile rekabette olan çeşitli adaylar ve her bir aday için bir Q-değeri tanımlanmıştır. Bu Q-değerleri adım adım Q-öğrenme algoritması tarafından güncelleştirilmektedir. Böylece öğrenim prosedürü, en iyi üyelik fonksiyon parametre takımını belirlemektedir. Böylece ilk başta, üyelik fonksiyon parametre değerleri belirsizken, bulanık kontrolörün çeşitli şartlar altında çalıştırılmak ve denenmek zorundadır. Araştırma aşaması çoğu zaman uzundur. Ancak ayar parametreleri fiziksel bir anlam taşıyorsa bu faz kısaltılabilir. Davranış ölçütü kullanılarak farklı parametre değerleri ile elde edilen her basamak yanıtı sonunda bulanık kontrolörün etkinliği bir değer ile ölçülmüş olur.

Özet (Çeviri)

In this study we propose a sophisticated reward function for the QL algorithm which incorporates a fuzzy structure including more elaborate information about the rewards/punishments assigned to each action which is being taken in each step time. Firstly, we apply the proposed algorithm to two distinct second order linear systems, one with time delay and the other one without time delay, and obtain the corresponding unity step responses for the given systems. The obtained results demonstrate improvement in the performance of the systems in contrast with fuzzy controllers without tuning schemes. In the next step, in order to show the effectiveness of the proposed method we apply the algorithm to a nonlinear system. The system to be examined is considered to be an Inverted Pendulum and our goal is to balance it on a vertical position. The resulting simulations clarify that the balancing time considerably reduces in comparison with controlling the system with a non-tuned fuzzy controller.

Benzer Tezler

  1. Echo state network ile sistemlerin modellenmesi

    System modeling using echo state network

    SELİN YAMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ENGİN YEŞİL

  2. Bir bulanık kontrolörün performans analizi

    Performance analysis of a fuzzy logic controller

    HÜSEYİN KAHRAMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

  3. An experimental evaluation for fuzzy decision trees

    Bulanık karar ağaçları için bir deneysel değerlendirme

    SENA ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELMA AYŞE ÖZEL

  4. Performance analysis of stacked generalization

    Yığılmış genelleme algoritmasının performans analizi

    METE ÖZAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Bölümü

    PROF. DR. FATOŞ TÜNAY YARMAN VURAL

  5. Bir asenkron motor hız denetim sisteminin neuro-fuzzy yöntemlerle gerçekleştirilmesi

    Implementation of speed control system of an asynchronous motor by using neuro-fuzzy methods

    ALİ FAZIL UYGUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. H. RIZA ÖZÇALIK