Geri Dön

Adaptive iterative learning control for a linear system with unknown parameters

Bilinmeyen parametreli lineer bir sistem için adaptif iteratif öğrenme kontrolü

  1. Tez No: 482485
  2. Yazar: IBRAHIM F. TAHA ALZAIDI
  3. Danışmanlar: Assist. Prof. Dr. HABIB GHANBARPOURASL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Türk Hava Kurumu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine ve Uçak Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Zooloji Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 106

Özet

Tekrarlayan Öğrenme Kontrolü (ILC) sistemlerinin en büyük dezavantajlarından biri, öğrenme kazancının statik olması ve iterasyonun mevcut verilerini kullanarak kendini güncellemez olmasıdır. Belirsiz parametreleri olan dinamik bir sistemde kontrol elemanının kendi girdisini güncellemesine rağmen öğrenme kazancının parametrelerdeki yeni değişikliklere uyarlanamaması anlamına gelir ki bunun sonucunda öğrenme kazancı dinamik sistemi değişime uğramamış gibi işleme tabi tutacak ve bu da izleme sürecinde denetleyici arızasına neden olacaktır. Bu tezde, uyarlamalı iteratif öğrenme kontrol (AILC) algoritmasının analizi ve tasarımı, en küçük kareler yaklaşımı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. ILC öğrenme kazanç matrisini hesaplamak için yeni bir yöntem sunulmuştur. ILC algoritması bilinmeyen parametreleri olan bir SISO doğrusal zamanla-değişmeyen (LTI) dinamik sistem üzerine uygulanır, ve bir parametre tanımlayıcı bilinmeyen parametrelerin doğru değerlerini optimize etmek ve izleme hatasını en aza indirmek için tasarlanmıştır. Yanıt sonuçları ile simülasyon prosedürü bu monografinin son bölümüne yerleştirilmiştir. Önerilen algoritmayı simgeleyen simülasyon, bilinmeyen parametreleri olan doğrusal sistemler için uygundur ancak bu parametrelerin sınırları sınırlıdır. Ayrıca, kontrolör dahili hata değerini telafi edebilmektedir.

Özet (Çeviri)

One of the main disadvantages of iterative learning control (ILC) systems is that the learning gain is static and does not update itself by using the current data of iteration. For a dynamic system has uncertain parameters, although the controller will update its input, but the learning gain will not be adapted according to the new changes in parameters, so that, it will still treat the dynamic system as if no change has occurred, which leads to the controller failure in the tracking process. In this thesis, the analysis and design of adaptive iterative learning control (AILC) algorithm is implemented by using least squares approximation. A new method for calculating ILC learning gain matrix is presented. The ILC algorithm is applied on a SISO linear time-invariant (LTI) dynamic system with unknown parameters, and a parameter identificator is designed to optimize the accurate values of that unknown parameters and minimize the tracking error. The simulation procedure with the response results is placed in the last part of this monograph. The simulation, which represents the proposed algorithm, is suitable for linear systems that have unknown parameters but the bounds of these parameters are limited. Furthermore, the controller is able to compensate the internal error value.

Benzer Tezler

  1. Robotların bilinmeyen cisimlerin tutulabilirliğini içsel motivasyon desteği ile öğrenmesi

    Learning graspability of unknown objects via intrinsic motivation

    ERÇİN TEMEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SANEM SARIEL

  2. Predictive and adaptive channel estimation models for cooperative wireless communications

    İşbirlikli kablosuz haberleşme için öngörüsel ve adaptif kanal kestirim modelleri

    OMAR GATERA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET HAMDI KAYRAN

  3. D.A. makinasının parametre kestirimli adaptif optimal kontrolu

    Adaptive optimal control with parameter estimation of A.D.C. machine

    CİHANGİR HAN SELEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ. DR. FUAT GÜRLEYEN

  4. A modified anfis system for aerial vehicles control

    Hava araçları kontrolü için değiştirilmiş anfıs sistemi

    MUHAMMET ÖZTÜRK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM OZKOL

  5. Hücresel yapay sinir ağları için iki öğrenme algoritması ve görüntü işleme uygulamaları

    Two learning algorithms for cellular neural networks and their image processing applications

    SİNAN KARAMAHMUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ