Forward and inverse fuzzy based model predictive control of a turbocharged diesel engine with high-pressure exhaust gas recirculation system
Aşırı doldurmalı ve yüksek basınç egzoz gaz devirdaim sistemli bir dizel motorunun ileri ve ters bulanık model tabanlı öngörücülü kontrolü
- Tez No: 507320
- Danışmanlar: PROF. DR. MÜJDE GÜZELKAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mekatronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 101
Özet
Bu çalışmanın temel amacı, optimizasyon çözücüsünün uygun bir noktadan başlatılarak iterasyon sayısının ve optimizasyon süresinin azaltılmasıdır. Kontrolörde tahmin için kullanılacak model bulanık bir modeldir ve bu model non-lineer bir yapıdadır. Bulanık modelleme, yüksek dereceden non-lineer sistemleri modellemek için yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir. Motor, yüksek dereceden non-lineer bir sistemdir, motorun tüm çalışma aralığında dinamiklerini yakalamak için bulanık model kullanılması tercih edilmiştir. Bu bulanık modelin, dinamik bir yapıda olması için girdi olarak bir örnek gecikmeli çıkışları alan birinci dereceden regresyon yöntemi kullanılmıştır. Optimizasyon çözücüsünün uygun bir noktadan başlatmak için ters bulanık bir model kullanılmıştır ve giriş olarak bir ve iki örnek gecikmeli çıkışları alan ikinci mertebe regresyon yöntemine dayanmaktadır. Klasik bir MPC'deki çözücü, mevcut zaman adımında başlangıç noktası olarak son kontrol işareti değerlerini kullanmaktadır, buna karşılık önerilen yöntemde başlatma ters bulanık modele dayanmaktadır. Optimizasyon uygun bir noktadan başlatılırsa, çözüme kısıtlar etkin olduğu halde bu kısıtlamalara takılmadan ulaşılabilir. Bu çalışmada optimal çözümü bulacak olan optimizasyon algoritması ise Matlab ortamında bulunan 'fmincon' fonksiyonu kullanılmıştır. Çalışma sonunda önerilen MPC, klasik MPC ve PID kontolör performansları kıyaslanmıştır. Elde edilen sonuçlar raporlanarak, önerilen yöntemin zayıf ve üstün yönleri irdelenmiştir. Ayrıca, bulanık modelleme konusundaki çalışmalar irdelenmiştir.
Özet (Çeviri)
The main purpose of this study is to reduce the number of iterations and reduce the optimization duration by taking advantage of the initialization of the optimization solver in an appropriate point. The model to be used for estimation in the controller is a fuzzy model and it is non-linear. Fuzzy modeling is a widely used method for modeling high non-linear systems. Since the engine is an example of high non-linear systems, the fuzzy model is employed in order to capture the dynamics of the engine in all operation range. The fuzzy model is based on first order regression method, which takes one sample delayed outputs as inputs in order to be a dynamical model. An inverse fuzzy model is employed to initialize the optimization solver in an appropriate point and it is based on second order regression method which takes one and two sample delayed outputs as inputs. The solver in a classical MPC uses the last manipulated variable values as the initial points in the current time step whereas the initialization is based on the inverse fuzzy model in this study. If the optimization is initialized with a proper point, then the optimization may be completed before restricted by the limits or find a better solution while the limits are active. The optimization algorithm that finds the optimal solution is the 'fmincon' function which is available in Matlab environment. The proposed MPC, standard MPC and PID controller performances in terms of the weak and superior aspects are compared. In addition, studies on fuzzy modeling are discussed. It is aimed to increase the knowledge and know-how in this area by applying an advanced control method to a difficult control problem.
Benzer Tezler
- Genetik algoritmaların meteorolojik uygulamaları
Başlık çevirisi yok
MEHMET ÖZTOPAL
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEKAİ ŞEN
- Exact inversion method for dynamic takagi-sugeno fuzzy systems
Dinamik takagi-sugeno bulanık sistemler için tam ters alma yöntemi
KARAMA KHAMIS KARAMA
Doktora
İngilizce
2024
Mekatronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENK ULU
- Dört ayaklı bir robotun engebeli yüzeylerde yürüme analizi ve kontrolü
Gait analysis and control of a quadruped robot on rugged surfaces
MUHAMMED ARİF ŞEN
Doktora
Türkçe
2020
Makine MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METE KALYONCU
- Köprü hasarlarının dinamik test verileri ile saptanması
Identification of bridge damages by using vibration based test data
B. ÖZDEN ÇAĞLAYAN
- Bulanık mantık tabanlı sinirsel ağlarla robot kontrolü
Robot control with fuzzy based neural networks
ZAFER ORTATEPE
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN PARLAKTUNA