Uyarlamalı ve sinirsel-bulanık sistemler kullanarak katsayıları ayarlanabilen kesir dereceli; PID kontrolör tasarımı ve uygulaması
Design and application of fractional order PID controller with adjustable coefficients by using adaptive and neuro-fuzzy systems
- Tez No: 529052
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖMERÜLFARUK ÖZGÜVEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İnönü Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 129
Özet
Klasik tam sayı dereceli kontrolörlerin yerine kesir dereceli kontrolörlerin (PIλDµ) kullanılması giderek yaygınlaşmakta ve tercih edilmektedir. Kesir dereceli sistemler kullanılarak, performansı yüksek ve daha dayanıklı sistem cevapları alınabilmektedir. Kesir dereceli kontrolör tasarımı için kontrolör katsayı ve parametrelerin en uygun şekilde hesaplanması gerekir. Bulanık mantık ve yapay sinir ağları kontrol yöntemleri hem birlikte hem de ayrı şekilde kullanılarak katsayıları ayarlanabilen kesir dereceli PID kontrolör tasarımlarına daha kısa sürede tasarım, hız ve dayanıklılık kazandırılmıştır. Bu tezde, kesir dereceli kontrolör tasarım çalışmalarında, önce model referans uyarlama yöntemi ve daha sonra sinirsel-bulanık sistem yapısı kullanarak kesir dereceli PID kontrolör tasarımları gerçekleştirilmiştir. Kesir dereceli sinirsel-bulanık sistemi ile kontrolör tasarımı için uyarlamalı sinirsel bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) kullanılarak kesir dereceli PID kontrolör yapısı oluşturulmuştur. Bu şekilde bulanık mantık ve yapay sinir ağlarının avantajları birlikte kullanılmıştır. Bu yöntemler, çevrim içi veya çevrim dışı olarak kendi kendine öğrenme, organize olma, en iyi çalışma noktasına ayarlanma kabiliyetlerine sahiptirler. Bu tezde tasarlanan kesir dereceli PID kontrolörün katsayıları için yapay sinir ağları ve ayrıca önceden eğitilmiş ANFIS blokları kullanılmış ve tasarlanan kontrolörlerin benzetim uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Son aşamada değiştirilmiş hiperbolik tanjant fonksiyonunu kullanan otomatik ayarlamalı sinir hücreleri ile katsayıları ayarlanabilen kesir dereceli PID kontrolör tasarlanmış ve birim basamak cevapları alınmıştır. Çalışma kapsamında tasarlanan kesir dereceli kontrolörlerin performansları, kararlılıkları ve dayanıklılıkları benzetim programları ile test edilip sistemin çıkış cevapları karşılaştırılarak yorumlanmıştır. Çalışma sonunda çevrim içi katsayıları ayarlanabilen kontrolörlerin, diğer kontrolörlere göre performanslarının ve dayanıklıklarının daha iyi olduğu bilgisayar benzetimlerinde saptanmıştır. Ayrıca, kontrolör katsayılarını bulma ve ayarlama işlemindeki uğraşı ve zaman kaybı en aza indirgenmiştir.
Özet (Çeviri)
The use of fractional order controllers (PIλDμ) instead of classical integer order controllers is becoming increasingly common and preferred. By using fractional order systems, system responses with high performance and robustness can be obtained. For fractional order controller design, control coefficient and parameters should be calculated in the most appropriate way. By using adaptive, fuzzy logic and artificial neural network control methods either together or separately, less design time, speed and robustness gained to the design of fractional order PID controllers with adjustable coefficients. In this thesis, firstly a fractional order controller design with adaptive model reference method was performed. After this stage the controller was designed with neural-fuzzy system structure. A fractional PID controller structure was constructed using the adaptive neural fuzzy inference system (ANFIS) for fractional order neural-fuzzy controller design. In this way, the advantages of fuzzy logic and artificial neural networks are used together, because these methods have the ability to self-learning, self-organizing and self-adjusting to the optimum point, online or offline. Artificial neural networks and previously trained ANFIS blocks are used as coefficients of the fractional PID controller designed in this thesis and the simulations of the designed controllers has been carried out. At the last stage a fractional order controller was designed with a auto-tuning neuron that uses the modified hyperbolic tangent function and the unit step responses were taken. At the end of the study, the computer simulations show that the controllers whose coefficients adjusted on-line have better performance, stability and robustness than the other controllers. Furthermore, the effort and time lost in the process of finding and adjusting the controller coefficients has been reduced to minimum level.
Benzer Tezler
- Support vector regression based controller design methods for nonlinear systems
Lineer olmayan sistemler için destek vektör regresyon tabanlı kontrolör tasarım metodları
KEMAL UÇAK
Doktora
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL
- Power allocation for cooperative NOMA systems based on adaptive-neuro fuzzy inference system
Uyarlanabilir nöro bulanık çıkarım sistemine dayalı işbirlikli NOMA sistemleri için güç tahsisi
MELİKE NUR ÜÇBAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
- NARMA-L2 controller design for nonlinear systems using online lssvr
Doğrusal olmayan sistemler için çevrimiçi en küçük kareler destek vektör regresyonu ile NARMA-L2 kontrolör tasarımı
GÖKÇEN DEVLET ŞEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL
- Investigation and design of fuzzy logic based controllers for nonlinear systems
Doğrusal olmayan sistemler için bulanık mantığa dayalı denetleyicilerin araştırılması ve tasarlanması
ÖMER ÖZGÜN
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiPROF. DR. YORGO İSTEFANOPULOS
- Portfolio optimization with wavelet analysis and neural fuzzy networks
Dalgacık analizi ve bulanık sinir ağları modeli ile portföy optimizasyonu
ÖMER ZEKİ GÜRSOY