Geri Dön

Robust adaptive type-2 neural fuzzy sliding mode control of a class of nonlinear systems

Bir doğrusal olmayan sistemler sınıfının gürbüz uyarlanır tip-2 sinirsel bulanık kayan kipli kontrolü

  1. Tez No: 645120
  2. Yazar: MUHAMMAD UMAIR KHAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TOLGAY KARA
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 122

Özet

Bu çalışmanın amacı aşırı birleşik dinamikleri ve sonsuz sayıda boyutu olan, esnek çok elemanlı doğrusal olmayan sistemler sınıfının kontrolü için bir uyarlamalı kontrol şeması tasarlamaktır. Modların süperpozisyonu yöntemiyle (AMM) sonlu sayıda boyutlu bir model elde edilir, ancak kesilmiş modelde sistemi zor bir kontrol problemi haline getiren belirsizlikler mevcuttur. Önerilen uyarlamalı kontrol şeması kayan kipli kontrol (SMC) ile tip-2 sinirsel bulanık sistemin (NFS) melezidir. NFS parametrelerini optimize etmek için yeni değiştirilmiş eşlenik gradyan (CG) algoritması kullanılmıştır, böylece kendi kendini uyarlama yeteneklerini geliştirir. Önerilen kontrol şemasının kontrol kuralı belirsiz sistem fonksiyonlarının tahminini gerektirir ki bunlar uyarlamalı NFS tarafından sağlanır. Kontrol sisteminin kararlılığı Lyapunov kararlılık teoremi kullanılarak sağlanmıştır. Önerilen kontrol şemasıyla karşılaştırmak amacıyla çeşitli diğer akıllı kontrol şemaları da test edilmiştir. Benzetim sonuçları açık biçimde önerilen kontrol şemasının sistemin doğal sapmalarını yönetmenin yanı sıra takip verimliliğini de iyileştirdiğini, bu nedenle doğrusal olmayan esnek çok elemanlı sistemler sınıfı için güvenilir bir teknik olduğunu açıkça ortaya koymuştur.

Özet (Çeviri)

This study aims to develop an adaptive control scheme for the control of a class of flexible multi-body nonlinear systems with infinite dimensions and extremely coupled dynamics. The finite-dimensional model is obtained by the assumed modes method (AMM), but there are uncertainties in the truncated model, which makes the system a challenging control problem. The proposed adaptive control scheme is the hybrid of the sliding mode control (SMC) and the type-2 neural fuzzy system (NFS). A newly modified conjugate gradient (CG) algorithm is used to optimize the NFS parameters, thus enhancing its self-adapting capabilities. The control law of the proposed control scheme requires the estimation of the unknown system functions, which is provided by the adaptive NFS. The stability of the control scheme is guaranteed by the Lyapunov stability theorem. Several other intelligent control schemes have also been tested to provide a comparison with the proposed control scheme. The simulation results clearly show that the proposed control scheme improves tracking efficiency while managing the inherent deflections of the system, making it an appropriate adaptive control technique for the class of flexible multi-body nonlinear systems.

Benzer Tezler

  1. Basamak patlatmasında tasarım parametrelerinin patlatma verimliliği ve çevresel etki açısından değerlendirilmesi

    Evaluation of design parameters in bench blasting in terms of blast efficiency and environmental effect

    ÖZGE AKYILDIZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TÜRKER HÜDAVERDİ

  2. Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  3. Dış gürültülerin ve model belirsizliklerinin bulunduğu iki eklemli robot bir manipülatörün yörünge kontrolü

    Trajectory tracking control of a two-link manipulator with external noise and model uncertainty

    MELİKCAN ÖLGÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ UMUT TİLKİ

  4. Modelling longitudinal motion of an electric vehicle and wheel slip control through NN based uncertainty prediction

    Elektrikli aracın boyuna hareketinin modellenmesi ve yapay sinir ağı tabanlı belirsizlik kestirimli tekerlek kayma kontrolü

    DUYGU ÖZYILDIRIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA

  5. Robot kollarının adaptif kontrolü

    Adaptive control of robot arms

    K.FATİH DİLAVER