Geri Dön

Fuzzy iterative learning control with application

Bulanık yinelemeli öğrenme kontrolü ile uygulaması

PDF İndir

  1. Tez No: 655982
  2. Yazar: MUHAMMED MAHMUT AKSOY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İLYAS EKER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Yinelemeli Öğrenme Kontrolü, ILC, Bulanık Mantık, Uyarlama, PID, Iterative Learning Control, ILC, Fuzzy Logic, Adaptive, PID
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 148

Özet

Gelişen teknoloji ile birlikte endüstriyel sistemlerde doğruluk ve yüksek hassasiyet için kontrol uygulamaları önem kazanmıştır. Modern kontrol yöntemleriyle klasik kontrolörlerin eksikliklerini ortadan kaldırarak, sistemlerin istenilen performans özelliklerinde çalışmasını sağlamıştır. Bu çalışmada, bulanık PID tipi yinelemeli öğrenme kontrol yöntemi geliştirilmiş ve DC motor hız kontrolünün gerçek zamanlı deneysel bir uygulaması yapılmıştır. Alternatif olarak, uyarlanabilir bulanık PID tipi yinelemeli öğrenme kontrolü geliştirilmiştir. Yöntemler, uyarlamalı yöntem, bulanık mantık kontrolü ve yinelemeli öğrenme kontrolü birleştirilerek oluşturulur. PID kontrolörünün orantılı, integral ve türev (KP, KI, KD) kazançları bulanık mantığa göre ayarlanır. Bulanık mantık denetleyicisi, bulanık kurallara göre geliştirilmiştir, böylece sistemin temelde sağlam olmasını sağlar. Her PID parametresini ayarlamak için bulanık kurallar kullanılır. Uyarlanabilir yöntem, bulanık mantık kontrol girişi ve PID parametrelerinden birinin uyarlanması için kullanılır. Bu sistemde iki uyarlanabilir algoritma vardır. Algoritmalar, PID parametrelerinin ayarlanmasına yardımcı oldu. Yinelemeli öğrenme denetleyicisi (ILC) bölümünde, bulanık mantık denetleyicisinden üretilen PID parametreleri ve önceden oluşturulmuş kontrol sinyali kullanılarak yeni bir kontrol sinyali üretilir. DC motora uygulanan bu yöntem ile geçici tepki, izleme tepkisi ve bozulma azaltma durumları incelenmiştir. Sonuçlar, uyarlanabilir bulanık PID tipi ILC yönteminin daha iyi zaman uzayı karakteristikleri ve daha iyi DC motor performansı sağladığını göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Control applications have become important for accuracy and high precision in industrial systems with the developing technology. By eliminating the deficiencies of classical controllers with modern control methods, it has provided the systems to work in desired performance specifications. In this study, a fuzzy PID-type iterative learning control method was developed and a real-time experimental application of DC motor speed control was made. Alternatively, adaptive fuzzy PID-type iterative learning control has been developed. The methods are created by combining the adaptive method, fuzzy logic control and iterative learning control. The proportional, integral and derivative (KP, KI, KD) gains of the PID controller are adjusted according to fuzzy logic. The fuzzy logic controller is developed according to fuzzy rules, thus ensuring the system is fundamentally robust. Fuzzy rules are used to adjust each PID parameter. Adaptive method is used for adaptation of fuzzy logic control input and one of PID parameters. There are two adaptive algorithms in this system. The algorithms helped to adjust PID parameters. In the iterative learning controller (ILC) part, a new control signal is generated by using the PID parameters generated from the fuzzy logic controller and the previously generated control signal. With this method applied on the DC motor, the transient response, tracking response and disturbance reduction situations were examined. The results show that adaptive fuzzy PID-type ILC method has better time domain characteristics and gives better DC motor performance.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    713564

    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

  2. Tez No

    360978

    Oracle veri tabanında PL/SQL dilinde genetik algoritma kullanılarak yapay zekâ ve bulanık mantık tabanlı sorgulama yazılımı geliştirilmesi ve uygulaması

    Development and application of artificial intelligence and fuzzy logic based querying software in oracle database and PL/SQL language by using genetic algorithm

    SEYHUN TUZKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGediz Üniversitesi

    Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA GÜNEŞ

  3. Tez No

    363545

    Tip-2 bulanık öbekleme yöntemleri ile zaman serilerinin modellenmesi

    Time series modelling with Type-2 fuzzy clustering methods

    MEHMET FURKAN DODURKA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. ENGİN YEŞİL

  4. Tez No

    39613

    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

  5. Tez No

    341227

    Usability metrics on e-learning systems

    Uzaktan eğitim sistemlerinde kullanılabilirlik ölçütleri

    MEHMET RAFİ DOĞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. ADEM KARAHOCA

Geri Dön