Geri Dön

An Adaptive nonlinear model predictive controller using a neural network

Yapay sinir ağı ile bütünleştirilmiş doğrusal olmayan adaptif model öngörümlü denetici

  1. Tez No: 68456
  2. Yazar: ÖZGÜR KARAHAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. CANAN ÖZGEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Doğrusal Olmayan Adaptif Model Öngörümlü Denetici, Doğrusal Model Öngörümlü Denetici, Model Öngörümlü Denetim, Yapay Sinir Ağı, Bilgisayar destekli denetim, Yapay sinir ağları, Adaptive Non-linear Model Predictive Controller, Linear Model Predictive Controller, Model Predictive Control, Neural Network. IV, Computer aided control, Artificial neural networks
  7. Yıl: 1997
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Öz YAPAY SİNİR AĞI İLE BÜTÜNLEŞTİRİLMİŞ DOĞRUSAL OLMAYAN ADAPTİF MODEL ÖNGÖRÜMLÜ DENETİCİ Karahan, Özgür Yüksek Lisans, Kimya Mühendisliği Tez Yöneticisi : Prof. Dr. Canan Özgen Ortak Tez Yöneticisi : Prof. Dr. Uğur Halıcı Ağustos 1997, 109 sayfa Bu çalışmada, Doğrusal Model Öngörümlü Deneticilerin kapasitelerini doğrusal olmayan sistemlerin denetimi için genişleten bir Doğrusal Olmayan Adaptif Model Öngörümlü Denetici, Model Öngörümlü Denetim çalışma yapısında üç katmanlı ileri beslemeli bir Yapay Sinir Ağı kullanılarak geliştirildi. Bu Yapay Sinir Ağı, Backpropagation algoritması kullanılarak, Doğrusal Model Öngörümlü Deneticinin öngördüğü sistem çıktısı ile doğrusal olmayan gerçek sistemin çıktısı arasındaki farkın modellenmesi için eğitildi.Doğrusal Olmayan Adaptif Model Öngörümlü Deneticinin performansı, bozucu etkenlerin bertaraf edilmesi ve sistem çıktısının istenilen değeri takip etmesi yetenekleri için çok bileşenli bir karışımı yüksek saflıkta ayıran bir damıtma kolonunun simülasyonu üzerinde test edildi ve Doğrusal Model Öngörümlü Deneticinin performansı ile karşılaştırıldı. Elde edilen sonuçlar, bu çalışmada geliştirilen Doğrusal Olmayan Adaptif Model Öngörümlü Deneticinin bozucu etkenlerin sisteme girmesi ve sistem çıktısının referans değerinin değişmesi durumlarında, sistemi iyi bir performansla denetlediğini göstermiştir. Bunun yanısıra, Doğrusal Olmayan Adaptif Model Öngörümlü Denetimcinin performansının, Doğrusal Model Öngörümlü Deneticinin performansından çok daha iyi olduğu belirlenmiştir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT AN ADAPTIVE NON-LINEAR MODEL PREDICTIVE CONTROLLER USING A NEURAL NETWORK Karahan, Özgür M.Sc., Department of Chemical Engineering Supervisor : Prof. Dr. Canan Özgen Co-supervisor : Prof. Dr. Uğur Halıcı August 1997, 109 pages An Adaptive Non-linear Model Predictive Controller (ANMPC) is developed which extends the capacity of Linear Model Predictive Controller (LMPC) for non linear systems, by utilising a three-layered feed-forward Neural Network (NN) in the Model Predictive Control (MPC) work frame. The three-layered feed-forward NN, which is trained by using the Backpropagation algorithm, is used to model the deviation of LMPC predictions from actual non-linear system outputs. mThe developed ANMPC is tested for its disturbance rejection and set-point tracking capabilities and compared to that of the LMPC, using a dynamic simulation program for a multi-component high-purity distillation column. Results reveal that the ANMPC successfully stabilizes the non-linear system in the face of disturbances and set-point changes. Also, it is found that the ANMPC is superior in control compared to the LMPC.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    465461

    Uyarlamalı araç takip sistemlerinde model öngörülü kontrol yöntemleri: Karşılaştırmalı bir çalışma

    Model predictive control approaches for adaptive cruise control systems: A comparative study

    UMUT KARAPINAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AFİFE LEYLA GÖREN

  2. Tez No

    675955

    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

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA

  3. Tez No

    994203

    Zaman alanı performans kriterlerine dayalı yapay zekâ destekli pıd denetleyici parametre ayarı

    Ai-assisted pid controller parameter tuning based on time-domain performance criteria

    MUHAMMET ENSAR AÇIKMEŞE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLHAN KOCAARSLAN

  4. Tez No

    877031

    Evaluation of model-based predictive control methods in high-speed automated ground vehicle path following

    Yüksek hızlı bir otonom kara taşıtının yörünge takibinde model bazlı öngörülü kontrol yöntemlerinin değerlendirilmesi

    VOLKAN BEKİR YANGIN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGEN AKALIN

  5. Tez No

    310564

    Destek vektör regresyonu ile PID kontrolör tasarımı

    Design of PID controller via support vector regression

    KEMAL UÇAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE

Geri Dön