Nonlinear kontrol sistemlerinin analizi
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 75459
- Danışmanlar: DOÇ. DR. N. AYDIN HIZAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1998
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Makine Teorisi ve Kontrol Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 97
Özet
Bir çok proseste istenilen şeylerin istenilen zamanda olmasını sağlamak için kontrol şarttır. Bu proseslerin değişik aşamalarında benzer ya da farklı kontrol sistemleri kullanılarak gerekli teknik başarı elde edilebilir. Buradan da anlaşılacağı gibi çok farklı kontrol sistemleri vardır. Bunlar konumuza göre iki gruba ayrılabilirler. 1- Lineer Kontrol Sistemleri 2- Lineer Olmayan ( Nonlineer ) Kontrol Sistemleri Lineer kontrol sistemleri adından da anlaşılacağı gibi bilinen analitik metodlarla çözüme ulaştırılabilecek sistemler olmakla birlikte çok yaygın bir kullanım ağma da sahiptirler. Ancak bazı proseslerde bu sistemler istenilen mühendislik başarısı için yetersiz kalmaktadırlar. Bu durumda devreye nonlineer kotrol sistemleri girer. Nonlineer kontrol sistemlerinin analitik olarak çözümü zor hatta bir çok zaman olanaksızdır. Çünkü bu sistemlerin davranışlarının yorumlanması güçtür. Nonlineer sistemleri araştıran genel bir metod yoktur. Basit nonlineer denklemler kesin bir çözüme ulaştırılabilirler; fakat bir çok nonlineer denklem, ancak yaklaşık metodlarla, bilgisayar yardımıyla çözülebilir ve bu çözümlerin ancak bağlı bulundukları sınırlar içersinde gerçek oldukları söylenebilir.
Özet (Çeviri)
In a lot of processes control is necessary to provide things what we want in right time. Technical success can be obtained by using similar or different control systems in different steps of the processes. As we understand from here there a lot of different control systems. Basicly control systems can be devided into two groups. 1- Linear Control Systems 2- Nonlinear Control Systems As it is understood from its name linear control systems can be reached a solution by known methods. However, linear control systems has got large usage. But in some processes, these systems are unsufficent for engineering success. In this state, nonlinear control systems are used. Analitical solutions of nonlinear control systems are difficult even impossible, because it is difficult to understand the reaction of these systems. There is not a general method to search nonlinear systems. Because nonlinear differantial equations have not got a general solution method infact. Basic nonlinear equations can analitically be solved, but a lot of nonlinear equations can only be solved with approximate methods by the help of computer and it can be said that these solutions are true only in limits which belongs to those systems. Because there is not a general approximation.New methods are developed for the solution of nonlinear problems by the help of computers. By using digital computers, simulation techniques have been quite affective in analising and desing of nonlinear control systems. When the complextion of system made our analytical work harder computer simulations is the only way to get the necessary desing informations. In this work many nonlinearities have been analized. In practice error- squared and error-cubed of nonlinear systems has been analized by the help of computer. An error-squared controller can react in shorter time to the great deviation signal than linear controller. This means as the deviation increases the reaction time decreases. By the help of integral element in the nonlinear controller, the reaction time decreases if deviation is small. As it is seen, in the practice a nonlinear PI control is done. The nonlinear PI control is used both in error-squared and cubed methods. It can easily be seen from the graphics both methods come to steady-state in shorter time than linear control.Block and schematic diagram of the controlled system are seen. f = Kc [ L. e + ( 1-L ). abs ( e ). e ] Nonlinear Controller e = r-c + mValf S v T Kp Controller Kc E2 ve E3 Controlled Valf PI Cv- Qg- One of the significant disadvantage of nonlinear control system to the linear control system is; system parameters have to be adjusted for every set- point. This means, a steable nonlinear control can be unstable for a different set-point. In this state system parameters ( integral time, gain, final time etc. ) are changed and system is brought to steady-state. In error-squared and cubed methods system can reach unsteady-state in great deviation signals. In order to prevent this state, system has to be designed according to the greatest deviation. Two methods mentioned above can be called as avarage control methods. Because these methods do control in wide area around the set-point. This shows us system reaction is small in small deviation signals.Such controls are used in many industrial processes. For example pH control, surge tank and many other processes are controlled by these systems. Not only error-squared and cubed methods are used in liquid-level controls. By determining the requirements from the system a simple on-off control or three- state control can be used. As a summary error-squared control systems and similar ones are analized in this work and required informations are given. Nonlinear system parameters which cannot be solved analitically are determined by computer simulations. By the help of a computer program, we can make any changes on system parameters and get the ideal state. By this way, the parameters are determined. In contrary it is quite difficult to get the analitical solution. By the developing computer technologies we can easily get the solutions.
Benzer Tezler
- Feedback linearization, stability and control of piecewise affine systems exploiting canonical and conventional representations
Parça parça doğrusal sistemlerin kanonik ve konvansiyonel gösterilimler kullanarak geribeslemeyle doğrusallaştırılması, kararlılığı ve kontrolü
AYKUT KOCAOĞLU
Doktora
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
- Endüstriyel kontrol sistemlerinin CVSS tabanlı siber güvenlik zafiyet kategorisinin tahmini için bulanık lojistik regresyon model önerisi
A fuzzy logistic regression model proposal for predicting CVSS severity category of industrial control systems
AHMET MURAT DERE
Doktora
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KABAK
- Kesir dereceli kontrol sistemlerinin frekans cevaplarının hesaplanması ve tasarımı
Frequency response analysis and design of the fractional order control systems
CELALEDDİN YEROĞLU
Doktora
Türkçe
2011
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİnönü ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NUSRET TAN
- A new nonlinear lifting line method for configuration aerodynamics and deep learning based aerodynamic surrogate models
Konfigürasyon aerodinamiği analizi ve derin öğrenme bazlı aerodinamik dijital model oluşturmak için yeni bir doğrusal olmayan taşıyıcı çizgi metodu
HASAN KARALİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUT ADİL YÜKSELEN
PROF. DR. GÖKHAN İNALHAN
- Analysis and design of robust disturbance observers
Dayanıklı bozucu gözleyıcilerinin analiz ve tasarımı
İSA ERAY AKYOL
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TURAN SÖYLEMEZ