Hybrid methods in intelligent control
Akıllı kontrol alanındaki hibrid yöntemler
- Tez No: 82792
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET KEMAL LEBLEBİCİOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Akıllı Kontrol, Hibrid Sistemler, Kesikli Olay Sistemleri, Petri Ağları, Yapay Sinir Ağları, Optimal Kontrol, Hata Tesbiti, Hatanın Yerinin Bulunması, Otomatik înşa. vı, Intelligent Control, Hybrid Systems, Discrete Event Systems, Petri Nets, Neural Networks, Optimal Control, Failure Detection, Failure Diagnosis, Automatic Construction. IV
- Yıl: 1999
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 126
Özet
Günümüzde kompleks sistemlerin akıllı hibrid metodlar ile kontrol edilmesi konusuna gittikçe artan bir ilgi vardır. Hibrid metodları temel olarak iki sınıfa ayırmak mümkündür. İlk sınıf, bir veya birden fazla akıllı kontrol yöntemlerinin bir araya getirilmesi ile oluşturulan metodları kapsamaktadır. Bu şekilde oluşturulan hibrid metodlar, kendisini oluşturan yöntemlerin avantajlarını kendi üzerinde birleştirmektedir. Diğer sınıf ise kesikli olay sistemleri ile sürekli değişkenli dinamik sistemlerin bir araya gelmesiyle oluşan hibrid metodları içermektedir. Tezin ilk kısımında, ilk sınıfa giren iki farklı hibrid metod kullanılmıştır. Bunlardan birincisi bilgi tabanlı yapay sinir ağları kullanırken, diğeri ise yapay sinir ağları ile optimal kontrol metodlarını kullanmaktadır. Bu prensiplere dayanan hibrid metodlar, değişik süreçler üzerine uygulanmıştır. Tezin ikinci kısmı ise hata tesbiti ve hatanın sistemdeki yerinin bulunması konusuna ayrılmıştır (bu konu ikinci sınıfa ait olan hibrid metodlar yardımıyla incelenmiştir). Hata tesbit ve yer bulma probleminin çözümü için Petri ağlarından yararlanılmış, problemin bulanık yapısının tam olarak modellenebilmesi için renkli bulanık Petri ağları geliştirilmiştir. Bu fikirlerin kontrol edilmesi için bir Petri ağı simülasyon programı yazılmıştır. Bunun yanısıra, oluşturulan hata tesbit ve yer bulma yapısı değişik süreçler üzerinde denenmiştir.
Özet (Çeviri)
There is an increasing trend in solving complicated control problems by hybrid methods. It is possible to categorize hybrid methods into two classes. In the first one, two or more intelligent control techniques are combined in such a way that the overall architecture reflects the advantages of each technique involved. The second class of hybrid systems comprises the combination of discrete event systems (DES) and continuous variable dynamical systems (CVDS). In the first part of the thesis, two different structures belonging to the first class of hybrid systems have been used. The first structure is a knowledge based artificial neural network (KBANN) which performs interpolation in rule space of an expert controller. The second structure is a multi-input multi-output (MMO) neuro-optimal controller. Moreover, these methods are simulated to control some industrial processes. In the second part of the thesis, mainly, the failure detection and diagnosis (FDD) problem has been discussed (from the second type of hybrid systems point of view). The underlying structure of the FDD was constructed using Petri nets. In order to incorporate the fuzzy notion of failure concept and to make the structure more flexible fuzzy colored Petri nets has been introduced. All these ideas have been checked by a Petri net simulation msoftware, which has been developed in this work. The proposed FDD structure has been applied to different processes.
Benzer Tezler
- Design and deployment of deep learning based fuzzy logicsystems
Derin öğrenme tabanlı bulanık sistemlerin geliştirilmesi ve uygulanması
AYKUT BEKE
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- Optimizasyon problemlerinin çözümü için yapay arı kolonisi algoritması tabanlı yeni yaklaşımlar
Novel approaches based on articial bee colony algorithm to solve optimization pronlems
MUSTAFA SERVET KIRAN
Doktora
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MESUT GÜNDÜZ
- Use of artificial intelligence in design of input shaper for motion control of mechanical systems
Mekanik sistemlerin hareket kontrolü için giriş şekillendirici tasarımında yapay zeka kullanımı
SERKAN BELLER
Doktora
İngilizce
2021
Makine MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN YAVUZ
- Aykırı değer belirleme için melez bir zeki sistem tasarımı ve gerçekleştirimi
Design and implementation of hybrid intelligent system for outlier detection
ABDUL AHAD ABRO
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. AYBARS UĞUR
- Design of an intelligent boost pressure controller for a series sequential turbocharged diesel engine
Seri bağlı aşırı doldurma sistemine sahip dizel motorlar için akıllı manifold basıncı kontrolcüsü tasarımı
MUSTAFA ENGİN EMEKLİ
Doktora
İngilizce
2015
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLİN AKSUN GÜVENÇ