Geri Dön

Towards improved adaptive control: Human pilot models & memory-augmented architectures

Gelişmiş uyarlamalı kontrol'e doğru: İnsan pilot modelleri & bellek ile geliştirilmiş yapılar

  1. Tez No: 829298
  2. Yazar: ABDULLAH HABBOUSH
  3. Danışmanlar: DOÇ. YILDIRAY YILDIZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 84

Özet

Bu tezde, endüstriyel uygulamalarda uyarlamalı kontrolcülerin kullanılmasını engelleyen temel sorunlara yeni çözümler sunuyoruz. İnsanların kontrol konusundaki uzmanlığından ilham alarak geliştirdiğimiz teknikleri bu tezde paylaşırken özellikle insanların anormallikler karşısında nasıl uyum sağladıklarını ve bunları daha iyi telafi etmek için hafızalarını nasıl kullandıklarını anlamaya odaklanıyoruz. Bu amaçla, uyarlamalı bir kontrolcü ile döngüdeki insan davranışını tahmin etmek için uyarlanabilir insan pilot modelleri öneriyoruz. Lyapunov kararlılık analizlerine dayalı olarak geliştirilen modeller, bir anormallik durumunda güvenli çalışmayı sağlamak için insan pilotlar ve uyarlamalı kontrol sistemleri arasındaki etkileşimleri simülasyon ortamında test etmeyi sağlayan değerli araçlardır. Bu, insanlı uygulamalar için uyarlamalı kontrolcülerin nasıl daha iyi tasarlanacağına ilişkin analitik yöntemler sağlayabilir. İnsan pilotlarla olumsuz etkileşimlerinin yanı sıra, uyarlamalı kontrolcülerin pilotlu uygulamalarda nadiren kullanılmasının bir başka nedeni de geçiş dönemindeki performanslarıdır. Uyarlamalı kontrol sistemlerinin geçiş dönemindeki performanslarını iyileştirmek için çok sayıda çalışma yapılmış olsa da, bu tezde, insan benzeri bellek yeteneklerine sahip uyarlamalı kontrolcüler geliştirerek önce geçiş döneminden yararlanmaya odaklanıyoruz. Belirsizliklere karşı esnek bir sistem elde etmeye yardımcı olmak için daha önce yaşanan anormalliklerin geçiş dönemleri hakkında depolanmış verileri kullanabilen bir bellek mimarisi öneriyoruz. Uyarlamalı kontrolcülerin, önceden deneyimlenmiş anormallikleri daha iyi telafi etmek için keşif yerine belleğe güvenmelerini sağlayan önerilen bellek mimarisinin etkinliği sayısal simülasyonlarla ve Lyapunov kararlılık analizi ile doğrulanmıştır.

Özet (Çeviri)

To facilitate the implementation of adaptive control methods, this dissertation introduces novel solutions to key problems that hinder the employment of adaptive controllers in industrial applications. We present techniques that are inspired by humans' versatility in the control loop, where we focus on understanding how humans adapt in the face of anomalies, and how they use their memory to better recover from them. Towards that end, we propose adaptive human pilot models suited for the prediction of human behavior in the loop with an adaptive controller. These models serve as valuable tools to test the interactions between human pilots and adaptive control systems in the simulation environment in order to ensure safe operation in the presence of an anomaly. Furthermore, the development of the models is carried out based on rigorous Lyapunov stability analyses, which can provide analytical insights into how to better design adaptive controllers for manned applications. Apart from their unfavorable interactions with human pilots, another issue that accounts for the scarce employment of adaptive controllers in piloted applications lies in their transient characteristics. While numerous works are devoted to improving the transients of adaptive control systems, in this dissertation, we focus on taking advantage of it first by providing adaptive controllers with human-like memory capabilities. We propose a memory architecture that can make use of stored data about the transients of previously experienced anomalies to aid in obtaining a resilient system against uncertainties. Thus, the proposed memory architecture enables adaptive controllers to rely on memory rather than exploration to better recover from familiar anomalies. The effectiveness of the architecture is validated through numerical simulations, and a rigorous Lyapunov stability analysis is provided.

Benzer Tezler

  1. Autofly-aid: Flight deck automation support with dynamic 4d trajectory management for responsive and adaptive airborne collision avoidance

    Autofly-aıd: havada çarpışmadan kaçınma için esnek ve uyarlamalı 4 boyutlu dinamik rota yönetimi ile uçuş karar destek sistemi

    EMRE KOYUNCU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN İNALHAN

  2. Reducing in-vehicle communication overload and enhancing efficiency in autonomous and electrical vehicles

    Otonom ve elektrikli araçlarda araç içi iletişim yükünü azaltma ve etkinliğini artırma

    YUNUS KAĞAN ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET CANSIZ

  3. The performance analysis of variable time gap adaptive cruise control for different algorithms with model based feedforward control structure

    Model tabanlı ileri besleme kontrol yapısıyla, farklı uyarlanabilir hız sabitleyiciler için değişken zaman açıklık algoritmasının performans analizi

    ONUR EVİRGEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER ÜSTOĞLU

  4. Bilgisayar destekli enerji yönetim sistemleri ve kontrol merkezleri

    Computer based energy management system and control centres

    METİN İZGİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. NESRİN TARKAN

  5. Tek A'lı çekirdeklerin taban-durum manyetik momentlerinin sinirsel-bulanık sistemiyle belirlenmesi

    Determination of the ground-state magnetic moments of odd mass nuclei using neuro-fuzzy system

    BÜRUCE ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN YAKUT