Neural network based adaptive output feedback control: Applications and improvements
Yapay sinir ağları tabanlı uyarlamalı çıktı geri beslemeli kontrol: Uygulamalar ve iyileştirmeler
- Tez No: 910924
- Danışmanlar: PROF. DR. ANTHONY J. CALISE
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Aeronautical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Georgia Institute of Technology
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Havacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Havacılık ve Uzay Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 155
Özet
Bu tezde, yakın zamanda geliştirilen sinir ağı tabanlı uyarlanabilir çıkış geri besleme kontrolörlerinin oluşan çeşitli problemlere karşı davranışı hem simülasyon hem de deney ortamlarında incelenmiştir. Amaç, bu kontrolörlerin geliştirilmesinin ardındaki teoriyi sayısal ve deneysel olarak değerIendirmek, pratik uygulamalarda ihtiyaç duyulan ileri geliştirme ihtiyaçlarını tespit etmek ve nihayetinde uyarlanabilir kontrolörlerin gerçek dünya problemlerine uygulanabilirliğini artırmak için belirlenen yönlerde daha fazla araştırma yapmaktır. Bu tezde temelde mevcut sabit kazançlı kontrolörleri güçlendiren uyarlanabilir kontrolörlere odaklıyoruz. Yakın zamanda geliştirilen bir yaklaşımın, tesis modeli ve mevcut kontrolöre ilişkin minimum bilgiye sahip sistemlere uygulanabilirliği sebebiyle gerçek dünya uygulamalarında büyük bir başarı potansiyeli taşıdığına inanılmaktadır. Bu tez çerçevesinde ortaya koyulan formülasyon, birbirine bağlı sistemlerin ayrıştırılmış kontrolünü gerçekleştirmek için çoklu giriş ve çıkış seviyesine genişletilmiş olup bu formülasyon bir formasyon uçuşu rüzgâr tüneli deneyinde başarıyla test edilmiştir, Komut koruma yöntemi, giriş saplamalarına sahip sistemlerin de dahil edilmesiyle ele alabileceği sistem sınıfını daha da genişletme yaklaşımının ortaya koyulması için formüle edilmiştir. Ayrıca, minimum faz dışı özelliklerin yeterli doğrulukla modellendiği ve mevcut kontrolörün tasarımında uygun şekilde ele alındığı minimum faz dışı sistemlere bahsi geçen yaklaşımın uygulanmasına izin veren bir formülasyon benimsenmiştir. Yaklaşımın belirli koşullar altında doğrusal olmayan kontrolörleri güçlendirmek için de uygulanabileceği gösterilmiş ve dönen bir mermi ile doğrusal olmayan yönlendirme yasasının güçlendirildiği bir örnek sunulmuştur. Yüksek doğrulukta altı serbestlik derecesine sahip doğrusal olmayan bir simülasyon kodu kullanılarak simülasyon sonuçları sunulmuştur. Tezde ayrıca aktif akış aktüatörleri ile kapalı çevrim uçuş kontrolü için bir ön uyarlamalı kontrolör tasarımı sunulmaktadır. Bu tür aktüatörlerin dinamik uçuştaki davranış koşulları bilinmemektedir. Uyarlanabilir kontrolör tasarımını simülasyonda test etmek için, statik uçuş koşullarında akış kontrol aktüatörlerinin deneysel olarak gözlemlenen özelliklerinin yanı sıra aktüasyon, akış alanı dinamikleri ve aracın sert gövde dinamikleri arasındaki olası bağlantı etkilerine uyan hayali bir aktüatör modeli geliştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Application of recently developed neural network based adaptive output feedback controllers to a diverse range of problems both in simulations and experiments is investigated in this thesis. The purpose is to evaluate the theory behind the development of these controllers numerically and experimentally, identify the needs for further development in practical applications, and to conduct further research in directions that are identified to ultimately enhance applicability of adaptive controllers to real world problems. We mainly focus our attention on adaptive controllers that augment existing fixed gain controllers. A recently developed approach holds great potential for successful implementations on real world applications due to its applicability to systems with minimal information concerning the plant model and the existing controller. In this thesis the formulation is extended to the multi-input multi-output case for distributed control of interconnected systems and successfully tested on a formation flight wind tunnel experiment. The command hedging method is formulated for the approach to further broaden the class of systems it can address by including systems with input nonlinearities. Also a formulation is adopted that allows the approach to be applied to non-minimum phase systems for which non-minimum phase characteristics are modeled with sufficient accuracy and treated properly in the design of the existing controller. It is shown that the approach can also be applied to augment nonlinear controllers under certain conditions and an example is presented where the nonlinear guidance law of a spinning projectile is augmented. Simulation results on a high fidelity 6 degrees-of-freedom nonlinear simulation code are presented. The thesis also presents a preliminary adaptive controller design for closed loop flight control with active flow actuators. Behavior of such actuators in dynamic flight conditions is not known. To test the adaptive controller design in simulation, a fictitious actuator model is developed that fits experimentally observed characteristics of flow control actuators in static flight conditions as well as possible coupling effects between actuation, the dynamics of flow field, and the rigid body dynamics of the vehicle.
Benzer Tezler
- 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
1994
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
- 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
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA
- Model-free load frequency control in isolated microgrids based on reinforcement learning
İzole mikroşebekelerde pekiştirmeli öğrenmeye dayalı model bağımsız yük frekans kontrolü
AMJAD MUNEIM MOHAMMED
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA YILDIZ TAŞCIKARAOĞLU
- Hücresel nöral ağlar ve uygulamaları
Cellular neural networks and applications
SEVİLAY ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. I. CEM GÖKNAR
- State of charge estimation of lithium-ion batteries using machine learning approach
Makine öğrenmesi yaklaşımı kullanılarak lityum iyon pillerin şarj durumu tahmini
OSMAN ALPER ALTUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİNE AYAZ