Voltaj kontrollü manyetik top askı sistemi için yapay sinir ağı tabanlı uyarlamalı kontrol
Neural network-based adaptive control for voltage-controlled magnetic levitation system
- Tez No: 931416
- Danışmanlar: DR. FATİH ADIGÜZEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 54
Özet
Bu tezde, bir manyetik top askı sisteminin kontrolü için doğrusal olmayan bir kontrolcü tasarımı sunulmuştur. Önerilen yaklaşım, geri adımlamalı kontrol yöntemi ile radyal tabanlı fonksiyon sinir ağı yapısını birleştiren hibrit bir kontrol stratejisine dayanmaktadır. Tasarlanan kontrolcü, doğrusal olmayan dinamiklerin yanı sıra parametre belirsizlikleri ve dış bozucuların etkisi altında sistem performansını değerlendirmek amacıyla incelenmiştir. Çalışma kapsamında, bir manyetik top askı sisteminin doğrusal olmayan modeli ayrıntılı bir şekilde türetilmiş ve sistemin dinamik özellikleri analiz edilmiştir. Parametre belirsizlikleri ve dış bozucuların etkilerini telafi etmek amacıyla, radyal tabanlı fonksiyon sinir ağı ileri beslemeli bir yapı olarak sisteme entegre edilmiştir. Sistemin kararlılığı, Lyapunov kararlılık teorisi kullanılarak gösterilmiştir ve bu yaklaşımın matematiksel altyapısı detaylı bir şekilde açıklanmıştır. Sayısal benzetim çalışmaları, MATLAB ortamında sabit bir referans noktasında dengeleme ve sinüzoidal bir referans yörüngesi takibi olacak şekilde iki farklı senaryo üzerinden gerçekleştirilmiştir. Benzetim sonuçları, önerilen kontrolcünün dinamik değişikliklere ve dış bozuculara karşı etkili bir performans sergilediğini göstermektedir. Özellikle, radyal tabanlı fonksiyon sinir ağı destekli kontrol yapısının, kararlı durum hatasını azaltmada, dinamik davranışı iyileştirmede ve kontrol giriş sinyalini daha kararlı hale getirmede başarılı olduğu gözlemlenmiştir. Elde edilen bulgular, manyetik top askı sistemlerinde radyal tabanlı fonksiyon sinir ağı entegrasyonunun, doğrusal olmayan dinamiklere sahip sistemlerde kararlılığı ve performansını artırmak için güçlü bir çözüm sunduğunu ortaya koymaktadır. Önerilen hibrit yaklaşım, parametre belirsizlikleri ve dış bozucular altında güvenilir ve verimli bir kontrol mekanizması sunduğunu kanıtlamaktadır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a nonlinear controller is developed to manage and control the behavior of a magnetic levitation ball system. The proposed approach is based on a hybrid control strategy that combines the backstepping control method with a radial basis function neural network structure. The designed controller is examined to evaluate system performance under the influence of nonlinear dynamics, parameter uncertainties, and external disturbances. In the scope of the project, the nonlinear model of the magnetic levitation ball system is derived in detail, and the dynamic characteristics of the system are analyzed. To compensate for the effects of parameter uncertainties and external disturbances, a radial basis function neural network is integrated into the system as a feedforward structure. The stability of the system is demonstrated using Lyapunov stability theory, and the mathematical foundation of this approach is explained in detail. Numerical simulations were conducted in the MATLAB environment for two scenarios: balancing at a fixed reference point and tracking a sinusoidal reference trajectory. The simulation results indicate that the proposed controller performs effectively against dynamic changes and external disturbances. Specifically, the control structure supported by the radial basis function neural network has been observed to successfully reduce steady-state error, improve dynamic behavior, and stabilize the control input signal. The findings reveal that integrating radial basis function neural networks into magnetic levitation ball systems offers a robust solution for enhancing stability and performance in systems with nonlinear dynamics. The proposed hybrid approach demonstrates its capability to provide a reliable and efficient control mechanism under parameter uncertainties and external disturbances.
Benzer Tezler
- Directed assembly of charged nanoparticles by using electrostatic forces in a fluidic medium
Yüklü nanoparçacıkların elektrostatik kuvvetler ile akışkan ortamda yönlendirilmesi
ELIZA SOPUBEKOVA
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Makine Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Nanoteknoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. EMİNE YEGAN ERDEM
- Elektrospinning yöntemi ile gümüş nanopartikül içeren PVP bazlı antibakteriyel nanolif üretimi
Production of the antibacterial PVP nanofibers containing silver nanoparticles via electrospinning method
HAVA ÇAVUŞOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞEGÜL MERİÇBOYU
- Deposition and characterization of single and multilayered boron carbide and boron carbonitride thin films by different sputtering configurations
Tek ve çok katmanlı bor karbür ve bor karbonitrür ince filmlerinin farklı sıçratma teknikleriyle biriktirilmesi ve karakterizasyonu
TOLGA TAVŞANOĞLU
Doktora
İngilizce
2009
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. MİCHEL JEANDİN
PROF. DR. OKAN ADDEMİR
- Investigation of the growth kinetics and morphology transitions during porous anodization of titanium in ethylene glycol based electrolytes
Etilen glikol bazlı elektrolitlerde titanyumun gözenekli anodizasyonu sırasında oluşan oksidin büyüme kinetiği ve morfolojik geçişlerinin incelenmesi
EREN SEÇKİN
Doktora
İngilizce
2022
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA KAMİL ÜRGEN
- Comparison of three IPMSM sensorless position estimation methods through simulations and experiments
İç sabit mıknatıslı senkron motorlarda üç sensörsüz konum tahmini yönteminin simülasyonlar ve deneyler aracılığı ile karşılaştırılması
KAAN BAYKA
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ