Seyir ve adaptif seyir kontrolü için veri odaklı doğrusal karesel regülatör yaklaşımı
A data-driven linear quadratic regulator approach for cruise and adaptive cruise control
- Tez No: 967694
- Danışmanlar: DOÇ. DR. UĞUR YILDIRAN
- 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: 89
Özet
Bu tez çalışmasında, batarya elektrikli araçların (BEA) boylamasına dinamiklerine dayalı bir seyir kontrol sistemi tasarlanmış ve bu sistem için Veri Odaklı Doğrusal Kuadratik Regülatör (LQR) yaklaşımı önerilmiştir. MATLAB-Simulink ortamında elektriksel aktarma organları, tekerlek dinamikleri ve araç gövdesi etkileşimlerini içeren kapsamlı bir BEA modeli oluşturuldu. Sabit Hızlı (SK) ve Uyarlamalı Seyir Kontrolü (ASK) sistemlerde kullanılmak üzere önerilen bu veri dayalı kontrol yaklaşımı test edilmiştir. Veri dayalı kontrol, sistemin modelin parametre tahmini yapmadan yada matematiksel modeli oluşturulmadan sadece giriş-çıkış verileri kullanılarak kontrolör tasarlanabilir. Tez altı ana aşamada yürütülmüştür. İlk olarak, BMW i3 araç parametreleri baz alınarak boyuna araç modelleri oluşturulmuştur. İkinci aşamada, Veri Odaklı LQR algoritması geliştirilir ve Araç modeli geliştirilen algoritmaya entegre edilerek ve testler gerçekleştirilmiştir. Sırasıyla Üçüncü ve dördüncü aşamada SK ve ASK sistemleri ayrı ayrı modellenerek her bir model için kontrolör hesaplanmıştır. Beşinci aşamada ise kontrolör kullanılarak SK ve ASK sistemlerine uygulanır. Bu sayede ölçülen aracın hızı, pozisyonu ve mesafesi gibi parametreleri incelenerek performansı değerlendirilmiştir. En son aşamada ise önerilen yöntem, klasik PID kontrolör ile karşılaştırılarak değerlendirilmiş ve Veri Odaklı LQR yönteminin kontrol başarımı açısından üstün olduğu gösterilmiştir. Sonuçlar, veri temelli LQR algoritmasının hem sabit hızlı hem de uyarlamalı sürüş senaryolarında etkili kontrol performansı sunduğunu ortaya koymakta; bu yönüyle araç teknolojileri için kullanılabilecek bir yöntem olduğunu göstermektedir. Ayrıca, önerilen algoritmanın Markov parametreleri, gözlemlenebilirlik ve Toeplitz matrislerine dayalı yapısıyla, geleneksel model tabanlı yaklaşımlara kıyasla daha hızlı, düşük maliyetli ve uygulamaya elverişli bir çözüm sunduğu değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a cruise control system based on longitudinal dynamics of battery electric vehicles (BEA) is designed and Data-Driven Linear Quadratic Regulator (LQR) approach is proposed for this system. A comprehensive BEA model including electrical drivetrain, wheel dynamics and vehicle body interactions is created in MATLAB-Simulink environment. This proposed data-driven control approach for use in Cruise Control (CC) and Adaptive Cruise Control (ACC) systems has been tested. Data-driven control can be designed using only input-output data without estimating the parameters of the system model or creating a mathematical model. The thesis is carried out in six main stages. First, longitudinal vehicle models are created based on BMW i3 vehicle parameters. In the second stage, Data-Driven LQR algorithm is developed and the vehicle model is integrated into the developed algorithm and tests are performed. In the third and fourth stages, CC and ACC systems are modeled separately and controllers are calculated for each model. In the fifth stage, the controller is applied to CC and ACC systems using the controller. In this way, the performance of the measured vehicle was evaluated by examining its parameters such as speed, position and distance. In the last stage, the proposed method was evaluated by comparing it with the classical PID controller and it was shown that the Data-Driven LQR method was superior in terms of control performance. The results show that the data-driven LQR algorithm provides effective control performance in both constant speed and adaptive driving scenarios; in this respect, it shows that it is a method that can be used for vehicle technologies. In addition, it was evaluated that the proposed algorithm offers a faster, lower cost and more suitable solution compared to traditional model-based approaches with its structure based on Markov parameters, observability and Toeplitz matrices.
Benzer Tezler
- Contributions to the determination of optimized driving strategies for electric vehicles using artificial intelligence based methods
Elektrikli araçlar için yapay zeka tabanlı yöntemlerle en uygunlaştırılmış sürüş stratejilerinin belirlenmesine katkılar
UFUK BOLAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA AHMET KOCABAŞ
DOÇ. DR. GÜLCİHAN ÖZDEMİR
- Akıllı araçlar kapsamında ileri sürüş destek sistemlerinde sensör füzyonu
Sensor fusion in advanced driver asistance systems in the scope of intelligent vehicles
İLKER ALTAY
Doktora
Türkçe
2014
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLİN AKSUN GÜVENÇ
- Electronic design of a free – running ship model
Serbest seyir yapabilen bir geminin elektronik tasarımı
DENİZ İLKME
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi ve Deniz Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER KEMAL KINACI
- Investigation and development of nontraditional approach for attitude estimation of small satellites
Küçük uyduların yönelim kestirimi için geleneksel olmayan yaklaşımın incelenmesi ve geliştirilmesi
DEMET ÇİLDEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ HACIZADE
- Applications of deep reinforcement learning for advanced driving assistance systems
İleri sürüş destek sistemleri için derin pekiştirmeli öğrenme uygulamaları
MUHARREM UĞUR YAVAŞ
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR