İnsansız araçlarda faydalı gücü arttırmak için maksimum güneş gücü takip eden nöro-fuzzy denetleyicisi uygulaması
Application of neuro-fuzzy maximum solar power tracking controller to increase power profit of unmanned vehicles
- Tez No: 981707
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TARIK VELİ MUMCU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışması, gün boyunca, sabahın erken saatlerinden gün batımına kadar güneş enerjisi emilimini en üst düzeye çıkararak çok rotorlu araçların uçuş sürelerini uzatmayı amaçlayan yeni bir hibrit adaptif nöro-bulanık kontrol sistemini sunmaktadır. Sistem, çoklu rotorlu sistemde yüzeye monte güneş panelleri maksimum güç noktasını sürekli olarak izlerken, değişken yuvarlanma açılarıyla gezinmesini sağlayarak uçuş kararlılığından veya seyrüsefer performansından ödün vermeden optimum enerji hasadı yapmasını sağlar. Güneş radyasyonuna yanıt olarak yönünü dinamik olarak ayarlayarak, genellikle sınırlı güç toplayan ve çoklu rotorlu aracın uçuş yeteneklerine değer katmayan geleneksel sabit güneş sistemlerine kıyasla daha fazla güneş enerjisi emebilir. Bu adaptif yaklaşım, kesintisiz enerji sağlayarak çoklu rotorlu araç sistemlerini daha verimli hale getirir ve özellikle dalgalanan güneş ışığı koşullarına sahip ortamlarda daha uzun uçuş süresi ve bilgi aktarımına izin verir. Çoklu rotorlu aracın, entegre güç sistemi için gelişmiş bir kontrol şeması da sunarak, özellikle gerilim kontrolünden ve güç transferinden sorumlu DC-DC dönüştürücüyü hedef almaktadır. Kontrol mimarisi, parçacık sürüsü optimizasyonu yoluyla optimize edilmiş bir PI denetleyicisini, kademeli bir yapılandırmada düzenlenmiş bir nöro-bulanık denetleyiciyle birleştirir. Bu tasarım her iki kontrol yönteminin güçlü yanlarından yararlanır: Minimum ayar parametrelerine sahip PI kontrolörü, hızlı ve kararlı gerilim regülasyonu sağlarken, güç ve akım dalgalanmalarını yöneten nöro-bulanık kontrolör, genel verimliliği iyileştirmek için öğrenilmiş deneyimlerine dayanarak uyum sağlar. Parçacık sürüsü optimizasyon süreci, optimum dinamik ve sabit durum tepkileri için PI parametrelerini ince ayarlayarak değişen güneş ışığı ve hava desenleri gibi değişen çevre koşullarına etkili bir şekilde uyum sağlayabilen bir sistem ortaya çıkarır. Kapsamlı testler, bu entegre kontrol yaklaşımının DC-DC dönüştürücünün verimliliğini tek başına nöro-bulanık kontrole kıyasla en az %15 artırdığını, aynı zamanda izleme hatalarını önemli ölçüde azalttığını ve güç çıkarma kararlılığını iyileştirdiğini göstermektedir. Genel olarak, uyarlanabilir güneş takibinin gelişmiş güç yönetimi kontrol stratejileriyle birleştirilmiş kullanımı, çoklu rotorlu aracın uçuş sürelerini uzatmak, sürdürülebilir enerji kullanımını teşvik etmek ve yenilenebilir enerjiyle çalışan otonom sistemlerde operasyonel güvenilirliği iyileştirmek için sağlam bir çözüm sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
This thesis presents a novel hybrid adaptive neuro-fuzzy control system that aims to extend the flight duration of multirotor vehicles by maximizing solar energy absorption throughout the day, from early morning until sunset. The system continuously monitors the maximum power point of the multirotor system using surface-mounted solar panels, enabling it to navigate with variable roll angles, ensuring optimal energy harvest without compromising flight stability or navigation performance. By dynamically adjusting its orientation in response to solar radiation, it can absorb more solar energy compared to traditional fixed solar systems, which typically collect limited power and do not add value to the multirotor vehicle's flight capabilities. This adaptive approach makes multirotor systems more efficient by providing uninterrupted power, allowing for longer flight endurance and data transfer, particularly in environments with fluctuating sunlight conditions. It also presents an advanced control scheme for the multirotor vehicle's integrated power system, specifically targeting the DC-DC converter responsible for voltage control and power transfer. The control architecture combines a PI controller optimized through particle swarm optimization with a neuro-fuzzy controller arranged in a cascade configuration. This design leverages the strengths of both control methods: The PI controller, with its minimum tuning parameters, provides fast and stable voltage regulation, while the neuro-fuzzy controller, which manages power and current fluctuations, adapts based on learned experience to improve overall efficiency. The particle swarm optimization process fine-tunes the PI parameters for optimal dynamic and steady-state responses, resulting in a system that can effectively adapt to changing environmental conditions, such as changing sunlight and weather patterns. Extensive testing has shown that this integrated control approach increases DC-DC converter efficiency by at least 15% compared to neuro-fuzzy control alone, while also significantly reducing tracking errors and improving power output stability. Overall, the combined use of adaptive solar tracking with advanced power management control strategies offers a robust solution for extending multi-rotor vehicle flight endurances, promoting sustainable energy use, and improving operational reliability in renewable energy-powered autonomous systems.
Benzer Tezler
- Die Sprache und der Sprachstil Arno Schmidt's in:“Die Gelehrtenrepublik”
Başlık çevirisi yok
ZİHNİ TUNCER
- Streptozotosin ile deneysel diabet oluşturulan hayvanlarda bazı kan parametrelerinin incelenmesi
Başlık çevirisi yok
BELKİS ÜNVER
- Wolfgang Borcherts Stellungnahme zum Krieg in seinen Kurzgeschichten ab 1945
Başlık çevirisi yok
ZEKİ KARAKAYA
