Geri Dön

İnsansız su altı araçlarında konum kararlılığını bozucu etkilere karşı kontrolcü yöntemlerinin geliştirilmesi, benzetimleri ve testleri

Development, simulation, and testing of disturbance-rejection control strategies for position stability in unmanned underwater vehicles

PDF İndir

  1. Tez No: 999730
  2. Yazar: AHMETCAN ÖNAL
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ANDAÇ TÖRE ŞAMİLOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Makine Mühendisliği, Mekatronik Mühendisliği, Engineering Sciences, Mechanical Engineering, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Başkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Otonom Su Altı Araçları (Autonomous Underwater Vehicles, AUV), su altı keşfi, bilimsel araştırmalar ve açık deniz operasyonlarında önemli bir rol oynamaktadır. Ancak yüzeye yakın sığ derinliklerde, hız kararlılığını bozan dalga kaynaklı bozucu etkilere maruz kalmaktadırlar. Bu çalışma, karmaşık hidrodinamik modelleme veya sistem tanımlama gereksinimini ortadan kaldıran veri odaklı bir kontrol çerçevesi önermektedir. Dalga etkilerini de içeren benzetim verileri ile eğitilen Uzun Kısa Süreli Bellek (Long Short-Term Memory, LSTM) tabanlı Tekrarlayan Sinir Ağı, AUV'nin hız tepkilerini tahmin etmektedir. Bu tahminler, harici bozucuları telafi eden optimal kontrol sinyallerini üretmek için Model Öngörülü Kontrol (Model Predictive Control, MPC) yapısına entegre edilmektedir. Önerilen yöntem, girdi–çıktı verilerinden doğrusal olmayan sistem dinamiklerini ve çevresel etkileşimleri doğrudan öğrenerek, kontrol tasarımını basitleştirirken belirsiz deniz koşullarında kararlılığı korumaktadır. Karşılaştırmalı benzetimler, LSTM-MPC çerçevesinin, özellikle yunuslama ekseninde, klasik kontrolcülere kıyasla daha düşük izleme hataları sağladığını göstermektedir. Her kontrolcü hafif dalga koşullarında benzer performans sergilese de, LSTM-MPC dinamik deniz durumlarına daha iyi uyum sağlamaktadır. Bu bulgular, yüzeye yakın AUV operasyonlarında öğrenme tabanlı öngörülü kontrol stratejilerinin potansiyelini ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) play an important role in underwater exploration, scientific research, and offshore operations. However, at shallow depths near the surface, they are exposed to wave-induced disturbances that impair velocity stability. This study proposes a data-driven control framework that eliminates the need for complex hydrodynamic modeling or system identification. A Long Short-Term Memory (LSTM)-based Recurrent Neural Network, trained on simulation data including wave effects, predicts the AUV's velocity responses. These predictions are integrated into a Model Predictive Control (MPC) framework to generate optimal control signals that compensate for external disturbances. By directly learning nonlinear system dynamics and environmental interactions from input–output data, the proposed method simplifies controller design while maintaining stability under uncertain marine conditions. Comparative simulations show that the LSTM-MPC framework, particularly in the pitch axis, achieves lower tracking errors compared to classical controllers. While each controller performs similarly under mild wave conditions, the LSTM-MPC demonstrates better adaptability to dynamic sea states. These findings highlight the potential of learning-based predictive control strategies for near-surface AUV operations.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    552847

    Acoustic analysis of an underwater glider

    Bir sualtı planörünün akustik analizi

    TURGAY HIZARCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Deniz Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Teknolojisi Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BİLGE TUTAK

  2. Tez No

    860431

    GPS verisinin alınamadığı ortamlarda otonom gemilerin konum tespiti için bir algoritma tasarımı

    Design of an algorithm for position detection of autonomous ships in GPS data unavailable environments

    CANER ÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YAŞAR BECERİKLİ

  3. Tez No

    292142

    İnsansız su altı araçlarının konum tespitinde kullanılan bir ivmeölçerin çıkış verilerinin iyileştirilmesi

    Output enhancement of an accelerometer used in the positioning systems of unmanned underwater vehicles

    YAVER KAMER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SERHAT İKİZOĞLU

  4. Tez No

    604123

    Su altı demirli mayınların etkisiz hale getirilmesine yönelik pnömatik robotik kesici prototipinin geliştirilmesi

    Development of a pneumatic underwater robotic cutter prototype oriented for moored sea mine destruction

    GÜVENÇ SORARLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Gedik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SAVAŞ DİLİBAL

  5. Tez No

    779380

    Trajectory tracking control of a quadrotor with reinforcement learning

    Pekiştirmeli öğrenme ile bir quadrotor'un yörünge takip kontrolü

    EREN ÇAKMAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN

Geri Dön