Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11527/11073
Title: Genelleştirilmiş Öngörülü Kontrol Algoritmaları
Other Titles: Generalised Predictive Control Algorithms
Authors: Bir, Atilla
Arsan, Taner
Bilgisayar Mühendisliği
Computer Engineering
Keywords: Genelleştirilmiş Minimum Varyans Kontrolu
Kayan Ufuk Yöntemi
Genelleştirilmiş Öngörülü Kontrol
Doğrusal Olmayan Genelleştirilmiş Öngörülü Kontrol
Açık Çevrimli Kesintili Geribeslemeli Eniyilemeli Kontrol
Kesintili Geribeslemeli Doğrusal Olmayan Genel
Generalised Minimum Variance Control
Moving-horizon control
Generalised Predictive Control
Non-linear Generalised Predictive Control
Open-loop ıntermittent Feedback Optimal Control
Intermittent Continuous-time Generalised Predictive Control.
Publisher: Fen Bilimleri Enstitüsü
Instıtute of Science and Technology
Abstract: Bu çalışmada, ilkin Genelleştirilmiş Minimum Varyans Kontrolu nun, kararlı olmayan ters dinamiğe sahip sistemlere uygulanabilmesini sağlamak üzerine çalışmalar yapılmıştır. Bu çalışmalarda, Genelleştirilmiş Minimum Varyans Kontrolu algoritmasıyla, Geribesleme ile Tam Lineerleştirme adıyla anılan ve Geometrik Kontrol Teorisinde matematik ağırlıklı olarak incelenen algoritmanın aynı temele dayandığı, sadece matematiksel gösterilimlerinde farklılıklar olduğu kanıtlanmıştır. Bu tez çalışmasında ikinci olarak, Genelleştirilmiş Öngörülü Kontrol Algoritmasında kontrol işaretini elde etme süresini azaltma amacıyla yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Bu yaklaşım, Açık Çevrimli Kesintili Geribeslemeli Eniyilemeli Kontrol olarak adlandırılan yöntemin Doğrusal Olmayan Genelleştirilmiş Öngörülü Kontrol Algoritmasına uygulanmasıdır. Bu şekilde oluşturulmuş kontrol kuramı ise, Kesintili Geribeslemeli Doğrusal Olmayan Genelleştirilmiş Öngörülü Kontrol olarak isimlendirilir. Kesintili Yaklaşım, kontrol işaretinin eniyilenmesi sırasında, hesaplama zamanının önceden belirlenememesi yüzünden oluşabilecek zamanlama problemlerini ortadan kaldırır. Bir başka deyişle, Kayan Ufuk Yöntemi sürekli olarak kullanılmadığı için eniyileme zamanı kısıtlaması ortadan kalkar. Bu yüzden, Kesintili Geribeslemeli Doğrusal Olmayan Genelleştirilmiş Öngörülü Kontrol Algoritmasında kontrol işaretini elde etme süresi Doğrusal Olmayan Genelleştirilmiş Öngörülü Kontrol Algoritmasına göre daha kısadır.
In this study, Generalised Minimum Variance Control performance is improved so that it can be applied to the system which has unstable inverse dynamics firstly. Moreover, it has been proven that Generalised Minimum Variance Control Algorithm and Exact Linearization via Feedback of Geometric Control Theory has been based on the same mentality, but has differences in mathematical representation. A new strategy has been introduced as a way forward to enhance fast control actions in Continuous-time Generalised Predictive Control (CGPC) secondly. This approach is the application of Open-loop Intermittent Feedback Optimal (OLIFO) Control to Non-linear Generalised Predictive Control. We shall refer to this general approach as Intermittent Continuous- time Generalised Predictive Control (ICGPC). The fact that the computation time of an optimization cycle is not predetermined could cause timing problems. In contrast, the Intermittent Approach has the advantage of removing this computation-time inflexibility. This Intermittent Continuous-time Generalised Predictive Control (ICGPC) Algorithm enables fast control actions since the minimisation of performance index is done in parallel with the open-loop control. Therefore, the control action in Intermittent Continuous-time Generalised Predictive Control is faster than the control action in Continuous-time Generalised Predictive Control.
Description: Tez (Doktora) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 1999
Thesis (PhD) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 1999
URI: http://hdl.handle.net/11527/11073
Appears in Collections:Bilgisayar Mühendisliği Lisansüstü Programı - Doktora

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
237.pdf145.86 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.