Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11527/5211
Title: Genişletilmiş Kalman Filtresi İle Bulanık Kontrolörün Kural Ağırlıkları Ve Üyelik Fonksiyonlarının Optimizasyonu
Other Titles: Optimization Of Rule Weights And Membership Functions Of Fuzzy Controller Using Extended Kalman Filter
Authors: Güzelkaya, Müjde
Arghavani, Nasser
458429
Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği
Control and Otomation Engineering
Keywords: genişletilmiş Kalman filtresi
bulanık PID-tipi kontrolör
extended Kalman filter
Fuzzy PID-type controller
Issue Date:  7
Publisher: Fen Bilimleri Enstitüsü
Institute of Science and Technology
Abstract: Bu tezde, genişletilmiş Kalman filtresi kullanılarak, bulanık PID-tipi kontrolöre ilişkin rasyonel kuvvetli giriş üyelik fonksiyonlarının ve tekli çıkış üyelik fonksiyonlarınn çevrim içi parametre optimizasyonu yapılmıştır. Ayrıca, bulanık PID-tipi kontrolörlerin yapısal parametrelerinden olan kural ağırlık katsayıları, yine genişletilmiş Kalman filtresi kullanılarak çevrim içi belirlenmiştir. Başarım ölçütü, kontrol sisteminin referans ve çıkış işaretleri arasındaki farkın mutlak veya karesel değerleri olarak tespit edilmiştir. Problemin genişletilmiş Kalman filtresine uygun hale getirilmesi için kontrolör ve kontrol edilen sistem bir arada ele alınmış, hata modeli çıkarılmıştır. Kalman filtresi açısından, optimal olarak belirlenmek istenen parametreler, filtrenin kestireceği durumlar ve kontol sisteminin çıkışı, ölçüm olarak ifade edilmiştir. Bulanık mantık kontrolörünün parametreleri hata üzerinden tanımlanmış başarım ölçütü en küçüklenmek üzere genişletilmiş Kalman filtresi ile kestirilmiştir.
In this study, extended Kalman filter is used to optimize the parameters of the rational-powered input membership functions, output singletons and rule weights of the rule base while minimize the error based evaluating function. In order to make the problem suitable to be projected to extended Kalman filter we consider the whole system, fuzzy logic controller along with the plant, as a nonlinear relationship. Then we obtain the error model of this whole system, which parameters of the controller are considered as the states of the process and output of the system as the measurement. In the next step, we define a performance index using the absolute error or squared error between the system output and reference signals. Extended kalman filter tries to estimate the states of the process, i.e. parameters of the fuzzy logic controller while minimizing the performance index.
Description: Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2013
Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2013
URI: http://hdl.handle.net/11527/5211
Appears in Collections:Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
13240.pdf1.35 MBAdobe PDFView/Open


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