LEE- Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Lisansüstü Programı
Bu topluluk için Kalıcı Uri
Gözat
Yazar "Güzelkaya, Müjde" ile LEE- Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Lisansüstü Programı'a göz atma
Sayfa başına sonuç
Sıralama Seçenekleri
-
ÖgeAn online adjustment mechanism for membership functions of single input interval type-2 fuzzy PID controller(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-05-25) Aldreiei, Oqba ; Güzelkaya, Müjde ; 504191149 ; Control and Automation EngineeringThe characteristics of the footprint of uncertainty (FOU) in interval type-2 membership functions (IT2-MFs) are crucial for the performance and robustness of interval type-2 fuzzy controllers (IT2 FCs). However, existing IT2-FC designs mostly use fixed FOU structures. This study proposes an online adjustment mechanism for membership functions of single input interval type-2 fuzzy PID controller (SIT2-FPID) by adjusting the footprint of uncertainty (FOU) and the weights of the antecedent and consequent membership functions (MFs) respectively to achieve high performance and robustness. The proposed online adjustment mechanism consists of two main parts: relative rate observer (RRO) and adjustment mechanism which has two inputs "error" and "normalized acceleration (Rv)", whereas the "normalized acceleration" provides relative information about the fastness or slowness of the system response. Meta-rules for the modification of the output of online adjustment mechanism (γ) are derived according to the error value and the relative information on the fastness or slowness of the system response and by analyzing the transient phase of the unit step response of the closed-loop system. The output of online adjustment mechanism (γ) in the proposed online tuning method is used as a tuning variable for the footprint of uncertainty (FOU) of the antecedent interval type-2 membership functions and the weights of the consequent crisp membership functions. This provides a dynamic membership functions (MFs) structure, where the heights of the Lower MFs (LMFs) or Upper MFs (UMFs) of each IT2 fuzzy set and the weights of the crisp output are defined as functions of the output of online adjustment mechanism (γ). By doing so, the method accomplishes the task of an online adjustment of the FOU and the weights of the antecedent and consequent membership functions respectively. The single input interval type-2 fuzzy PID controller (SIT2-FPID) with the proposed membership function adjustment mechanism was compared with the conventional PID controller and single input interval type-2 fuzzy PID controller with fixed membership functions through simulations. Throughout the simulation studies seven different performance measures are considered, three of them classical transient system response criteria: settling time (Ts), overshoot (%OS), and rise time (Tr) and the other performance measures are considered as: Integral Absolute Error (IAE), Integral Square Error (ISE), Integral Time Squared Error (ITSE) and Integral Time Absolute Error (ITAE). In addition, a step input and output disturbances have been employed to observe the disturbance rejection performance of the proposed method. The proposed online adjustment mechanism for membership functions method is demonstrated to be effective in linear and non-linear systems through simulations, and to be efficient in compensation of input and output disturbances in a short period of time.
-
ÖgeController design methodologies for fractional order system models(Graduate School, 2022-01-25) Yumuk, Erhan ; Güzelkaya, Müjde ; 504152101 ; Control and Automation EngineeringFractional order calculation deals with cases where the derivative and integral order is non-integer. Although the notion of fractional order was introduced at the end of the 17th century, this concept in engineering was employed after the first quarter of the 19th century. Its first application to control engineering areas was made after the second quarter of the 20th century. Since fractional calculus is a generalized version of integer order calculus, it provides great flexibility in system modeling and controller design. In other words, fractional calculus offers three different combinations in terms of the controller and system types: Fractional order control for integer order system, Fractional order control for fractional order system, and Integer order control for fractional order system. In this respect, fractional calculus is an excellent tool to describe a control system compared to integer order calculus. Besides the flexibility, the notion brings more complexity to system modeling and controller tuning. Therefore, many studies over the last half-century have been trying to overcome these difficulties. Numerous real-time systems have nonlinear characteristics and high-order system dynamics. In literature, simple integer-order models, i.e. the first and second order with or without time delay, are used to represent system dynamics.
-
ÖgeDoğrusal olmayan sistemler için model öngörülü kontrol yöntemine ters optimal kontrol yapısının katılması(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021-08-02) Ulusoy, Lütfi ; Güzelkaya, Müjde ; 504122103 ; Kontrol ve Otomasyon MühendisliğiOptimal kontrol probleminin amacı, bazı kontrol ve durum kısıtlamalarını sağlayacak ve bir başarım kriterini optimize edecek şekilde bir kontrol giriş fonksiyonu veya kontrol kuralı elde etmektir. Buna rağmen, optimal kontrol kuralı, kısıtsız ve doğrusal durumlarda bile oldukça kolay ve analitik olarak bulunamaz. Optimal kontrol kuralının çözümünün Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) denklemini çözmeyi gerektirdiği iyi bilinen bir gerçektir ki bu son derece zordur. Dahası, doğrusal olmayan sistemlerin çoğu için analitik bir HJB çözümü mevcut değildir. Sistem doğrusal olduğunda ve başarım kriteri ikinci dereceden olduğunda, HJB, belirli durumlarda analitik olarak çözülmesi zor olabilen bir Riccati denklemi olarak ortaya çıkar. Bu zorlukların üstesinden gelmek amacıyla önceden belirlenmiş bir sonlu ufuk için mevcut sistem durumunu, başlangıç durumu olarak atayarak, sistem modeli yardımıyla optimal kontrol problemini tekrar tekrar ve ardışıl olarak çözmek düşünülmüştür. Bu stratejiyi kullanan kontrol yaklaşımları, Model Öngörülü Kontrol (MÖK) olarak adlandırılır. Bu yaklaşımda, sistemin gelecekteki davranışı, sistem modeli kullanılarak tahmin edilir ve kontrol işareti, anlık sistem durumlarına göre her kontrol ufku için tekrar tekrar yenilenir. Öte yandan, HJB problemini çözmek yerine bize farklı bir bakış açısı sağlayan bir başka yaklaşım ise Ters Optimal Kontrol (TOK) teorisidir. TOK, HJB denklemini çözmenin zahmetli görevinden kaçınarak, doğrusal olmayan optimal kontrol problemini çözmek için alternatif bir yaklaşımdır. Son yıllarda, birçok gerçek zamanlı uygulamada doğrusal olmayan optimal kontrol problemlerini çözmek için ters optimizasyon yaklaşımı giderek daha fazla kullanılmaktadır. Tezde, ilk olarak model öngörülü kontrol yaklaşımının optimal kontrol problemini ele alış biçimi anlatılmıştır. Önerilecek yöntem ile karşılaştırabilmek amacıyla, klasik model öngörülü yaklaşımlarından, doğrusal sistem modelini kullanan gradyant tabanlı MÖK ve doğrusal olmayan sistem modeli Runge-Kutta tabanlı MÖK (RKMÖK) yaklaşımları verilmiştir. Daha sonra ters optimal kontrol (TOK) yaklaşımları incelenmiş ve ayrık-zamanlı girişte-afin doğrusal olmayan sistemler için TOK problemini Kontrol Lyapunov Fonksiyonu (KLF) bulma problemine dönüştürerek çözen TOK yaklaşımı anlatılmıştır. TOK yaklaşımı için takip probleminde karşılaşılabilecek sorunlar üzerinde durulmuştur. Bu tezde ilk olarak, takip problemi sorunlarını çözebilmek amacıyla kontrol işareti ağırlık matrisinin her bir elemanı için sistem durum değişkenlerine bağlı bir sigmoid fonksiyon önerilmiştir. Önerilen yaklaşımın başarımını gösterebilmek için klasik TOK yaklaşımıyla karşılaştırma yapılmıştır. Bu tez çalışmasında, ayrıca girişte-afin doğrusal olmayan sistemler için MÖK ve TOK yaklaşımları birleştirilerek yeni bir optimal kontrol yöntemi önerilmektedir. Gerçek hayatta ve literatürde karşılaşılan doğrusal olmayan sistemlerin ve sistem modellerinin çoğu, bazı doğrusal olmayan azaltma yöntemleri ile girişte-afin biçime dönüştürülebilir. Önerilen yöntemin temel özelliği, her kayan ufuk ve sonuç olarak yeni bir başlangıç koşulu için çözülmesi gereken MÖK optimizasyon problemini TOK problemi olarak ele alıp, bu TOK problemini tekrar tekrar çözmesidir. Bu yaklaşımda, sistemin gelecekteki davranışının tahminini elde etmek için sistem modeli kullanılır ve önceden belirlenmiş bir kontrol ufku için TOK yönteminden elde edilen kontrol işareti sisteme uygulanır. TOK probleminin çözümü aşamasında, belirlenmesi gereken aday kontrol Lyapunov fonksiyon matrisinin parametreleri, evrimsel Büyük Patlama-Büyük Çöküş (BP-BÇ) optimizasyon arama algoritması kullanılarak çevrim içi bir şekilde tahmin edilir. Önerilen kontrol yapısında, MÖK yaklaşımında her kontrol ufku için uygun bir KLF matrisinin aranması ile optimal kontrol problemi çözülmektedir. Diğer bir bakış açısından ise, MÖK yapısı TOK problemine dahil edilerek TOK problemi, her kayan ufkun başlangıcındaki farklı başlangıç koşulları kullanılarak tekrar tekrar çözülmekte ve böylece, TOK için çevrim içi bir düzeltme mekanizması elde edilmektedir. Bu yaklaşım ve literatürdeki diğer yöntemler kullanılarak top ve çubuk kontrol sistemi üzerinde benzetim çalışmaları ve gerçek zamanlı uygulama yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar bazı kontrol başarım ölçütlerine karşılaştırılmış ve önerilen yaklaşımın başarımı değerlendirilmiştir.
-
ÖgeZaman gecikmeli sistemler için kural kaydırma tabanlı bulanık mantık kontrolör tasarımı(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022-02-01) Ateşova, Müge ; Güzelkaya, Müjde ; 504171136 ; Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği ; Control and Automation EngineeringZaman gecikmeli sistemlerin kontrolü pratikte en çok karşılaşılan kontrol problemlerinden biridir. Literatürde bu kontrol problemi üzerine pek çok çalışma ve uygulama bulunmaktadır. Zaman gecikmeli sistemlerde karşılaşılan sorunların temeli sistemden gözlenen bilginin geçmişe ait olmasına dayanmaktadır. Bu durumun kontrolör tarafından algılanması mümkün olmadığı için başarısız sonuçlara neden olabilmektedir. Probleme temel bir bakış açısıyla yaklaşmak gerekirse, kontrol sistemine giren bilginin geçmiş zamana ait olması durumunda bunun algılanıp duruma göre bir ayarlama yapılmasının soruna çözüm olması beklenir. Bulanık mantık kontrol yapıları üzerine yapılan çalışmalardan bazıları kontrolörün katsayılarını değiştirmeden kural tabanının kaydırılması ile zaman gecikmesinin sistem yanıtı üzerindeki olumsuz etkilerinin azaltılabileceğini göstermiştir. Sistem modelleri elde edilirken sahip olabilecekleri zaman gecikmesinin dikkate alınmış olması gerekir. Ancak zaman gecikmesinin gerçekte modelde bulunan değerinden farklı olduğu durumlar ile karşılaşılabilir. Bu durumda kontrol sisteminden beklenilen başarım elde edilemez. Bu çalışmada, ölü zamanın modelde bulunan değerinden daha az veya daha fazla olduğu durumlar için modele göre belirlenmiş bulanık mantık PID kontrolörünün kural tablosu değiştirilmiştir. Bu işlem sırasında bulanık kontrolör kural tablosu satırları uygun miktar ve yönlerde kaydırılmıştır. Kural tablosunun düzenlenmesinin etkisini görebilmek adına çalışmalar boyunca her bir sistem modeli için bulanık mantık kontrol katsayıları genetik arama algoritması yardımıyla belirlenmiştir. Genetik arama algoritması için arama kriteri zaman ağırlıklı hata karelerinin toplamı (ITSE) olarak seçilmiştir. ITSE kriteri aynı zamanda sistemin farklı kural tabanları ile başarımını incelemek için de kullanılmıştır. Ayrıca, sistemdeki zaman gecikmesinin değişmesi durumuna kontrol yönteminin bu değişime bağlı olarak uygun kural tabanını kullanabilmesi için öz-ayarlamalı kural tabanı yöntemi önerilmiştir. Bu amaçla sistem modelinde var olan zaman gecikmesinin çeşitli değişimleri için uygun olan kural tabanları belirlenmiştir. Bu kural tabanları arasında, belirlenen zaman gecilmesine bağlı olarak geçiş yapabilen bir kontrol yapısı kurulmuştur. Öz ayarlamalı kontrol yapısı, kural tabanı kaydırılmamış bulanık mantık kontrol yöntemi ve zaman gecikmesi bilinen sistemler için belirlenmiş olan kural tabanı kaydırılmış bulanık mantık kontrol yöntemi ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen ITSE değerleri tablolar halinde verilirken, sistem yanıtları grafik halinde gösterilmiştir. Tahmin edilebileceği gibi zaman gecikmesi bilinen sistemler için uygun kural tabanı kaydırması ile elde edilen kontrol sistemlerinin benzetim sonuçları öz-ayarlamalı kontrol yönteminin uygulandığı zaman gecikmesi bilinmeyen sistemlerin benzetim sonuçlarından belirlenen başarım kriterine göre daha başarılı olmuştur. Fakat, çizelge ve grafikler göstermektedir ki öz-ayarlamalı kontrol yöntemi ile kural tabanı kaydırılmamış bulanık mantık kontrol yöntemini kıyaslandığında öz-ayarlamalı kural tabanı yapısı daha başarılı olmuştur.