LEE- Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği-Yüksek Lisans

Bu koleksiyon için kalıcı URI

http://hdl.handle.net/11527/19360

Gözat

A comparative study of nonlinear model predictive control and reinforcement learning for path tracking

(Graduate School, 2022) Türkmen, Gamze ; Bogosyan, Ovsanna Seta ; 812314 ; Control and Automation Engineering Programme

One of the most financially significant industries is the automotive industry because of the benefits as well as the fact that it is always evolving and changing. Discoveries in computing and sensing hardware contributed to the evolution of this industry and led to the development of autonomous driving technology. Besides that, they offer several potentials for improving transportation safety, energy and fuel efficiency, as well as traffic congestion. These benefits and increasing attention to autonomous vehicles encourage the development of advanced driving systems. In this thesis, the path tracking problem of autonomous vehicles is investigated and a comparative analysis of two path tracking methods is presented. One of the selected methods is model predictive control and the other is a reinforcement learning algorithm soft actor-critic method. The model predictive controller is applied in a wide variety of path tracking problems due to its high performance and benefits over other control methods. The benefits of MPC are the ability to handle multi-input multi-output systems, optimize multiple objectives, work with nonlinear models, incorporate future steps into the optimization problem, overcome disturbances, and deal with constraints on the inputs, outputs, and states. Basically, MPC determines optimal control inputs for a given prediction horizon by minimizing the cost function while taking the system constraints and objectives into account. The system model is used to obtain future state predictions and these future state predictions are included in the cost function that determines the desired behaviour of the system. The optimization problem is solved for the current time step and system state, resulting in the generation of optimal control input sequences. Then, only the first input of the resulting optimal sequence is given to the system. This procedure is performed for each time step. In this thesis, the problem will be handled as a nonlinear model predictive control problem since a nonlinear vehicle model is used. NMPC problems are expressed as optimal control problems (OCP) and the multiple shooting method is used to transform the OCP into a nonlinear optimization problem (NLP) which is addressed by utilizing the optimization software package IPOPT. A vehicle model is one of the main things that MPC requires, and a vehicle model may be modelled with varying degrees of complexity depending on the problem and performance needs. There are several of different way to model vehicles such as a kinematic model which consists solely of a mathematical description of vehicle motion taken into account geometrically and ignoring the forces acting on the vehicle and a dynamic model which includes the forces affecting motion. Additionally, vehicle models can be described differently with various tire models. Basically, the kinematic model shows poor performance at high speeds due to lateral forces, whereas dynamical model shows high performance at high speeds but cannot be used in stop-and-go situations due to tire models becoming singular at low speeds. Additionally, the system identification process is easier for kinematic model since the kinematic model has only two parameters. Furthermore, one of the objectives of the thesis is to show that vehicles can be controlled with the minimum knowledge of the vehicle model. Therefore, a kinematic model is employed as it requires only distances from center of mass to axles. Control methods require parameters to be tuned manually or by optimization algorithms, and these approaches are not always capable of generalizing to new conditions, but intelligent methods arise with their ability to generalize to new conditions. In addition, while the vehicle model is needed for the controller, it is not always needed for intelligent methods. Intelligent methods like deep and machine learning have been included in autonomous driving studies to automate the driving task. These methods enable researchers to specify the desired behavior, teach the system to perform the desired behavior, and generalize their behaviors. Reinforcement learning has been selected as the method of choice to achieve automating the driving task. A learner agent interacts with the environment and collects experiences. Also, the environment gives feedback with reward signals. Because the agent is motivated to maximize positive reward signals and learns what to do as a result of its own experiences without specific instructions. However, the reinforcement learning problem becomes intractable as the states of the agent increase. The solution to this was found by combining deep learning and reinforcement learning and as a result, deep reinforcement learning has emerged. Deep reinforcement learning problems can be classified according to whether they have an environmental model or the way they optimize policy or whether they use different policies in training. Among many types, the soft actor-critic learning method is chosen for this thesis because it shows outperforming performance regarding both efficiency and stability compared to many other powerful methods. The soft actor-critic is an off-policy method that combines actor-critic and maximum entropy reinforcement learning methods. In order to generate stochastic policies with more exploration abilities, the entropy element is introduced to the objective function in this algorithm. As a result, the agent achieves learning by maximizing both expected reward and entropy rather than only maximizing expected reward as in other standard reinforcement algorithms. One of the important key parts of training reinforcement learning agents is that they require a lot of data and take a long time to learn. However, experience replays, which are mechanisms that allow using past experiences, are employed and it is observed that the learning is stabilized and the amount of experience required is decreased. In this thesis, SAC with different buffers are implemented and their efficiencies are examined. During parameter updates, experiences in the buffer are sampled uniformly in the vanilla experience replay. Prioritized experience replay (PER) is one of the experience replay methods used in this thesis, and it basically samples high important experiences more frequently. Emphasizing recent experience (ERE) is another strategy that samples more aggressively from recent experiences to emphasize the importance of the recently observed experience. These methods were chosen because PER has been shown to be effective in numerous studies, and ERE outperforms PER in some applications in terms of efficiency. However, the performance of ERE in the path tracking problem has not been compared with the PER and one of the aims of this thesis is to examine their efficiency in vehicle driving task. The simulation environment is chosen as CARLA simulator, which aims to be as realistic as possible in terms of control and visual elements. Several towns are available in CARLA, and two different ones have been chosen for this thesis. Also, it is necessary to establish the reference values that will be followed by the vehicle. For this purpose, paths were created for the selected towns and waypoints were produced for the vehicle to follow. Then, the cubic spline interpolation method was used as an optimization method for the waypoints because it is desired that the reference waypoints should be smooth and continuous. As a result of these operations, reference yaw angle and x and y positions were obtained. In addition, the speed reference is given in different values as a fixed reference. NMPC and SAC are responsible for both lateral and longitudinal control to follow the given path. As a longitudinal controller, they control the acceleration in order to achieve the target speed, and as a lateral controller, they change the steering wheel to track the reference path. This means that both have two action outputs which are steering angle and acceleration command. The states in NMPC are the states of the kinematic bicycle model, and the parameters of a Tesla Model 3 vehicle provided by CARLA are used. The states in SAC are chosen similar to the NMPC states and consist of steering and acceleration commands, target speed and reference tracking errors up to 10 steps ahead to reflect horizon information. A cost function consisting of tracking errors is constructed to minimize the error between the reference and followed paths for NMPC. The best weight coefficients of cost function are found after several experiments. Furthermore, steering angle and acceleration constraints are defined to participate in the optimization problem. Then, a symbolic framework CASADI is used to formulate this NMPC and provides an interface to IPOPT solver for solving the optimization problem. On the other side, for the SAC agent to follow the path, an appropriate reward function is prepared after many trials, which the agent will maximize according to its actions. Also, terminal conditions are created where the simulation ends if the agent goes out of lane, moves too slowly, and hits something. The network to be used in the training of the SAC agent consists of an actor network that decides on the actions and a critic network that measures how well the actions are. These networks are implemented with PyTorch library and hyperparameters for networks and buffers are taken from the original papers of the methods. The SAC agent is trained in CARLA on 10 and 5 different paths over 2000 episodes and it is observed that the agent trained on 10 different paths converged faster, so the training with other buffers are done on 10 different paths. After training with buffers, SAC+PER and SAC+ERE converged faster than SAC with vanilla buffer. It shows that the advanced buffer implementations enhance sampling efficiency. These trainings are done with random target velocities of 5 and 6 m/s, then for the SAC+PER agent, which is the fastest converging agent, the training is continued for the target velocities with 5 to 8 m/s. Simulations are carried out on 5 different paths to investigate path tracking performance. The results are discussed for each method and it is shown that the vehicle can follow the reference trajectory with a small margin of error for all approaches. This demonstrates that SAC agents have the ability to generalize since they performed well on unseen tracks. Although the performances of NMPC and SAC agents are very close to each other, SAC agents outperform NMPC in target velocity tracking and NMPC has better performance in yaw angle tracking. Also, as expected, the NMPC with the kinematic model performed worse as the speed increased. Furthermore, it is also observed that SAC+ERE and SAC+PER increase sample efficiency without reducing the performance.
An 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 Engineering

The 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.
Asenkron motorun farklı kontrol yöntemleri ile hız kontrolü ve raylı sistemlere uygulanması

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-02-09) Çalıcıoğlu, Alp Eren ; Söylemez, Mehmet Turan ; 504181130 ; Kontrol ve Otomasyon Mühendisligi

Hareketin olduğu tüm alanlarda motorlara da ihtiyaç vardır. Başta üretim, ulaşım, enerji gibi genel sektörler olmak üzere gündelik hayatımızda karşımıza çıkan küçük ev aletleri, beyaz eşyalar ve akla gelen çoğu alanda motorlar kullanılmaktadır. Artan dünya nüfusu ve modernizasyon ile birlikte motorlara olan ihtiyaç gün geçtikçe artmaktadır. Motor, kaba bir tabirle kullandığı enerjiyi hareket enerjisine çeviren makinelerdir. Kullanılan enerji katı yakıt, sıvı yakıt ve elektrik gibi çeşitli türlerde olabilir, bu yakıtları kullanan motorların farklı kullanım alanları vardır. Bu motorların birbirlerine göre avantajları ve dezavantajları bulunmaktadır. Çevre kirliliği günümüzde oldukça artmıştır ve gün geçtikçe de artmaya devam etmektedir, bu sebeple her alanda karşımıza çıkan ve çok yaygın şekilde kullanılan motorların çevre kirliliği açısından zararsız olması oldukça önemlidir. Elektrik motorları, yüksek verimleri, geniş tork ve hız karakteristikleri ve çevre dostu olmaları sebebiyle geniş bir kullanım alanı bulmaktadırlar. Farklı sınıflandırmalara göre çeşitli tipte elektrik motorları bulunmaktadır ve bu elektrik motorlarının farklı kullanım alanları, avantajları ve dezavantajları bulunmaktadır. Tez kapsamında simülasyonu yapılacak olan asenkron motorlar çok basit yapılıdırlar, bu sebeple oldukça ucuz, küçük boyutlu ve dayanıklı bir elektrik motoru türüdür. Benzer şekilde yapılarında fırça ve komütatör olmadığı için kıvılcım gibi güvenlik sorunları da oluşturmazlar ve bakım gereksinimleri yoktur veya çok kısıtlıdır. Asenkron motorlar, ulaşım ve üretim sektörü başta olmak üzere endüstride çok yaygındır. Asenkron motorlar, çalışma mantıkları gereği tek bir alternatif akım ile beslenirler. Statorun beslendiği bu akım yardımıyla rotorda akım endüklenir ve hareket oluşur, bu sebepten dolayı indüksiyon motoru ismiyle de isimlendirilirler. Basit çalışma mantığının getirdiği avantajlarının yanı sıra bazı dezavantajları da bulunmaktadır. Bunların başında DC motorlar gibi ayrı akımlar kullanılarak tork ve akı kontrolünün yapılamadığı gelmektedir, bu sebeple asenkron motorların kontrol yapıları ayrı akım ile sürülen elektrik motorlarına göre zordur. Ayrıca asenkron motorların doğrusal olmayan yapıları kontrol edilmelerini zorlaştırmaktadır. Asenkron motorların farklı kontrol yöntemleri mevcuttur, bunların başında skaler ve vektörel kontrol gelmektedir. Belirtilen iki yöntemin kullanım amaçları ve avantajları farklıdır. Bu çalışma kapsamında daha hassas kontrol sonuçları verebilen vektörel kontrol çalışılmıştır. Vektörel kontrol de kendi içerisinde doğrudan ve dolaylı vektörel kontrol olmak üzere ikiye ayrılmaktadır, çalışma kapsamında akı değerine ve pozisyonuna doğrudan ihtiyaç duyulmayan dolaylı vektörel kontrol yöntemi tercih edilmiştir. Vektörel kontrol ile birlikte asenkron motor bir DC motor gibi iki ayrı akım ile birlikte kontrol edilir ve bu sebeple yapılan kontrol işlemi nispeten basit bir hale getirilmiş olur. Ulaşım sektöründeki araç sayısı gün geçtikçe artmaktadır, bu sebeple ulaşım sektöründe kullanılan motorların çevreci ve yüksek verimli olması oldukça önemlidir. Demiryolu ulaşım araçları düşünüldüğünde yüksek çalışma saatleri, uzun süreli kullanım ömürleri ön plandadır, dolayısıyla itki sisteminin en önemli parçası olan motorun verimi çok önemlidir. Mıknatıslı elektrik motorları, verimin yüksek olduğu tüm alanlarda iyi bir alternatif olmaktadır, fakat yaşanan mıknatıs temini problemleri sebebiyle mıknatıslı elektrik motorlarındaki yaygın kullanım gün geçtikçe azalmaktadır. Metrolar, büyük şehirler için iyi bir ulaşım aracı alternatifidir, çünkü demiryollarını kullandıkları ve yer altından gittikleri için ek bir kara yolu şeridi işgal etmezler. Benzer sebeple insan yoğunluğunun fazla olduğu büyük şehirlerde, trafiksiz bir çözüm sundukları için kullanımları gün geçtikçe yaygınlaşmaktadır. Çalışma kapsamında MATLAB Simulink ortamında modellenen asenkron motor modeli bir metro aracında kullanılacak şekilde tasarlanmıştır. Metrolar çalışma prensipleri gereği genelde şehir içlerinde çalıştıkları için emniyet sebebiyle belirli bir hızın üstünde çalışmaları istenmez, ayrıca yolcu konforu ve emniyeti sebebiyle de belirli bir ivme üstüne çıkmaları engellenir. Bu limitler modelleme yapılırken dikkate alınmıştır, ayrıca asenkron motorun yapısı gereği oluşturulan modelin maksimum gerilim, maksimum tork ve maksimum güç üstüne çıkması engellenmiştir. Asenkron motor kontrolü düşünüldüğünde yukarıda bahsedilen emniyet ve konfor sebebiyle ivme kontrol altında tutulmalıdır, hız ve konum ise hassas bir şekilde kontrol edilmelidir, çünkü metrolardan belirlenen konumlarda ve çok küçük hata payı içerisinde durmaları beklenir. Ayrıca hız ve konum kontrolü için aşım istenen bir durum değildir. Bu performans kriterleri oluşturulan kontrol yapıları için göz önüne alınmıştır. Asenkron motorlar, diğer elektrik motorları gibi çalışırken ısınırlar, bu sebeple motor parametrelerinde ısınma sonucu değişimler oluşur. Ayrıca yukarıda bahsedildiği gibi asenkron motorların doğrusal olmayan yapılarından dolayı oluşturulan modelde belli kabuller yapılmıştır. Tüm bu model kaynaklı bilinmezlikler ve parametrik değişimlere ek olarak, metronun hareketini sürdürdüğü yoldan kaynaklı bilinmezlikler ve değişimler ve metro içerisine binen yolculardan dolayı oluşan toplam ağırlık değişimi yapılan kontrol yapısının dayanıklı olmasını gerektirir. Bu sebeple tasarlanan kontrol yapısının dayanıklı olması ve sistemi farklı koşullarda da başarılı bir şekilde kontrol edebilmesi de bir performans kriteri olarak göz önüne alınmıştır. Asenkron motor kontrolünde PID, PI-PD, bulanık kontrol, kayan kipli kontrol ve doğrusal olmayan dinamik tersleme yöntemleri kullanılmıştır. Bu kontrol yöntemleri asenkron motorun hız kontrolünü yapabilmek için tasarlanmıştır. Tasarımları yapılan kontrol yapıları istenen performans kriterlerine göre kıyaslanmıştır. Kullanılan kontrol yöntemlerinde tasarım yapılırken Osman Kaan Erol ve İbrahim Eksin tarafından ortaya atılan büyük patlama büyük çöküş optimizasyon yönteminden faydalanılmıştır. Çalışmada son olarak yapılan tasarımların karşılaştırmalı sonuçları yer almaktadır.
Bi-fractional order reference model based control system design

(Graduate School, 2022) Keçeci, Ertuğrul ; Güzelkaya, Müjde ; 732343 ; Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

The emergence of fractional calculus arose from a correspondence between Leibniz and L'Hopital. In this letter written in 1695, L'Hopital asked Leibniz what the result would be if \emph{n} is chosen as 0.5 in the n-order derivative expression. It is known that Leibniz, in response to this question, said: \emph{"one day in the future, the answer to this question will bring useful results"}. Since this date, contributions have been made on fractional calculus by mathematicians at first and by engineers since the middle of the $20^{th}$ century. Today, the most well-known fractional order operator definitions are presented by Riemann-Liouville, Grünwald-Letnikov and Caputo. Riemann-Liouville and Caputo generalized the integer-order integral operator with subject certain constraints, while Grünwald-Letnikov generalized the integer-order derivative expression to express a non-integer-order derivative. It is not possible to obtain the time domain response of fractional-order derivative and integral operators by using classical calculus. Thus, the factorial and exponential functions used in classical calculus are generalized for fractional calculus. The responses of the fractional derivative and integral operators in the time domain can be obtained with the help of this generalizations. On the other hand, the frequency domain allows the effects of fractional-order derivative and integral operators to be obtained in a much more convenient way. In classical calculus, the $n^{th}$ order derivative or $n$-fold integral frequency has a $\pm20ndB/dec$ effect on the gain margin in the definition region, while it takes the phase margin to $\pm90n$ degrees. Similarly, a $\gamma$-order fractional order derivative or a $\gamma$-fold fractional order integral has a $\pm20\gamma dB/dec$ effect on the gain margin and leads the phase margin to $\pm90\gamma$ degrees. The reality that some behaviors in nature can be modeled with fractional calculus has increased the interest of the control field on this subject. Fractional order modeling has been performed in many applications such as viscoelasticity, heat transfer, energy transmission lines, diffusion. However, the fractional-order calculation is exactly included in the field of control engineering at 1961. After that, the first fractional order controller method is introduced and it is showed that the fractional controller outperforms integer order PID controller. At the end of the twentieth century, the fractional order PID controller is introduced by making a generalization of the integer order PID controller. Closed-loop system transfer functions that demonstrate the desired dynamics are often called a reference model.
Bulanık PID kontrolörlerinin çıkış üyelik fonksiyonlarını çevrimiçi ayarlanma yöntemi

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022-06-10) Delibaş, Mehmet ; Güzelkaya, Müjde ; 504191119 ; Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği

Lotfi Zadeh 1965 yılında bulanık küme mantığını geliştirmiştir. Bulanık küme teorisi klasik mantığa belirsizlik katmaktadır. Böylece hayatta karşımıza çıkan birçok belirsizlik içeren problemin çözümünü de kolaylaştırmaktadır. Bulanık küme mantığı kontrol alanına ilk olarak 1975 yılında uygulanmıştır. Daha sonraki yıllarda araştırmacılar tarafından oldukça önemli bir çalışma alanı haline gelmiş ve endüstride bulanık kontrolörlerin kullanımı arttırmıştır. Geleneksel PID kontrolör tekniklerinin doğrusal sistemlere karşı başarılı bir şekilde uygulanmasına rağmen karmaşık ve belirsiz sistemler üzerindeki etkisinin yetersizliğinden dolayı bulanık kontrolörler oldukça cazip bir hale gelmiştir. Literatürde geleneksel bulanık PID kontrolörlerin başarımını geliştirmek amacıyla çeşitli yöntemler önerilmiştir. Bu yöntemler kontrolör parametrelerini çevrimiçi ayarlamaya dayalı yöntemlerdir. Ayar parametreleri olarak giriş ve çıkış ölçekleme katsayıları, bulanık kurallar, üyelik fonksiyonlarının parametreleri ve bulanık kural ağırlıkları kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında, ilk olarak, Karasakal ve diğ. (2011) tarafından önerilen hata tabanlı çevrimiçi bulanık kural ağırlıklandırma yöntemi ele alınmıştır. Bu yöntemde, hatanın pozitif büyük ve hatanın değişiminin negatif olduğu bölgede kullanılan sabit bir katsayı serbest parametre olarak seçilmiş ve çeşitli değerler verilerek analizi yapılmıştır. Daha sonra Xu ve Shin (2005) tarafından önerilen bulanık kontrolörün çıkış üyelik fonksiyonlarının merkezini ayarlayan yöntem ele alınmıştır. Bu yöntemde, çıkış üyelik fonksiyonlarının merkezini ayarlamak amacıyla bulanık yapıda bir ayar mekanizması bulunmaktadır. Bu ayar mekanizmasının kendi giriş ve çıkış üyelik fonksiyonları ve kural tablosu bulunmaktadır. Çalışmamızda ikinci olarak bu çıkış ayarlama mekanizması kural tablosunda bulunan bazı parametreler serbest parametre olarak değerlendirilmiş ve bu parametrelerin analizi yapılmıştır. Son olarak hata tabanlı çevrimiçi bulanık kural ağırlıklandırma yöntemi ile bulanık kontrolörün çıkış üyelik fonksiyonlarının merkezini ayarlayan yöntem birleştirilmiştir. Birleştirilmiş yöntemin etkinliği geleneksel bulanık PID kontrolör yöntemi, hata tabanlı çevrimiçi bulanık kural ağırlıklandırma yöntemi ve bulanık kontrolörün çıkış üyelik fonksiyonlarının merkezini ayarlayan yöntem ile karşılaştırılmıştır. Yapılan analizler MATLAB/SIMULINK ortamında doğrusal ve doğrusal olmayan sistemler üzerinde yapılmış ve irdelenmiştir.
Centralized task allocation for multiple quadrupeds

(Graduate School, 2023-06-22) Sarı Çevik, Handan ; Temeltaş, Hakan ; 504191115 ; Control and Automation Engineering

The thesis focuses on analyzing different centralized task allocation methods for multiple quadruped systems. The goal is to assign tasks to agents in a way that minimizes power consumption, completes the mission in the shortest possible time, and maximizes task completion ratio. The power consumption and cost-of-transmission for cheetah-type quadruped are analyzed, and the power consumption is extrapolated for speeds between (0,1) m/s using the results from the literature. The methods are analyzed and simulated using MATLAB and its Global Optimization toolbox. Moreover, A* path planning algorithm is used to decide paths that agents take. Three different task assignment problems are explored where there are fewer tasks than agents, task and agent count are equal, and there are more tasks than agents. The resulting task assignments and metrics are analyzed. A greedy algorithm that aims to assign tasks according to the shortest distances between the agent quadrupeds is proposed and analyzed. However, since this algorithm does not consider power consumption and task completion ratio, it underperforms in some cases. The Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization methods are used by utilizing custom optimization (fitness) function. The optimization function is a geometric combination of total energy consumption, mission completion time, and task completion ratio. As a result, the resulting task assignments generally consume more power while reducing mission completion time tremendously. The growing trend of automation in various fields, leading to less error, more accurate results, and time-saving. The thesis also explains the concept of task allocation for autonomous systems and the different methods used for it. The methods can be decentralized or centralized, depending on whether there is a predefined decision-maker or not. In conclusion, the thesis provides valuable insights into the centralized task allocation process for multiple quadruped systems. The different methods and algorithms analyzed show that a combination of power consumption, mission completion time, and task completion ratio can result in a more efficient and effective task allocation process compared to shortest distance based allocations. The findings can contribute to the development of more advanced and autonomous systems in various fields, leading to increased productivity, accuracy, and efficiency.
Determination of system architectures based on RAMS analysis

(Graduate School, 2024-06-10) Can, Hazel ; Söylemez, Mehmet Turan ; 504201116 ; Control and Automation Engineering

Rail systems engineering is seen as a crucial transportation alternative in today's world, especially for developed and developing countries. The construction of high-speed trains and the development of these systems have therefore become a focal point for many nations around the world. One of the fundamental reasons for this focus is the ability to achieve safe, uninterrupted transportation at minimal cost within a short time frame. On the other hand, with advancing technology, air and automotive transportation have become top preferences for individuals and logistics companies. This has also necessitated the advancement and acceleration of rail systems technologies. These advancements are aimed at elevating usability and safety to the highest levels. Steps towards reliability, usability, maintainability, and safety are crucial for the development of rail transportation and its increasing prominence in the sector. However, achieving these concepts can lead to significant costs. Therefore, there has arisen a necessity to integrate cost optimization with the conducted studies. Reliability studies should be carried out with a specific engineering perspective to prevent unexpected errors and outcomes before, during, and after system operations. The reliability of a system is made possible by detailed probabilistic calculations related to the system. Therefore, system reliability is a measure of the probabilistic calculations of the system. With the increasing needs and developing systems of railway transportation, the creation of safe and uninterrupted transportation traffic has become even more important. For this reason, focusing on RAMS (Reliability, Availability, Maintainability, and Safety) analysis by rail systems engineers can provide solutions to many focal points, thereby shedding light on the answers provided by probabilistic calculations. Answers to questions such as the criticality of errors, when they will occur, and how frequently they will occur can only be obtained through probabilistic calculations. The predictions made from these calculations guide the measures to be taken and the system engineering perspective. RAMS is an important engineering principle that examines and guides these probabilistic answers from many perspectives. Many studies have been conducted to minimize errors and enhance safety in railway systems. However, as railway transportation is also widely used for passenger transport, research has generally focused on specific areas. Studies have been conducted with a holistic approach to prevent any fault that could lead to accidents, aiming to minimize harm to society and the environment. However, there is a lack of studies that directly target usability and determine the cost requirements related to system architecture from a RAMS perspective. This study is prepared as a report to guide future studies with an engineering perspective that aims for uninterrupted transportation and calculations on how to achieve high usability rates. In this research, RAMS and rail systems infrastructure concepts are primarily focused on, providing a summarized literature review related to these concepts, and methods to optimally increase availability at minimal cost are discussed. Redundant system architectures among these methods are examined in detail and evaluated from multiple perspectives with a holistic approach. An infrastructure has also been created for various modeling analyses such as the Reliability Block Diagram and Fault Tree Analysis related to these architectures. As a result, sample studies on potential interruption costs of these redundant system architectures have been conducted and compared with suitable architectures. The architectures aimed at uninterrupted transportation are implemented according to the BS IEC 61508 safety standard. While this study aims to increase availability from a RAMS perspective while ensuring uninterrupted transportation, it also allows for cost analysis of various redundant architectures. This research will focus on reliability (safety) as it will focus only on processes over hazard failure rates. It is important to emphasize that this study will focus on minimizing errors that can cause significant harm to the system, humans, and the environment, considering that even non-hazardous error rates can have the potential to stop the system. This perspective has been used since the analyses on redundant systems will be conducted for rail system transportation. In railway systems, the most important criteria are always focused on preventing errors that can cause significant harm to humans, the environment, or the system itself. One of the primary objectives of this research is to provide a general perspective on system requirements and cost analyses along with appropriate architectural selection. Therefore, necessary calculations will be made to minimize downtime costs by reducing the downtime of a system (increasing its operational time). Subsequently, calculations related to the operational cost and initial investment cost of the system will be carried out along with assumptions. One of the critical focus points of this thesis is to analyze the initial investment cost while minimizing error frequency and downtime costs. The most suitable architectural selection can only be possible by taking all cost analyses into account. Therefore, analyses have been conducted not only on how much the system downtime is reduced but also on whether the initial investment cost is suitable for all these system architecture developments. The selection of the final and most optimal architecture can vary for each system and each project. Architectures where less critical systems or components are backed up at a lower cost might be the ideal choice for the operation of that system. However, for systems where errors can lead to significant failures and consequences, architectural selections with higher initial investment costs might be appropriate. This research provides examples and studies on the redundancy of the signaling system, which is extremely critical and important for rail systems. Therefore, analyses and comments will be made considering the criticality of this redundant system in the architectural selection. This study aims to be adaptable to necessary systems or components and enable the most suitable selection among architectures due to cost constraints. Therefore, it is supportive and contributive to the literature. This research is intended as a guide aiming for uninterrupted transportation with balanced financial conditions throughout all operational periods from the design and development stages of a rail system project. Future studies will aim to provide a more comprehensive and integrated response with a safety perspective approach to analyses on high usability and financial balance.
Development of certification-compliant safety-critical flight control software using a model-based design approach

(Graduate School, 2024-07-17) Ballı, Hakan ; Yalçın, Yaprak ; 504201136 ; Control and Automation Engineering

With the rapid pace of technological advancements, software is becoming increasingly complex and is being used in safety-critical areas such as aircraft. This situation further emphasizes the importance of software safety levels. The development of safety-critical software not only increases the complexity of implementation due to the critical nature of the operational environments of aircraft but also faces increasing challenges due to customer expectations for shorter product development cycles and demands for lower production costs. This situation necessitates that software developers meet high safety standards while also providing solutions optimized for efficiency and cost-effectiveness. In this context, avionics and flight control software in aircraft must fully perform the functions expected of them in the operational environment and must not adversely affect other functions while executing their tasks. These two factors clearly highlight the need for engineering methods aimed at reducing development complexities and supporting certification efforts. International aviation certification authorities have defined these two fundamental rules in their aviation regulations and have published the DO-178C software guidance document to ensure compliance of aviation software with these rules. Additionally, by referencing the DO-331 supplement, which explains the model-based design method used in software development processes, they aim to ensure the safe development of safety-critical software. The advancement of software, directives from authorities, and the competitive environment among manufacturers have increased the variety of products and services in the aviation sector. This situation has enabled software development processes under the DO-178C/DO-331 guidance documents using the model-based design method, allowing for software development with superior aspects such as shorter product development cycles and cost advantages. In this study, the processes followed throughout the software development lifecycle, the activities that need to be completed, and the outcome that need to be created and delivered during the development of a flight control software using the model-based design method are examined in detail. Additionally, the certification process for flight control software is thoroughly analyzed. In this study, MathWorks' MATLAB/Simulink model-based design tool was used in a software development project for the F-16 fighter aircraft. The aircraft and its components together with the flight control system were modeled rigorously within the Simulink tool. The flight control algorithm was constructed using the nonlinear dynamic inversion method, and source code for the flight control software was generated from the flight control algorithm model created using the model-based design approach. Additionally, this approach was applied throughout the software development process using the DO-331 guidance document. During the flight control software development process, system requirements allocated to the software (SRAT) were defined corresponding to the software lifecycle procedures, and from these, high-level requirements (HLR) were derived. Bidirectional traceability links between SRATS and HLR were established using the MATLAB development tool, adhering to software lifecycle procedures. After the HLR were established, the flight control system model, which represents the low-level requirements, was developed using the model-based design approach. Prior to generating source code, requirement-based functional tests were performed on the model, considering the DO-331 model simulation activity, to detect any errors. Additionally, model coverage analyses were conducted alongside these tests. Performance metrics were obtained based on the results of both the requirement-based tests and the model coverage analyses. Similarly, a static standards compliance test conducted on the model was evaluated as a performance metric, leading to the source code generation phase. It is generated using the MATLAB development tool, reviewed using MATLAB's tools, and performance metrics were gathered. Subsequently, the executable object code was created, and the performance metrics were evaluated through in-loop software simulation testing. Finally, throughout the software development process, relevant process reports were generated at each step from requirements to executable object code, configuration tracking was conducted, and the software quality assurance and certification processes were prepared for submission to the authority. As a result, a flight control software compliant with the certification requirements under the DO-178C/DO-331 guidance documents were successfully developed.
Dört rotorlu insansız hava araçları için veriye dayalı kontrol sistem tasarımı

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-06-24) Yıldız, Atakan ; Sümer Gören, Leyla ; 504211101 ; Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği

İnsansız hava aracı (İHA), pilotu ve yolcusu olmayan, uzaktan veya otomatik olarak kontrol edilebilen, belli amaç veya görev için geliştirilmiş ve amaca uygun ekipman taşıyan bir sistemdir. İHA'lar son yıllarda hızla gelişen teknolojiyle birlikte birçok alanda kullanılmaya başlanmıştır. Bu araçlar, geniş kullanım alanına sahip olup askeri operasyonlardan tarım uygulamalarına kadar çeşitli alanlarda keşif, gözetleme, taşıma gibi birçok görev için kullanılmaktadır. İnsansız hava araçları kullanım alanlarına ve görevlerine göre farklı yapılarda özelleştirilmiştir. Dört rotorlu insansız hava araçları, dikey kalkış ve iniş kabiliyetleri ile dar alanlarda manevra yapabilme yetenekleri sayesinde farklı ihtiyaçlara cevap verebilen ve esnek kullanım sağlayan insansız hava aracı türlerinden biridir. Bu sayede dört rotorlu insansız hava araçları, özellikle şehir içi operasyonlarda ve dar alanlarda etkin bir şekilde rol almaktadır. Dört rotorlu hava araçları birçok alanda kullanılması, kritik görevlere sahip olması ve gelişen teknolojiyle birlikte gözde sistemler haline gelmiştir. Bu hava araçlarının görevlerini yüksek doğruluk ve hassasiyette yerine getirebilmesinin önemli koşullarından biri başarılı bir kontrolcüye sahip olmalarıdır. Ancak dört rotorlu insansız hava aracı sistemi doğası gereği doğrusal değildir. Kararsız olmaları, doğrusal olmamaları ve karmaşık dinamik yapılara sahip olmaları bu sistemlerin kontrol edilmesini zorlaştırır. Ayrıca bu nedenlerden dolayı bu sistemlerin modellenmesi de zordur. Karmaşık sistemlerin modellenmesi ve kontrolü için literatürde birçok yöntem vardır. Ancak son yıllarda gelişen, literatürde veriye dayalı kontrol (Data Driven Control) olarak geçen önemli bir yaklaşım mevuttur. Karmaşık sistemlerin modellenmesi ve kontrolünde veriye dayalı yöntemlerin kullanımı mühendislik, biyolojik ve fizik bilimlerini geliştirme konusunda önemli bir etkiye sahiptir. Ayrıca karmaşık dinamiklere sahip sistemlerin modellenmesinde veriye dayalı yöntemlerin kullanımı giderek artmaktadır. Karmaşık dinamiklere sahip sistemlere ait yüksek doğrulukta ve yüksek boyutlu verilerinden elde edilen modeller çoğu zaman anlaşılması zor modellerdir. Bu nedenle böylesine anlaşılması zor karmaşık dinamiklere sahip türbülanslı bir akışkan sistemini, bilişsel (cognitive) bir sistemi, bir robot sistemini, iklim ve finans gibi çok çeşitli karmaşık sistemleri modellemek için araştırmacılar veri odaklı yaklaşımlara giderek daha fazla ilgi duymaktadır. Doğrusal olmayan, karmaşık ve yüksek boyutlu bu sistemler, tahmini ve kontrol edilebilmesi hedefi için modellenmesi gereken baskın dinamiklere sahiptir. Sistemin karmaşıklık durumu ne olursa olsun günümüzde bu sistemlerin modellenmesi ve kontrolü veriye dayalı yöntemler kullanılarak gerçekleştirilebilmektedir. Ayrıca sensör teknolojisinin gelişmi, hesaplama gücündeki büyük artışlar, neredeyse sınırsız veri depolama ve aktarma yeteneklerinin mümkün olması nedeniyle çok büyük miktarlarda verinin kullanılabilirliği veriye dayalı kontrol yöntemlerinin gelişimi için büyük bir katkı sağlamıştır. Veriye dayalı kontrol yöntemi, sadece sistemden elde edilen veriler kullanılarak sistem dinamiklerinin modellenmesini sağlar böylece sistemin tanınmasına ve sistem dinamikleri hakkında bilgi sahibi olunmasına olanak tanır. Bu tez kapsamında dört rotorlu insansız hava aracı sistemi üzerine çalışılmış ve veriye dayalı yeni bir yöntem olan dinamik mod ayrıştırması ile kontrol (Dynamic mode decomposition with control – DMDc) metodu kullanılarak doğrusal olmayan karmaşık dinamiklere sahip dört rotorlu insansız hava aracı sisteminin doğrusal modeli elde edilmiştir. Literatürde dinamik mod ayrıştırması ile kontrol (DMDc) olarak geçen bu yöntem, karmaşık ve yüksek boyutlu sistemlerin dinamiklerini yalnızca anlık ölçümler kullanarak yeniden oluşturan, veri odaklı dinamik mod ayrıştırma (Dynamic mode decomposition – DMD) algoritmasına dayanmaktadır. Dinamik mod ayrıştırması (DMD), yüksek boyutlu verilerden dinamik sistemlerin modellenmesi için kullanılan güçlü ve yeni bir tekniktir. DMD yöntemi, karmaşık akışları basit bir temsile ayrıştırmaya yönelik bir yöntem olarak akışkanlar dinamiği topluluğunda ortaya çıkmıştır [16]. DMDc ise DMD'nin temel prensiplerini kullanarak sistemdeki dinamikleri analiz etmek için geliştirilmiş bir tekniktir. DMDc yöntemi DMD den farklı olarak sistemin anlık ölçüm verilerine ek harici giriş sinyallerini de kullanarak sistemin dinamiklerini ve kontrol edilebilirlik özelliklerini belirler. DMDc yöntemiyle sisteme ait durum uzay modeli bulunurken ilk olarak doğrusal olmayan dört rotorlu insansız hava aracı sisteminden toplanan sistem dinamikleri ve giriş sinyallerine ait veriler kullanılarak anlık veri matrisleri oluşturulmuştur. Oluşturulan anlık veri matrisleri kullanılarak tekil değer ayrıştırması (Sinugular value decomposition – SVD) yötemiyle veri matrisinin sözde tersi elde edilir ve veri matrisinin sözde tersi kullanılarak sisteme ait durum uzay modelinin sistem matrisi ve giriş matrisi elde edilir. Böylece doğrusal olmayan dört rotorlu insansız hava aracı sisteminden elde edilen veriler kullanılarak DMDc yöntemiyle sistemin durum uzay modeli elde edilmiş olur. Bu çalışmada ayrıca doğrusal olmayan sistemden toplanan veriler ile DMDc yöntemiyle elde edilen doğrusal model kullanılarak doğrusal olmayan sistem için doğrusal karesel regülatör (Linear Quadratic Regulator – LQR) teknikleriyle durum geri beslemeli bir konrolcü tasarımı yapılmıştır. Doğrusal karesel regülatör (LQR), doğrusal sistemlerin durum uzay modelini kullanarak performans kriterlerine göre sistem davranışını optimize eden bir optimal kontrol yöntemidir. LQR teknikleri, sistemin durumları ve kontrol sinyalleri arasındaki ilişkiye göre belirlenen maliyet fonksiyonunu en aza indirecek optimal kontrol kazançlarını bulumayı sağlar. Ayrıca belirlenen maliyet fonksiyonu performans kriterlerine göre belirlenen ağırlık matrislerinide içermektedir. LQR, sistemin kararlılığını garanti eden ve optimal sonucu veren bir kontrol tekniğidir. Bu teknik genellikle mühendislik uygulamalarında, otomasyon, uçuş kontrolü, robotik ve endüstriyel sistemler gibi alanlarda yaygın olarak tercih edilir. LQR tekniklerinin çeşitli varyantları bulunmaktadır bu çalışmada geleneksel LQR ve integral etkili LQR (LQR-I) teknikleri kullanılarak doğrusal olmayan sistem için durum geri beslemeli kontrolcü tasarımı yapılmıştır. İntegral etkili LQR, geleneksel LQR tekniklerine ek integral teriminin dahil edildiği bir LQR türüdür. Burada integral terimini dahil etmedeki amaç sistemde yaşanabilicek sürekli hal hatalarının giderilmesini sağlamaktır. İntegral etkili LQR genellikle referans takibi yapan sistemlerde sürekli hal hatasının giderilmesi gerektiği durumlarda kullanılır. Bu çalışma kapsamında öncelikle doğrusal olmayan dört rotorlu insansız hava aracı sistemine ait kinematik ve dinamik ilişkileri içeren matematiksel model MATLAB/Simulink ortamında oluşturulmuştur. Oluşturulan bu doğrusal olmayan model verilerin toplanması ve tasarlanan kontrolcülerin test edilmesi için gerçek sistem yerine kullanılmıştır. Doğrusal olmayan dört rotorlu insansız hava aracı modelinden toplanan veriler kullanılarak DMDc yöntemiyle sistemin yükseklik ve duruş değişkenlerine ait durum uzay modelleri elde edilmiştir. Sonrasında DMDc yöntemiyle elde edilen yükseklik ve duruş değişkenlerine ait durum uzay modelleri kullanılarak her bir model için ayrı ayrı LQR teknikleriyle durum geri beslemeli kontrolcü tasarımı yapılmıştır. İlk olarak geleneksel LQR teknikleri kullanılarak doğrusal olmayan sistem için kontrolcü tasarımı yapılmış daha sonrasında ise integral etkili LQR teknikleri kullanılarak kontrolcü tasarımı yapılmış ve tasarlanan kontrolcüler doğrusal olmayan sisteme uygulanarak sonuçlar karşılaştırılmıştır. Doğrusal olmayan karmaşık dinamiklere sahip dört rotorlu insansız hava aracı sistemi için DMDc yöntemi ile elde edilen durum uzay modelinin doğrusal olmayan dört rotorlu insansız hava aracı sistemi ile benzer sonuçlar verdiği sayısal deneyler ile gösterilmiştir. DMDc ile elde edilen, sistemin yükseklik ve duruş değişkenlerine ait durum uzay modelleri kullanılarak geleneksel LQR teknikleriye tasarlanan durum geri beslemeli kontrolcünün uygulandığı doğrusal olmayan sistem için duruş açılarının aşım yapmadan referans sinyali takip ettiği ve açısal hızların daha az salınım yaptığı yapılan analizler sonucunda ortaya çıkmıştır. Yapılan karşılaştırmalar sonucunda, yükseklik ve duruş değişkenlerine ait durum uzay modeli kullanılarak integral etkili LQR teknikleriyle tasarlanan kontrolcünün uygulandığı doğrusal olmayan sisteme ait yükseklik değişkeninin referans sinyale daha hızlı ulaştığı ve oturma zamanın daha kısa olduğu sonucuna varılmıştır. Sonuç olarak yapılan sayısal deneylerden, ön kontrolcü ile kararlı kılınmış doğrusal olmayan model ve DMDc yöntemiyle elde edilmiş doğrusal model çıktılarının benzer sonuçlar verdiğini, DMDc yöntemiyle bulunmuş doğrusal model kullanılarak LQR teknikleriyle kontrol edilmiş doğrusal olmayan sistemin performansının başarılı olduğunu söyleyebiliriz.
Duruma bağlı Riccati denklemi (SDRE) temelli kontrol yöntemi ve SDRE'nin yaklaşık çözümü

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022-06-13) Demirci, Hafsa Ceren ; Gören Sümer, Leyla ; 504181116 ; Control and Automation Engineering

Doğrusal olmayan sistemlerin kontrolünde karşılaşılan asıl zorluk, optimal ve uygulanabilir bir kontrol kuralının elde edilmesidir. Bir sistemin kontrolü için belirlenen amaç ölçütünü minimum yapan optimal kontrol kuralı, Hamilton Jacobi Bellman (HJB) yöntemiyle elde edilir. Ancak, doğrusal olmayan veya yüksek boyutlu sistemler için kısmi diferansiyel denklemler içeren HJB ifadesini çözmek zordur ve kesin çözümü bulmak mümkün olmayabilir. Bu sebeple, HJB denklemlerini çözmekten kaçınmak için pek çok çalışma yayınlanmıştır. Karesel amaç ölçütüne sahip doğrusal ve zamanla değişmeyen sistemler için HJB denklemi, cebirsel Riccati denklemine dönüşür ve kontrol problemi "Doğrusal Karesel Regülatör (Linear Quadratic Regulator, LQR)" olarak adlandırılır. Doğrusal olmayan kontrol yöntemlerinin aksine, LQR teorisi oldukça pratiktir ve karesel amaç ölçütüne sahip doğrusal sistemler için son derece basit bir geri beslemeli optimal kontrol kuralı sunar. Ancak çok sayıda sistem doğrusal değildir. Sistemlerin çalışma aralıklarına bağlı olarak doğrusallaştırma yapılabilir. Ancak doğrusal olmayan özellikler; sistemin yapısal özelliğidir ve doğrusallaştırma sonucu, önemli ve faydalı olabilecek bu özellikler kaybolur. Bahsedilen bu bilgiler ışığında, düşük boyutlu doğrusal olmayan sistemler veya karesel amaç ölçütlü doğrusal sistemler için optimal kontrol kuralının elde edilebildiği söylenebilir. Bu noktada "Duruma Bağlı Riccati Denklemi (State Dependent Riccati Equation, SDRE)"; LQR teorisini temel alan, sistemin doğrusal olmayan özelliklerini göz önünde bulunduran, sistematik tasarım adımlarına sahip, esnek bir kontrol yöntemi olarak karşımıza çıkar. SDRE yöntemi; kontrolör tasarımında, sistemin doğrusal olmayan özelliklerinin korunmasına imkan tanır. Ayrıca, sistem dinamiği üzerinde karşılanması kolay olan koşullara sahiptir ve bu sayede çok çeşitli doğrusal olmayan sistemlere uygulanabilir. SDRE kontrol yöntemi; doğrusal olmayan dinamikleri, bir durum vektörü ve duruma bağlı katsayılı matris değerli fonksiyonlarla çarpanlara ayırır. Bu çarpanlara ayrılmış gösterim, tek bir biçimde değildir ve kapalı çevrimli sistemin performansını arttıracak bir gösterim seçilebilir. SDRE yönteminde, kontrol sinyalini hesaplamak için her adımda cebirsel Riccati denklemi çözülür. HJB'nin çözümü ile elde edilecek optimal kontrol kuralı yerine, SDRE yaklaşık optimal bir kontrol kuralı sunar. Bu nedenle, istenen amaç ölçütü yaklaşık olarak minimum yapılır ve performanstan feragat edilmiş olur. Ancak SDRE yöntemiyle; gerçek zamanlı uygulamaya izin veren, uygulanması kolay ve yaklaşık optimal bir kontrol kuralı elde edilir. SDRE kontrol kuralı, sistemi noktasal kararlı yapan bir kontrol kuralıdır. Her adımda cebirsel Riccati denklemi çözülerek inşa edildiği için, kontrol kuralının açık ifadesi bilinmez. Oysa, kontrol kuralının ifadesi, kararlılık analizinde vazgeçilmezdir. Bu noktada, her adımda Riccati denkleminin çözülmesinden kaçınmak ve SDRE kontrol kuralının analitik bir ifadesini elde edebilmek için bir yöntem önerilmiştir. Buna göre, kontrol işaretinin inşasında kullanılan SDRE'nin çözümünü yaklaşık şekilde ifade edebilecek, birbirine benzer iki algoritma sunulmuştur. Bu sayede çözüm, sistemin durumlarına bağlı olarak analitik şekilde ifade edilebilmiş ve SDRE yöntemindeki hesaplama yükü hafifletilmiştir. Bu yaklaşık çözüme göre hesaplanan kontrol kuralının sınanması için literatürde çokça kullanılan araba-sarkaç sistemi ve manyetik kaldırma sistemi kullanılmıştır. SDRE'nin yaklaşık çözümüne bağlı sonuçlar ile standart çevrimiçi SDRE sonuçları karşılaştırılmıştır. Sonuçta, yaklaşık çözüm ile hesaplanan kontrol kuralı ile standart SDRE'ye oldukça yakın bir performans elde edilmiştir.
F-16 hava aracının doğrusal olmayan dinamik tersleme tabanlı dayanıklı kontrol yöntemleri ile kontrolü

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-02-09) Çalıcıoğlu Durmaz, Buse E. ; Söylemez, Mehmet Turan ; 504181133 ; Kontrol ve Otomasyon Mühendisligi

Uçuş kontrol sistemleri, uçağın güvenli bir şekilde uçmasını sağladığından bir hava aracının en önemli parçalarından biridir. Wright Kardeşler'in uçağı ile birlikte uçuş kontrol alanındaki gelişmeler başlamış, uçuş kontrol sistemlerinin uçuş performansını iyileştirme konusunda önemli bir etkiye sahip olması uçuş kontrol sistemlerinin hızla gelişmesine yol açmıştır. İlk uçuş kontrol sistemleri mekanik veya hidro-mekanik sistemlerden oluşurken, uçaklar geliştikçe elektrik motorları, dijital bilgisayarlar veya fiber optik kabloların kullanımına geçilmiştir. 1990'lardan önce, sabit kanatlı uçakların uçuş kontrol sistemlerinin büyük çoğunluğu klasik ve doğrusal kontrol yöntemleri ile geliştirilmekteydi. Doğrusal kontrol yöntemleri, uçuş zarfının bir bölgesinde elde edilen doğrusal bir model için tasarlanmaktadır. Tüm uçuş zarfında geçerli bir kontrolör elde etmek için ise, uçuş zarfı parçalara bölünerek zarfın her bir parçası için ayrı ayrı doğrusal kontrolörler tasarlanır, ardından da bu doğrusal kontrolörlerin enterpolasyonuyla kazanç çizelgeleri elde edilir. Kazanç ayarlama (gain scheduling) yöntemi doğrusal olmayan sistemlere doğrusal kontrolör tasarlamada oldukça yaygın olsa da, kontrolörün başarısı tasarlandığı alanın dışında garanti edilememektedir. Ayrıca, pratikte karşılaşılan doğrusal olmama durumları veya belirsizlikler gibi sebepler de performans düşüşüne neden olmaktadır. Klasik yöntemler, uçuş kontrol sistemlerinde uzun yıllar boyunca kullanılmış ve başarılı sonuçlar vermiş olsa da, kazanç ayarlama yönteminin maliyetli olması ve performansının sınırlı olması nedeniyle, kazanç ayarlama prosedüründen kaçınmak için, son yıllarda doğrusal olmayan kontrol yapıları üzerine çalışmalar yapılmıştır. Bu yapılar, uçuş zarfının çok daha geniş bir bölgesinde geçerli olmalarını sağlayan doğrusal olmayan denklemleri kullanırlar. Özellikle yüksek performanslı ve yüksek manevra kabiliyetli hava araçları için doğrusal olmayan kontrol yöntemleri modeli ve doğrusal olmama durumlarını daha iyi temsil etmektedirler. Doğrusal olmayan kontrol yaklaşımlarına, doğrusal olmayan dinamik tersleme (NDI: Nonlinear Dynamic Inversion), kayan kipli kontrol (SMC: Sliding Mode Control), geri adımlamalı kontrol (BSC: Back Stepping Control), sinir ağları (NN: Neural Networks) ve bulanık mantık (FL: Fuzzy Logic) kontrolü örnek verilebilir. Bu tez çalışmasında, F-16 hava aracı için tüm uçuş zarfında geçerli olan doğrusal olmayan dinamik tersleme tabanlı dayanıklı kontrol sistemleri geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda F-16 hava aracının doğrusal olmayan benzetim modeli Simulink ortamında oluşturulmuş, ardından uçuş kontrol uygulamalarında popüler bir yöntem olan doğrusal olmayan dinamik tersleme, artırımlı doğrusal olmayan dinamik tersleme ve dayanıklı bir kontrol yöntemi olan kayan kipli kontrol algoritmaları kullanılarak hava aracı için farklı kontrol sistemleri geliştirilmiştir. Birinci bölümde, uçuşun kısa bir tarihçesi verilmiş ve Wrigth kardeşler'den günümüze kadar uzanan uçuş kontrol gelişmelerinden bahsedilmiştir. Ardından, uçuş kontrol sistemleri, doğrusal olmayan dinamik tersleme, artırımlı doğrusal olmayan dinamik tersleme ve kayan kipli kontrol yöntemleri ile ilgili literatür özeti sunulmuştur. Yöntemlerin dayanıklılığı, havacılık alanındaki uygulamaları ve farklı kontrol yöntemleri ile birlikte kullanımları ile ilgili çalışmalara yer verilmiştir. İkinci bölümde, F-16 hava aracı hakkında özet bir bilgi paylaşılmış, sonrasında hava aracı eksen sistemleri açıklanmıştır. Dünya, gövde, kararlılık ve rüzgar eksen sistemleri tanıtılmış, ardından da eksen sistemleri arasındaki dönüşümler, hava aracı modellemeye başlamadan önce temel bilgi olması amacıyla verilmiştir. Sonrasında, MATLAB/Simulink ortamında doğrusal olmayan F-16 hava aracı modeli oluşturulmuştur. F-16 hava aracı modeli aerodinamik model, hareket denklemleri, atmosfer modeli, motor modeli ve eyleyici modeli gibi beş temel alt sistemden oluşmaktadır. Her bir alt modelinin önce matematiksel denklemleri elde edilmiş, sonrasında Simulink modelinin görsellerine yer verilmiştir. Aerodinamik model, NASA Langley Araştırma Merkezi tarafından yapılan rüzgar tüneli test verileri kullanılarak oluşturulmuştur. Motor modeli de yine aynı çalışma temel alınarak elde edilmiştir. Hareket denklemleri altı serbestlik dereceli sistem için elde oluşturulmuştur. Eyleyici ise birinci dereceden bir transfer fonksiyon şeklinde modellenmiştir. Üçüncü bölümde, havacılık alanında kullanımı giderek yaygınlaşan doğrusal olmayan dinamik tersleme kontrol yöntemi detaylı bir şekilde anlatılmıştır. NDI, doğrusal olmayan bir kontrol yöntemi olduğu için özellikle yüksek performanslı ve geniş uçuş zarfına sahip modern hava araçları için kullanışlı bir yöntemdir. Doğrusal olmayan sistemi, kazanç ayarlama yapmadan doğrudan kontrol edebildiği için tercih edilen bir kontrol yöntemidir. NDI kontrol algoritmasının yapısı matematiksel denklemleri ile birlikte anlatılmış ve blok şeması verilmiştir. NDI kontrol yapısını oluşturan alt sistemler de bu bölümde açıklanmıştır. Bu kontrol yöntemi kapsamında, kontrol değişkeni seçimi, istenen referans dinamikler, yerleşik model, zaman ölçeği ayrımı ve dayanıklılık konuları değerlendirilmiştir. Kolay ve hızlı uygulanabilen ve tüm uçuş zarfı için geçerli bir yöntem olmasına rağmen, modele bağımlılığı sebebiyle NDI kontrol yöntemi tek başına dayanıklı bir yöntem değildir ve yöntemin en büyük dezavantajı da budur. Fakat doğrusal kuadratik regülatör (LQR: Linear Quadratic Regulator), $H_\infty$ optimal kontrol, $\mu$ sentezi, P kontrol, PI kontrol, uyarlamalı (adaptive) kontrol gibi farklı kontrol yöntemleri ile birlikte kullanılarak dayanıklılık probleminin üstesinden gelinen birçok çalışma mevcuttur. Bu bölümde, NDI kontrol algoritmasının dayanıklılığını artırmak için PI kontrolör kullanılmıştır. NDI kontrol yönteminin tek başına ve PI kontrolör ile birlikte kullanımının referans takip sonuçları bölüm sonuna eklenmiştir. Dördüncü bölümde, NDI temelli bir kontrol yöntemi olan artırımlı doğrusal olmayan dinamik tersleme (INDI: Incremental Nonlinear Dynamic Inversion) yöntemi anlatılmıştır. Bu yöntem, NDI kontrol yönteminin dayanıklılık problemine alternatif çözüm olarak üretilmiştir. INDI kontrol yöntemi, NDI yönteminin avantajlarını korurken modele bağımlılığını azaltarak dayanıklılığını artırmaktadır. INDI kontrol yasasının yapısı matematiksel olarak anlatılıp, blok şeması paylaşılmıştır. Bu yöntem elde edilirken zaman ölçeği ayrımı kavramından ve Taylor serisi açılımından yararlanılmıştır. Son olarak INDI kontrol yönteminin dayanıklılığı incelenmiş, dayanıklılık konusunda NDI ile farkı belirtilmiş ve ardından simülsayon sonuçları paylaşılmıştır. Beşinci bölümde, doğası gereği dayanıklı bir yöntem olmasıyla bilinen kayan kipli kontrol yöntemi anlatılmıştır. Yöntemin amacı, çalışma mantığı ve tasarım adımları verildikten sonra, kontrol algoritmasının elde edilişi detaylandırılmıştır. Kayan kipli kontrol yöntemi, eşdeğer ve anahtarlama kontrol girişi olmak üzere iki farklı kontrol girişinden oluşmakta olup her ikisinin de tasarım detayı verilmiştir. Kayan kipli kontrol yöteminin hem süreksiz hem de sürekli bir anahtarlama girişi ile tasarımı anlatılmış, ardından da integral içeren bir SMC kontrol yapısı verilmiştir. NDI kontrol yönteminin dayanıklı hale getirmek için SMC yöntemi ile birlikte kullanıldıkları bir yapı açıklanmıştır. NDI-SMC yapısı için hem sürekli SMC hem de integarlli SMC yöntemleri kullanılmıştır. SMC yönteminin bilinen en temel problemi olan çatırdama fenomeninden ve çözüm önerilerinden bahsedilmiştir. Son olarak, F-16 hava aracı modeli üzerinde tasarlanan her iki NDI-SMC yöntemi uygulanmış ve simülasyon sonuçları paylaşılmıştır. Altıncı bölümde, tez çalışması kapsamında tasarlanan kontrol yöntemlerinin referans takip sonuçları ve parametre belirsizliklerine karşı dayanıklılıkları kıyaslanmıştır. Belirsizlikler aerodinamik katsayılara pozitif ve negatif yönde maksimum yüzde 40 ve eylemsizlik momentlerine pozitif ve negatif yönde maksimum yüzde 20 olacak şekilde uygulanmıştır. Ayrıca, kontrolör tasarımlarında yerleşik model içersinde literatürde yer alan farklı bir aerodinamik model kullanılarak da dayanıklılık incelenmiştir. Kontrolörlerin karşılaştırılmasında L2-norm metriği ve ISE performans kriteri kullanılmıştır. Karşılaştırma sonuçları simülasyon grafikleri ile desteklenmiştir. Son bölümde ise, çalışmalar özetlenmiş, elde edilen sonuçlar verilmiş, gelecekte yapılabilecek çalışmalar ve önerilere değinilmiştir.
F-16 jet uçağı için açık model izleme tabanlı boylamsal kontrolör tasarımı ve hücum açısı kestirimi

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023) Ertürk Kesgin, Gülşah ; Üstoğlu, İlker ; 782512 ; Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

F-16 jet uçağı matematiksel olarak modellenmiş ve Açık Model Takip tabanlı bir yaklaşım kullanılarak uçağın boylamsal dinamik kontrolörünün tasarımı anlatılmıştır. Tasarlanan kontrolör mimarisi ile uçağın kontrol performansı ve kararlılık sonuçları analiz edilmiştir. Ayrıca geri beslemede kullanılan hücum açısı verisinde hata olması durumunda Tamamlayıcı filtre ile hücum açısı kestirimi gerçekleştirilmiş ve sonuçlar tartışılarak değerlendirilmiştir. Bu tez kapsamında, Matlab/Simulink yazılımı kullanılarak F-16 jet savaş uçağının altı serbestlik dereceli (6-DOF) matematiksel modeli geliştirilmiştir. Hava aracının tüm alt sistemlerinin matematiksel modelleri ve hareket denklemleri ayrıntılı olarak ele alınmıştır. F-16 simülasyon modelinin aerodinamik veri tabanı, −20◦ ila 90◦ hücum açısı, ±30◦ yana kayma açısı ve Mach 0.6'dan düşük hava hızı gibi aerodinamik uçuş koşulları için oluşturulmuştur. Motor modeli Huo'nun çalışmasına dayanmaktadır ve 1 Mach'ın altındaki hava aracı hızları ve 15240 metrenin altındaki irtifalar için geçerlidir. Atmosfer modeli Uluslararası Standart Atmosfer (ISA) denklemleri kullanılarak oluşturulmuştur. Kontrol yüzeyleri ve ön-kenar kanat eyleyicisi birinci dereceden transfer fonksiyonları olarak modellenmiştir. Konum ve hız limitleri NASA tarafından yayınlanan teknik belgeye dayanmaktadır. Hareket denklemleri Newton-Euler yöntemi ile elde edilmiştir. Hareket denklemlerinin ve kinematiğin elde edilebilmesi için eksen takımı tanımlarına ve bu eksen takımlarının birbirlerine göre dönüşümlerine ihtiyaç vardır. Genel olarak hava araçları için yer eksen takımı, gövde eksen takımı, kararlılık eksen takımı ve rüzgar eksen takımı kullanılmaktadır. Kararlılık analizi ve kontrol sistemi tasarımında, doğrusal olmayan hava aracı dinamik denklemlerinin doğrusal olmayan modelleri kullanılır. Bu nedenle, hava aracının dinamik hareketlerini ve durumlarını içeren doğrusal olmayan hareket denklemleri, belirli statik denge noktaları etrafında doğrusallaştırılır.
Functional safety for heavy-duty transmissions

(Graduate School, 2022-09-22) Bozdağ, Konuralp Tevfik ; Üstoğlu, İlker ; 504191117 ; Control and Automation Engineering

The number of electrical and electronic equipment and software used in vehicles is increasing day by day. Apart from passive safety precautions for these hardware and software used, now active precautions are also taken. While the seat belt was a passive safety measure in the first years when vehicles became a necessity for the society, many software and hardware measures are now taken for the safety of the driver and passengers. Thanks to the autonomous transportation, the driver's place in transportation is decreasing, while his safety and security are gaining more and more importance. A system or piece of hardware must operate appropriately in accordance with the system's inputs in order for functional safety to be a component of the overall safety framework. To put it another way, functional safety refers to the capacity to recognize potentially dangerous circumstances and to trigger a protective or corrective device or mechanism to stop the development of hazardous events or to lessen their potential effects. The only means for the driver to act in an emergency while driving an automobile is to press the brake pedal. However, thanks to the software created thanks to functional safety, accidents can be prevented by intervening to the vehicle faster than the driver in an unexpected situation. Electrical, electronic, and programmable electronic everything is determined within the framework of certain rules and steps, functional safety analyzes and safety levels within the purpose of the IEC 61508 standard. Functional safety is included in the ISO 26262 standard group, being customized for the automotive sector. The ISO 26262 standard series describe how software and hardware for an automotive should be developed in certain road conditions and accident situations. In this thesis, the subject of functional safety will be examined in the automatic transmission system used in heavy vehicles. Today, due to globalization and the increase in consumer needs, logistics and transportation sectors gain more importance. Transportation is of great importance in these sectors and heavy vehicles have a large share in this sector. Trucks, trucks, etc., for both the safety of people and the transportation of products without any damage. It is important that vehicles are safe and secure. Among the working subjects of the automotive industry, the transmission software and designs of heavy-duty vehicles have an important value. The heavy-duty transmission to be analyzed is an automated manual transmission, with 16 forward and 4 reverse gears. Gear shifts are not only with synchromesh, but also by using 3-stage actuators, more combinations are created with less gears, and a lighter transmission is designed than expected. However, functional safety becomes more important in heavy-duty vehicles that have more hardware and software in terms of software and hardware. Because, in heavy-duty vehicles, the gearbox not only provides regular and desired torque transmission, but also fulfills different duties depending on the service type. Therefore, safety analyzes and created scenarios are investigated in more detail. In this research, firstly, the safety analysis of the heavy-duty vehicle was carried out according to the ISO 26262 standard group. In order to make a more detailed examination as the system where the safety analysis will be made, the system limits have been determined as automatic transmission and actuators. Then, the problems that may arise in the vehicle and transmission are considered and it is determined what kind of dangers may occur. Considering these hazards, hazard and risk analysis has been made for specific scenarios. What kind of safety goals should be taken against the hazards that may arise because of the hazard and risk analysis and how long it should take are defined in the functional safety concept. The analysis made was examined in detail and the safety requirements were established for the transmission software. The safety targets and requirements that emerged as a result of the safety analyzes were tested in the simulation environment. By means of model-based software, a dynamic model of the heavy-duty vehicle is created, and simple transmission algorithms are demonstrated. By creating virtual hazards and scenarios in Matlab & Simulink environment, vehicle models with and without functional safety software are compared.
Fuzzy logic based clutch torque curve detection algorithm for heavy duty vehicles

(Graduate School, 2023-01-24) Cantürk, Ogün ; Üstoğlu, İlker ; 504191124 ; Control and Automation Engineering

In this thesis, a fuzzy logic-based clutch torque curve learning algorithm is proposed as the second method to eliminate the mentioned disadvantages. The torque curve can be determined with this method without the necessity for any specific maneuver and activation conditions. Using a reference point on the curve, the fuzzy logic-based algorithm determines the position value corresponding to the reference point with respect to different clutch temperatures and the first torque transfer points. In this study, 581 Nm was chosen as the reference point. The fuzzy logic theory was introduced by L. A. Zadeh in 1965. Since then, it has been utilized in numerous fields, including the automotive, transportation, robotics, and chemical industries. The theory basically transforms the relationship between concepts into linguistic rules and permits expert opinions and experiences to be incorporated into system models. Fuzzy controllers consist of three main parts: fuzzifier, rule-based inference engine, and defuzzifier. Mamdani and Takagi-Sugeno type of fuzzy controllers are the most commonly used. MATLAB-Simulink was used for simulation studies. First of all, the conventional algorithm model was developed. The activation conditions, timer, and curve calculation functions used in the model are mentioned in detail. Secondly, two different fuzzy controllers, Takagi-Sugeno and Mamdani types, were designed. The purpose of designing different types of controllers is to compare the performances of the controllers for this problem. While designing the controllers, MATLAB's "Fuzzy Logic Designer" interface was utilized. In order to make a realistic comparison, the same input membership functions and rules are used in the controllers. The inputs of the controllers are selected as the clutch temperature and the first torque transfer point. Three membership functions are defined for each input: "low", "medium" and "high". The output of the controllers is the clutch position corresponding to the reference torque. As with the inputs, three different output membership functions are defined as "low," "medium," and "high" for both controllers. During the design of fuzzy controllers, the relationship between inputs and outputs was determined by analyzing data collected from multiple vehicles. After designing both controllers, a mechanism was created to choose between the conventional algorithm and the fuzzy-based algorithm. The decision mechanism basically compares the reference clutch position values obtained from the two strategies. If the difference between the calculated reference values exceeds a predetermined upper threshold, the error is detected, and the curve obtained from the fuzzy-based strategy becomes equal to the final output. If the difference between the calculated reference values is below a lower threshold, the error is deactivated, and the curve obtained from the conventional algorithm becomes equal to the final output. Thus, as the traditional algorithm will not be activated until the first launch maneuver, the error value will be high and the fuzzy-based strategy will be effective. So, the mechanism eliminates the feeling of poor performance on the first launch. Moreover, the output of the fuzzy controller will be continuously updated based on the change in clutch temperature and the first torque transfer point while driving. The fuzzy controller will be activated if an error is detected, preventing incorrect torque curve learning situations. For testing and validating the developed model, a two-step test procedure was created. First, launch maneuver data was collected for three different clutch temperature ranges: low (40-70°C), medium (70-90°C), and high (90-120°C) from a test vehicle with a 28-ton, construction truck variant. The relationship between traditional and fuzzy controller-based algorithms was examined by feeding the vehicle data to the generated MATLAB-Simulink model. This study was carried out separately for models using Takagi-Sugeno and Mamdani type fuzzy controllers. The obtained clutch torque curves were compared for 40, 70, and 100 °C clutch temperatures, one value from each temperature zone. In the second step of the test, the torque curves obtained from the conventional algorithm, Mamdani, and Takagi-Sugeno type fuzzy controllers for different clutch temperatures were validated by performing launch maneuvers on the same test vehicle. For each test, the maneuvers were repeated with the same gear, accelerator pedal, and road conditions. The verification was done by examining the difference between engine and clutch torque during the launch maneuver. A large difference between torque values indicates that the clutch is in the wrong position. For this reason, the difference between the torque values was defined as the error. Three different performance indexes ISE, ITSE and ITAE were used to compare the performance of the strategies analytically. Since the ITSE and ITAE indices are time-dependent, they evaluate launch maneuvers in terms of duration. The test results were analyzed in three sections as low, medium, and high. At low clutch temperatures, both Mamdani and Takagi-Sugeno fuzzy controllers outperform the conventional algorithm. Moreover, Mamdani provides better results according to ISE index, whereas Sugeno outperforms according to ITAE and ITSE indices at low clutch temperatures. The main reason for this is that when a Sugeno-type fuzzy controller is used, the launch times are reduced. For medium clutch temperatures, all three strategies were yielded similar results. As at low temperatures, Mamdani provides better results according to ISE index, whereas Sugeno outperforms according to ITAE index at medium clutch temperatures. According to the ITSE index, the performance of the two strategies is equal. For all three indices, the traditional algorithm has the lowest performance. However, there is no dramatic difference in the results of the three strategies. For high clutch temperatures, Sugeno has the worst performance according to all three indices. The main reason for this is that the Sugeno type fuzzy controller is much more sensitive to high clutch temperatures than the Mamdani type fuzzy controller. In addition, Mamdani type fuzzy controller has the best performance for all three indices. In general, it was observed that fuzzy controllers improved clutch torque curves. On the other hand, fuzzy controllers increased computational load and simulation times. Both types of fuzzy controllers have improved the performance of the first launch maneuvers. Sugeno type fuzzy controller is highly sensitive to changes in high clutch temperatures. Therefore, it showed poor performance at high temperatures. The Mamdani-type fuzzy controller, on the other hand, succeeded in all three test scenarios.
Gemi manevra modeli ve sapma açısının kontrolü

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022) Tüysüz, Abdullah ; Gören-Sümer, Leyla ; 734876 ; Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı

Gemi hareket kabiliyetini inceleyebilmek, hareket kontrol sistemini tasarlayabilmek ve gemiyi simülasyon ortamına taşıyabilmek amacıyla gemi dinamik hareket modelleri önerilmiştir. Önerilen modellere Abkowitz modeli, Nomoto model, Maneuvering Modelig Group modeli vb. örnek verilebilir. Abkowitz modeli bu modeller arasında yaygın kullanıma sahip bir modellerden birisidir. Abkowitz modeli gemiye etkiyen kuvvet ve momentlerin; gemi hareketine, pervane devrine ve dümen açısına bağlı çok terimli denklemler ile modellenmesine dayanır. Geminin hareketlerini sergileyecek matematiksel model oluşturmak için simülasyondan bağımsız ve simülasyon tabanlı olmak üzere iki yöntem kullanılır. Simülasyondan bağımsız yöntemler; tam ölçekli gemilerden veri toplanması, ölçeklenmiş model gemileri ile model testlerinin yapılması veya farklı gemilere ait veri bankalarından faydalanılması şeklindedir. Simülasyondan bağımsız yöntemler, her geminin kendi yapısına uygun bir test altyapısı oluşturulması gerektiğinden maliyetli ve zaman alıcı yöntemlerdir. Simülasyon tabanlı yöntemler ise sistem tabanlı ve hesaplamalı akışkan dinamiği tabanlı olmak üzere iki kısma ayrılabilir. CFD uygulamalarında doğruluğu yüksek sonuçlar elde etmek için çoğu zaman uzun hesaplama süresi gerektiren analizler yapılmaktadır. Sistem tabanlı yöntemlerden olan sistem tanıma teknikleri tekrarlı analizler gerektiren çalışmalar için CFD uygulamalarına göre daha elverişlidir. Kontrol mühendisliği alanında da sıkça kullanılan sistem tanıma teknikleri uygulama açısından model testlerine ve CFD uygulamalarına kıyasla erişim ve uygulama kolaylığına sahiptir. Gemi dinamik hareket modellerinin çıkarılması için sistem tanıma deneylerinde çokça başvurulmaktadır. Bu alanda literatürde sıkça karşılaşılan sistem tanıma yöntemlerine örnek olarak en küçük kareler regresyonu (LS), genişletilmiş Kalman filtresi (EKF), en büyük olabilirlik kestirimi (MLE) örnek olarak verilebilir. Gemi dinamik modeli kestirimi için gerçekleştirilen bir sistem tanıma deneyi akışı şu şekilde özetlenebilir: Yapılacak gemi model analizlerine uygun bir matematiksel model yapısı seçilir. Matematiksel modellere ait parametre setlerinden kestirimi yapılacak parametreler belirlenir. Sistem tanıma yöntemlerinden, model yapısına ve kestirilecek parametrelere uygun bir yöntemi seçilir. Tam ölçekli gemiden, ölçeklendirilmiş gemiden veya gerçekleştirilecek çalışmaya göre farklı bir alt sistemden kestirim çalışmalarına olanak sağlayacak ölçümler toplanır. Ölçümlerden uygun kısımlar, kestirim çalışması ve model doğrulama testleri için seçilir. Model doğrulama testleri ile sistem tanıma deneyi sonuçlandırılır. Kestirilen modelin doğruluğu hedeflenen çalışma şartlarını karşılıyor ise gemi manevra analizi, kontrol sistem tasarımı vb. çalışma aşamalarına geçilebilir. Tez kapsamında gerçekleştirilen simülasyon çalışmalarında kullanılmak üzere, hem veri toplanacak gemi modeli hem de kestirim modeli olarak Abkowitz model yapısı tercih edilmiştir. Kestirilecek gemi modeli olarak "mariner" tipi gemi modeli kullanılmıştır. Kestirim çalışmalarında EKF temelli durum artırımlı genişletilmiş kalman filtresi (SAEKF) yöntemi kullanılmıştır. EKF geliştirildiği zamandan bu yana sistem tanıma uygulamalarında sıkça kullanılan, farklı sistemler ve uygulamalar için temel alınıp özel yöntemler geliştirilen temel yöntemlerden biridir. SAEKF, EKF yöntemindeki durum vektörüne kestirilecek parametrelerin eklenmesiyle türetilmiş bir yöntemdir. Kestirim çalışmalarının ardından sistem tanıma deneylerinde doğrulama yöntemi olarak kullanılan bağımsızlık ve beyazlık testleri uygulanmıştır. Bu çalışmalar için farklı senaryolar oluşturulmuş, başarısız ve başarılı sonuçlar için incelemeler yapılmıştır. Tezde kestirim çalışmalarının devamında gemi sapma açısı kontrolü için kontrolör tasarımı gerçekleştirilmiştir. Kontrol yöntemi olarak durumlara bağlı Riccati denklemleri (State dependent Riccati equations - SDRE) yöntemi seçilmiştir. Bu yöntem doğrusal sistemlerde optimal geri besleme kontrolcüsünü hesaplamak için kullanılan sabit değerli Riccati denklemi yöntemine dayanır. SDRE yönteminde durum uzay modeli, doğrusal olmayan sistemin durumları arasındaki ilişkiye bakılarak birden fazla şekilde tasarlanabilir. Mariner gemisi manevra modeli için SDRE yöntemine uygun bir durum uzayı modeli tasarlanmış ve kontrolör tasarımı bu model üzerinden gerçekleştirilmiştir. Kontrolör performansı, sapma açısı referansı ve rota takibi testleri kurgulanarak incelenmiştir.
Grup toplamalı asansörler için enerji verimliliğini sağlayan kumanda sistemi tasarımı

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-02-03) Ünlü Işılak, Nükte ; Kurtulan, Salman ; 504181123 ; Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği

Asansörlerin insanları veya yükleri bir yerden bir yere taşımasının yanında verimli ve konforlu çalışarak bulunduğu binaya ve kullanıcılara fayda sağlaması beklenir. Verimli çalışma kriterlerinden bir tanesi enerji tasarrufudur. Enerji tasarrufu çeşitli şekillerde sağlanmaktadır. Asansörü belirli yük ile en az enerji harcayacak şekilde çalıştırılabilir. Her katta istenilen yolcu sayısını elde etmek için yolcuları bekletmek gerekmektedir. Bu durum kullanıcıların bekleme sürelerini artıracaktır. Diğer enerji tasarruf yöntemi ise yolculuk süresini kısaltmaktır. Zamanla yarışılarak işlerin yetiştirildiği günümüzde zamandan tasarruf ederken enerjiden de tasarruf etmeyi hedeflemek en optimal çözüm olmaktadır. Enerji tasarrufu yapmak için binanın ihtiyacına uygun asansör seçimi yapılması gerekmektedir. Binayı kullanan kişilerin davranışları ve bina tipi incelenerek ve bina trafiği analiz edilmektedir. Analiz sonucunda asansörlerin kapasiteleri ve çalışma şekilleri belirlenmektedir. Yolcu sayısı az ise asansör tek çağrı asansör sistemi tercih edilmektedir. Verimliliği artırmak için tek kabinli otomatik toplamalı kontrol sistemleri de seçilmektedir. Asansörlerin yoğun olarak kullanıldığı binalarda yolculuk süresini kısaltmak için çeşitli çözümler kullanılmaktadır. Asansör kabin sayısı artırılmaktadır. Enerji tasarrufu sağlamak için bu kabinler yan yana konumlandırılarak grup halinde çalıştırılmaktadır. Asansörler çeşitli şekilde grup olarak kumanda edilmektedir. Bu bitirme projesinde Siemens PLC ile Siemens TIA Portal programı kullanılarak grup asansörü kontrolü yapılmıştır. Asansör çağrı panelleri katlarda bulunmaktadır. Her asansör kullanıcısının kendine ait asansörü çağırma kartı bulunmaktadır. Asansör kullanıcısı katta bulunan çağrı panelinden hedef noktasını seçmektedir. Program kabinlerin kat atamaları incelenerek kullanıcıyı en kısa sürede hedefe götürecek kabini kullanıcıya atanmaktadır. Kullanıcıya atanan kabin çağrı panelinin üzerindeki gösterge ile gösterilmektedir. PLC programının diyagramı algoritmik durum makineleri yaklaşımı ile oluşturulmuştur. Grup asansörü kontrolü problemi çözülürken asansör kabinlerinden en uygun olanının seçilmesi ve asansörün hedef noktalarına en verimli şekilde ulaşması gerekmektedir. Grup halinde asansörleri çalıştırmak, asansör trafiği probleminin çözümüne olanak sağlar. Asansörün hedef noktalarına en verimli şekilde ulaşmasını sağlamak için asansör hareket kumandasının tasarımı yapılmıştır. Asansör kabin seçimi probleminin çözümünde ilk olarak asansör kabinlerinin yük bakımından uygunluğu kontrol edilmektedir. Yük uygunluğu, kullanıcının asansör yolculuğu sırasında asansör kabininde maksimum kaç kişi olacağı hesaplanarak değerlendirilmektedir. Daha sonra uygun asansör kabinleri ile kullanıcının toplam yolculuk süresi hesaplanmaktadır. Kullanıcı en kısa sürede hedefe ulaşacağı asansör kabinine yönlendirilmektedir. Asansörün katlara sırası ile gitmesini, asansör kapılarının doğru zamanda açılıp kapanmasını, arıza durumlarında asansörün durdurulmasını asansör hareket kumandası birimi yapmaktadır. Sonuç olarak asansör kabinlerinin hareket güzergahları ve kullanıcıların rotaları değerlendirilerek en kısa sürede yolculuk yapmaları sağlanmaktadır. Böylece, enerji verimli şekilde kullanılarak grup toplamalı asansör kumandası gerçekleştirilmiş olur.
Improved fuzzy logic based edge detection method on clinical images

(Graduate School, 2022-01-07) Çelen, Murat Mert ; Üstoğlu, İlker ; 504191145 ; Control and Automation Engineering

Signal processing is the main field combining electrical engineering and mathematics, used to analyze digital and analog signals. Signal processing deals with the storage, compression, filtering and other processing of signals. These signals can be sound signals, image signals, and other signals. Nowadays images are essential thing for many area. Images can be used in space researches, military applications, marine workings, automotive industry, environment, agriculture and medical science. The area where the signal type is processed is that the input is an image, and the output is also an image, which is called image processing. Image Processing is one of the main research area in the disciplines of computer science and engineering. Image processing is a methods which performs operations on an image, on account of get an information from image. The progress of image processing are improved by the help of: the development of technology, the development of discrete theory, the demand for a pretty wide range of applications. It can be divided into digital and analog image processing. Image processing for analog images is used for hard copies of photos. Digital image processing uses computers to process digital images. Image processing has various kind of application such as sharpening, blurring, contrast adjustment, and edge detection etc. Edge detection is helpful for applications in the fields such as fingerprint matching, medical diagnosis, license plate detection, biomedical imaging, pattern recognition and machine vision. Edge detection technique makes the high intensity valued pixels visible. Edge detection is a compelling assignment. When edge detection must be applied to noisy images, it becomes more difficult. The idea of fuzzy logic helps to get rid of this problem with expert knowledge. The concept of fuzzy logic was first proposed in the 1960s by Professor Lütfi Aliasker Zade in Berkeley. Lütfi Aliasker Zade is committed to translating natural language into computer language, but it is not easy to translate into computer language terms 0 and 1. Zade proposed a shape of polyvalent logic within which the truth valuation of variables is also any real number between 0 and 1 whereas classical logic theory is utilizing with values false or true. Fuzzy logic can be summarized as predicated on the observation that individuals make decisions supported vague and non-numerical information. Fuzzy models are numerical implies of speaking to dubiousness and uncertain data. These models have the inclination of deciphering and controlling information and information that are non-certain. Additionally, it's conceivable to characterize linguistic variables like brief, exceptionally brief, long, or exceptionally long with fuzzy logic. Lütfi Zade's proposed theory fuzzy logic has been applied to various fields such as robotics, artificial intelligence, modeling and controlling system which is nonlinear or digital image processing. These fields used type-1 fuzzy logic until Prof. Lütfi A. Zade presented type-2 fuzzy logic in 1975. Fuzzy logic's type-2 theory was improved for uncertainties and non-linearity due on type-1 fuzzy rules, it shows fuzzy logic frameworks on type-2 are more fruitful than fuzzy logic frameworks on type-1 to unravel vulnerabilities. Be that as it may, working with fuzzy logic frameworks on type-2 are distant more advanced than working with fuzzy logic frameworks on type-1. In this thesis we will talk about a type-1 edge detection with fuzzy logic implementation for medical brain images, with the assistance of digital image, and digital image processing. This thesis gives you the performance comparison of widely used edge detection methods and improved edge detection with fuzzy logic method with interpreting digital images with the help of image enhancement and restoration and performing operations on images such as blurring, contrast adjustment. Different sources of digital images will be tested and results for each source will be provided.
Improving sample efficiency in reinforcement learning control using autoencoders

(Graduate School, 2023-06-19) Er, Burak ; Doğan, Mustafa ; 504191138 ; Control and Automation Engineering

Through the use of autoencoders, this study proposes a novel method for enhancing the sample effectiveness of reinforcement learning (RL) control of dynamic systems. The primary goal of this study is to determine how well autoencoders can facilitate learning and enhance the resultant policies in RL control situations. The literature review provides an overview of the existing approaches to improving sample efficiency in RL. Model-based RL and Bayesian RL leverage prior knowledge and uncertainty estimates to make better decisions with fewer samples. Techniques such as prioritized experience replay and hindsight experience replay focus on improving the learning process from past experiences. Despite these advances, achieving high sample efficiency in complex and dynamic environments remains challenging. Autoencoders, with their ability to learn efficient representations, have recently gained interest in enhancing the sample efficiency of RL. However, their integration into RL methods for dynamic system control is an underexplored problem. Also most of the applications use only latent space while learning. This approach can cause loss of information, difficulty in interpreting latent space, difficulty in handling dynamic environments and outdated representation. In this study, proposed novel approach overcomes these problems using both states and their latent space while learning. The methodology consists of two main steps. First, a denoising-contractive autoencoder is developed and implemented for RL control problems, with a specific focus on its applicability to state representation and feature extraction. The autoencoder is pretrained using uniformly randomly selected states from the environment. The states are augmented with latent states generated by the encoder, providing additional information to the RL agent. The second step involves training a Deep Reinforcement Learning algorithm using the augmented states generated by the autoencoder. The algorithm is compared against a baseline DQN algorithm in the LunarLander environment, where observations from the environment are subject to zero mean Gaussian noise with standard deviation of 0.01. Different encoder architectures are explored and evaluated in terms of learning performance. The outcomes show that, in terms of average reward and speed to high rewards, the suggested algorithm consistently outperforms the baseline method. The experiments conducted on the OpenAI Gym's LunarLander environment provide valuable insights into the advantages of using autoencoders for RL control problems. The findings highlight the ability of autoencoders to improve the sample efficiency of RL algorithms by providing enhanced state representations and feature extraction capabilities. The results of this research contribute to the field of reinforcement learning and control by demonstrating the potential of autoencoders in addressing the challenges of sample efficiency in dynamic systems. The findings also encourage further exploration of different encoder architectures and their impact on RL performance. Overall, this study provides a comprehensive investigation into the effectiveness of autoencoders in improving sample efficiency in RL control problems. The proposed approach offers a promising avenue for future research and development of algorithms that leverage autoencoders to enhance the learning process in dynamic systems.
Intra-patient and inter-patient adaptive control of hypnotic states during total intravenous anesthesia

(Graduate School, 2024-06-14) Ayvaz, Bora ; Ergenç, Ali Fuat ; 504221105 ; Control and Automation Engineering

Total intravenous anesthesia refers to administering medications to induce a state of controlled unconsciousness or analgesia during surgical or medical procedures. These medications target the nervous system, producing various effects such as pain relief, amnesia, and muscle relaxation. General anesthesia renders the patient completely unconscious and unaware of their surroundings. The input to the total intravenous anesthesia system is the rate of Propofol, and the output is the bispectral index when considered as a control system. The patient's hypnotic state can be controlled by taking the BIS as feedback. During surgery, stimuli such as scalpel cuts affect the system as output disturbances, while blood loss affects the system as parameter uncertainty and time-variant parameters. The total intravenous anesthesia system can be considered one of the most complex control systems due to its time-varying characteristics, intra-patient and inter-patient variability, unpredictability, and model uncertainty. Controlling the patient's hypnotic state in anesthesia faces many challenges, including patient-dependent variables, uncertain time delays, drug-dependent dynamics, and stability issues. Despite the development of various control systems such as PID control, MPC, and various adaptive control methods, the inability to ensure intra-patient and inter-patient validity remains one of the biggest obstacles to applying anesthesia systems with automatic control features to broader patient groups. Therefore, new adaptive control structures with minimal patient parameter dependency are needed. In this thesis, two primary objectives can be mentioned for the modeling and control of the total intravenous anesthesia system. The first is to propose a model improvement method that enhances the correlation with real surgical results by adding output delays to the mathematical patient models of total intravenous anesthesia based on real surgical patient data. The second is to propose a model reference adaptive control structure for the inter-patient adaptive control of closed-loop total intravenous anesthesia systems and to prove that the proposed structure can achieve more robust results in anesthesia control compared to traditional PID controllers. The proposed methodology for determining the delay time of delayed patient models involves estimating patient model parameters obtained as parametric transfer functions using the least squares method from the VitalDB database containing real surgical data. The delay value that produces the highest correlation with real surgical data is accepted as the individual delay value of each patient. The validity of delayed models is proven by comparing the correlations between the outputs of delayed and non-delayed models and real surgical output data. The model reference adaptive control system structure has been integrated into closed-loop total intravenous anesthesia to ensure intra-patient and inter-patient control validity. The model reference adaptive control structure for total intravenous anesthesia is based on an observer-based state feedback controller. The adaptation laws created using Lyapunov's stability theory adjust the state feedback controller gains to ensure inter-patient validity. The model reference adaptive controller has been applied to total intravenous anesthesia and tested on a database of 24 patients and patients identified by VitalDB under conditions of stimulus disturbances and blood loss. Correlation analysis results show that patient models with output delays in pharmacokinetic-pharmacodynamic analysis, with the bispectral index as the output, exhibit stronger correlations with real patient data from VitalDB. The importance of this result increases, especially considering that the bispectral index is the only measurable output value. In addition, the model reference adaptive control system proposed in this thesis has improved the control of total intravenous anesthesia, producing more robust and desirable results compared to the common PID controllers. The model reference adaptive control system for total intravenous anesthesia suggested in this thesis can be used to develop and manage the patient's hypnotic state during total intravenous anesthesia.
Inverse optimal control of electric vehicle cabin heating loop

(Graduate School, 2023-06-21) Dönmez, Bilge Kağan ; Güzelkaya, Müjde ; 504201107 ; Control and Automation Engineering

The range of electric vehicles (EVs) is worsened in extreme conditions, due to excessive energy consumption by the thermal management. Thus, more efficient thermal management is needed. Among different loops that provide thermal conditioning for different components, cabin heating loop is chosen as scope of this study. In this study, it is aimed to reduce power consumption of actuators while maintaining the comfort. Model-based control strategies are one of the options to improve thermal management which rely on a mathematical model. Among different approaches for thermal modelling, gray-box modeling technique is selected and equations are obtained. To perform parameter estimation at different temperatures, tests are conducted at -20, -5, and 10°C on TOFAŞ's prototype electric vehicle. Then, genetic algorithm is used to estimate parameters. Then, the model is transformed into input-affine form. After obtaining the model, Inverse Optimal Control was applied. As a consequence, an appropriate P matrix needed to be sought. The Big Bang-Big Crunch optimization algorithm was used for the search. Optimization algorithm was run for one ambient temperature and a P matrix was obtained which provided inverse optimal control for all ambient temperatures. The contribution of the work can be emphasized as: i. Inverse Optimal Control is applied to thermal management of EVs for the first time ii. a novel model in input-affine form for cabin heating loop of a prototype vehicle is obtained. Although this work presents a particular case for thermal management of EVs, the method can also be applied to other loops.

Gözat

Başlık ile LEE- Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği-Yüksek Lisans'a göz atma

Sayfa başına sonuç

Sıralama Seçenekleri