LEE- Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği-Yüksek Lisans
Bu koleksiyon için kalıcı URI
Gözat
Son Başvurular
1 - 5 / 10
-
ÖgeDuruma bağlı Riccati denklemi (SDRE) temelli kontrol yöntemi ve SDRE'nin yaklaşık çözümü(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022-06-13)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.
-
ÖgeBulanık PID kontrolörlerinin çıkış üyelik fonksiyonlarını çevrimiçi ayarlanma yöntemi(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022-06-10)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.
-
ÖgeImproved fuzzy logic based edge detection method on clinical images(Graduate School, 2022-01-07)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.
-
ÖgeFuzzy logic based clutch torque curve detection algorithm for heavy duty vehicles(Graduate School, 2023-01-24)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.
-
ÖgeAsenkron motorun farklı kontrol yöntemleri ile hız kontrolü ve raylı sistemlere uygulanması(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-02-09)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.