Sistemlerin Bulanık Modellenmesi Ve Koşut Dağıtılmış Kontrolü

Abstract

Bulanık kümeler veya bulanık mantık ve bunlarla ilişkili olan matematiksel yapıyı içeren, statik veya dinamik sistemlere “bulanık sistem” denir. EĞER-O HALDE bulanık kurallar kümesi bulanık modeli oluşturur. Çalışmanın ilk kısmında, iki kategoride sınıflandırılan bulanık modeller sunulmuştur: Mamdani modeli, Takagi-Sugeno (T-S) modeli. Çoğu doğrusal olmayan sistemin, doğru bulanık kural ve üyelik fonksiyonu seçildiğinde T-S bulanık modeliyle ifade edilebileceği görülmüştür. T-S bulanık modeline dayanarak, koşut dağıtılmış kontrol (KDK) tekniğini kullanan bir bulanık kontrolör tasarlanabilir. KDK, bulanık modeldeki her kural için bir kontrolör tasarlama düşüncesine dayanır. Sonuçta elde edilen toptan kontrolör, her bir doğrusal kontrolörün bulanık harmanlanmasıdır. Çalışmanın ikinci kısmında ise doğrusal olmayan fiziksel sistemlere ait T-S bulanık modeller, Fuzzy Logic Toolbox (PCWIN-MATLAB) aracılığıyla bilgisayar ortamında gerçeklenmiştir. Daha sonra, bu bulanık modellere ait koşut dağıtılmış kontrolörler tasarlanmış ve FL Toolbox yardımıyla tüm sistem bilgisayarda gerçeklenmiştir. Sonuçlar önerilen bulanık kontrol yönteminin etkinliğini ve yapılabilirliğini göstermiştir

A static or dynamic system which makes use of fuzzy sets or fuzzy logic and of the corresponding mathematical framework is called a “fuzzy system”. A set of IF –THEN fuzzy rules form a fuzzy model. In the first part of this study, fuzzy models, which can be classified into two catagories, are introduced: Mamdani model and Takagi-Sugeno (T-S) model. Most nonlinear plant can be represented exactly by a T-S model if the correct fuzzy rule and membership functions are chosen. One can design a fuzzy controller by using parallel distributed compensation (PDC) technique based on the T-S model. The idea of PDC is to associate a compensator for each rule of the fuzzy model. The resulting overall fuzzy controller is a fuzzy blending of each individual linear controller. In the second part of the study, the T-S fuzzy models of nonlinear physical systems are simulated by Fuzzy Logic Toolbox (PCWIN-MATLAB). Then, parallel distributed compensators are designed for the fuzzy models, and the overall system is simulated by the help of Fuzzy Logic Toolbox (FLT). The results of the simulations showed the effectiveness and feasibility of the proposed fuzzy control method.