Yapay Sinir Ağları İle Modelleme Ve Aktif Manyetik Yataklamalı Bir Sisteme Uygulanması

Abstract

Bu çalışmada, nonlineer sistemlerin yapay sinir ağları ile modellenmesi incelenmiş ve sinir ağlarının kontrol amaçlı kullanımı hakkında temel bilgiler verilmiştir. Öncelikle, açık çevrimde kararlı nonlineer örnek bir sistemin modellenmesi gerçekleştirilmiş ve elde edilen modelin geçerliliğini test etmek için bazı korelasyon fonksiyonu testleri uygulanmışıtr. Bu testler yardımıyla tatminkar bir model bulunmuştur. Daha sonra aktif yataklamalı manyetik sistemin simülasyonlarda kullanılmak üzere matematiksel bir modeli elde edilmiştir. Aktif manyetik yataklama sistemi açık çevrimde kararsız olduğundan tanıma süreci, kontrol işareti ve buna ek olarak sisteme verilen tanıma amaçlı işaret yardımıyla kapalı çevrimde gerçekleştirilmelidir. Elde edilen verilerden eğiticili öğrenme ile bir yapay sinir ağı modeli elde edilmiştir. Tüm simülasyonlar Matlab© ve Simulink© kullanılarak gerçekleştirilmiştir.

In this study, nonlinear system identification with neural networks has been examined, and some basics about the use of the neural networks in control is mentioned. Firstly, static neural network model of an exemplary open loop stable nonlinear system was obtained, and some correlation function tests were performed to validate the model. Through these tests, a satisfactory model was found. Next, the mathematical model of an active magnetic levitation system was obtained to perform simulations. Since the active magnetic bearing system is open loop unstable, identification of the system must be studied under the stabilizing feedback control signal with an extra dithering signal. Supervised learning has been performed by taking samples from the closed loop system. Good results have been obtained through the analytical model and the neural network based model. The performance has been tested through simulations carried out using Matlab© and Simulink©.