Kontrol Sistemleri İçin Bulanık Pıd Kontrolörlerin Genetik Algoritmalar Yardımıyla Ayarlanması

Abstract

Genetik algoritmaların bulanık mantık kontrolörü (FLC) tasarımında kullanılması konusunda literatürde birçok değişik yöntem mevcuttur. Bu tez çalışmasında kullanılan yöntemde genetik algoritmalar, kullanılan bulanık mantık kontrolöründeki ölçekleme katsayılarının ayarlanmasında, kullanılan üçgen tipi üyelik fonksiyonlarının sayısının ve tepe noktalarının belirlenmesinde ayrıca kural tabanının oluşturulması aşamalarında kullanılmaktadır. Kullanılan bu yöntemin başarımını görmek için Matlab m-dosyaları (m-files) ve Simulink modelleri oluşturularak simülasyonlar yapılmış, sonuçlar katsayıları genetik algoritmalar tarafından ayarlanan klasik-PID kontrolör ve sabit FIS yapısına sahip, ölçekleme çarpanları genetik algoritmalar tarafından ayarlanan bulanık mantık kontrolörü ile karşılaştırılmıştır.

There are so many methods in the literature regarding the use of genetic algorithms for the design of fuzzy logic controllers (FLCs). In this thesis, genetic algorithms are used to tune the controller s scaling coefficients, finding the number and peak points of triangular membership functions and composing the rule base stages. To evaluate the performance of this method simulations have been made by using Matlab m-files and Simulink models, the results have been compared with classical-PID controller whose coefficients have been tuned by genetic algorithms and fuzzy logic controller, which has a constant FIS, has its scaling factors been tuned by genetic algorithms.