Neuro - sliding mode controllers for systems with uncertainties

Abstract

ÖZET Bilinmeyen dışsal etkenlerin etki ettiği ve parametrelerinin tam olarak bilinemediği sistemlerin denetimi için yapay sinir agları kullanılarak kayan kipli bir denetim algoritması geliştirilmiştir. Bu algoritma öncelikle tek giriş ve tek çıkışlı (TGTÇ) sistemler için dizayn edilmiş, daha sonra da, bir sınıf çok girişli ve çok çıkışlı (ÇGÇÇ) sistemler için genelleştirilmiştir. Ortaya çıkan denetim sisteminin kararlılığı gösterilmiş ve son olarak da simulasyon ve deneylerle teori desteklenmiştir. Dizayn edilen denetim sistemi, aktivasyon fonksiyonları doğrusal olan, tek katmanlı bir yapay sinir ağı içermektedir. Bu denetleyicinin temel çalışma prensibi, Lyapunov Kararlılık Kriterleri ve Kayan Kipli Denetim Teorisi kullanılarak seçilmiş olan bir maliyet fonksiyonun minimizasyonudur. Bu çalışmanın en önemli katkısı, bu alanda yapılmış daha önceki çalışmalardan farklı olarak, yapay sinir ağı ile minimizasyonu yapılan maliyet fonksiyonunun özellikleri incelenerek, tüm denetim sisteminin kararlılık ispatının yapılmış olmasıdır. TGTÇ ve ÇGÇÇ durumları için iki ayrı deney düzeneği kullanılmıştır. TGTÇ için doğrusal eksenli konumlandırma sürücüsünde kullanılan elektrik motorunun pozisyon denetimi yapılmıştır. ÇGÇÇ durumu içinse, birbirlerine aralarındaki kuvvet ölçmek için kullanılan bir yük hücresi - `load cell`-, vasıtasıyla etki eden iki piezoelektrik malzemeden oluşan bir deney düzeneği kullanılmıştır. Bu deneyde piezoelektrik malzemelerden bir tanesinin pozisyon denetimi yapılırken, aynı anda sistemde yük hücresinin tepkisinden dolayı oluşan kuvvetin de denetimi yapılmıştır. Her iki deney de başarılı olmuş ve öne sürülen teoriyi desteklemiştir.

ABSTRACT A Neuro - Sliding Mode Controller was designed for systems that have uncertainties like unknown external disturbances and unknown system parameters. First, the controller was designed for single input single output (SISO) systems and then it was generalized for a certain class of multi input multi output systems. Stability proof was given using Lyapunov Stability Criteria and finally, the theory was supported by simulation and experimental results. s thesis consists of a one near. The main working ch is determined from the The Neuro - Sliding Mode Controller proposed in th layered neural network whose activation functions are 1 principle of the controller is minimizing a cost function wh requirements of the Lyapunov Stability Criteria and Sliding Mode Control Theory. The major contribution of this work is that, different from the similar works in the field, the stability of the overall control system was shown by analyzing the properties of the cost function introduced to the neural network for minimization. Two different experimental setups were used for SISO and MIMO cases respectively. For the SISO case, the position of an electrical motor that actuates a linear servo - drive was controlled. For the MIMO case, a system consisting of two piezoelectric actuators connected to each other via a load cell, which was used for force measurement, was used. In this system, the position of one actuator and the internal force created were controlled simultaneously. Both experiments were successful and supported the theory. IV