Zamanla değişen sistemlerin bulanık model referans adaptif kontrolü

Abstract

Bu çalışmada, adaptif kontrol tekniklerinden Bulanık Model Referans Öğrenmeli Denetim (BMRÖD) yöntemi kullanılarak zamanla değişen bir sistemin adaptif kontrolü simülasyon ve uygulama olarak gerçekleştirilmiştir. BMRÖD yönteminde bir bulanık ilişki tablosu yerine bilgi tabanlı bir güncelleme algoritması kullanılarak öğrenme ve adaptasyon mekanizmasının, parametre değişimlerine ve dış etkilere karşı bulanık denetleyicinin kural tabanını sürekli olarak yenilemesi sağlanmıştır.Çalışmada ilk olarak doğrusal servo sistemin sabit yükte adaptif konum kontrolünün simülasyonu yapılmıştır. Daha sonra zamanla değişen yükte açısal servo sistemin adaptif konum kontrolü hem simülasyon hem de uygulama olarak gerçekleştirilmiştir. Simülasyonlar ve uygulamalarda öncelikle kontrol edilecek sistemin simulink modeli oluşturulmuş ve uygun referans model seçilmiştir. Daha sonra BMRÖD yapısı içinde denetleyici ve bulanık ters modele ait parametreler belirlenmiştir. Bu algoritmanın, hem doğrusal servo sistemin hem de zamanla değişen açısal servo sistemin konum kontrolünde başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür. Denetim tekniğinin etkinliğini gösteren simülasyon ve uygulama sonuçları araştırma sonuçları bölümünde verilmiştir.Anahtar Kelimeler: Adaptif kontrol, Bulanık adaptif kontrol, Bulanık model referans öğrenmeli denetim, Referans model, Zamanla değişen sistemler.

In this study, the adaptive control of a time-varying system is achieved as simulation and implementation by using Fuzzy Model Reference Learning Control (FMRLC) method which is one of the adaptive control techniques. In the FMRLC method, a knowledge-base modification algorithm is used instead of a fuzzy relation table. By using this way, it is provided that the learning and adaptation mechanism updates the knowledge base of fuzzy controller continuously against to parameter changing and external effects.Firstly, the adaptive position control of a linear servo system in constant load is achieved as simulation. Then, the adaptive position control of a time varying angular servo system is achieved as simulation and also implementation. In simulations and implementations, first of all simulink model of the controlled system is composed and appropriate reference model is chosen. Then, the parameters belonging to fuzzy controller and fuzzy inverse model are determined. It is seen that this algorithm gives successful results in the position control of linear servo system and time varying angular servo system. Simulation results demonstrating the effectiveness of the proposed control structure are given in research results chapter.Keywords: Adaptive control, Adaptive fuzzy control, Fuzzy model reference learning control, Reference model, Time varying systems.