Kontrol sistemlerinde bozucuların giderilme yöntemleri

Abstract

Kontrol sistemlerinde girişleri önceden belirlenemeyen ve sistem üzerinde olumsuz etkileri olan girişlere bozucu denir. Bu çalışmada kontrol sistemlerindeki bozucuların ve etkilerinin giderilme yöntemleri incelenmiştir. Kontrol sistemleri açık çevrim kontrol ve kapalı çevrim kontrol sistemi olarak iki grupta toplanabilir. Kontrol sistemlerinde incelenmesi gereken diğer bir konu da bozucu kavramıdır. Bozucular belirgin yada olasıl işaretler ile modellenebilir. Bozucular sınıflandırılırken kontrol sistemine girdikleri yerleri, sistem üzerindeki etkileri ve bozucuyu üreten etkenler dikkate alınmıştır. Yapılan sınıflandırmalar ve modellemelerden yola çıkarak bozucuların sistem üzerindeki etkisi MATLAB Simulink programı kullanılarak gözlemlenmiştir.Bozucu etkilerinin giderilmesinde bozucuların kaynağında giderilmesi, geri besleme ile giderilmesi ve öngörü yöntemi ile giderilmesi olarak üç yöntem önerilmiş ve bozucu etkilerinin ortadan kalktığı gözlemlenmiştir. Bozucu etkilerinin kaynağında giderilmesi, bozucuyu üreten etkenin ortadan kaldırılmasına yönelik bir çalışmadır. Bu yöntem ile kontrol sistemine ek olarak geri besleme yada öngörü kullanılması gereksiz kılınmıştır. Kaynağında giderilemeyen bozucular için geri besleme kullanılabilecek temel bir yöntemdir. Bu yöntemin kullanılmasında iki önemli konu mevcuttur. Burada geri beslemenin bozucunun sisteme girdiği yerin yakınından uygulanması gerekmektedir. Diğer önemli bir unsurda sistem kazancının seçilmesi konusudur. Kazancın yüksek seçildiği durumda, sisteme giren bozucuya karşı daha hızlı ve iyi bir cevap alındığı benzetimler ile gözlemlenmiştir. Geri besleme yönteminin sakıncası olasıl işaretler ile modellenen bozucular için yetersiz olmasıdır.Belirgin yada olasıl işaretler ile modellenebilen bozucular giderilmesi için öngörü yöntemi kullanılabilir. Öngörü yöntemi kullanılarak bozucuların giderilmesinde İdeal, Wiener ve Kalman öngörü yöntemi olmak üzere üç yöntem ele alınmıştır. Belirgin ve olasıl işaretler için yapılan benzetimlerde olumlu sonuçlar alınmıştır.İdeal öngörü yönteminde nedensellik ilkesinden dolayı bir kayıp mevcuttur. Wiener ve Kalman yöntemlerinde işaretin özelliklerinden yararlanıldığından ötürü daha iyi sonuç alınmaktadır. Wiener öngörücüsü giriş çıkış büyüklüklerinden yaralanarak elde edilir. Kalman yöntemi Wiener yöntemi temeline dayanmaktadır. Wiener yönteminden farklı olarak Kalman yönteminde durum denklemlerinden yararlanarak öngörücü elde edilir.Önerilen öngörü yöntemleri için Kalman öngörü yönteminin uygulanmasının uygun yol olduğu gözlemlenmiştir. Wiener ve Kalman öngörü yöntemlerinin uygulanabilmesi için işaretin istatistiksel özelliklerinin bilinmesi gerekmektedir. İstatistiksel özellikleri bilinmeyen işaretler için ideal öngörü yöntemi uygulanabilir.Çalışmanın sonucunda, sisteme giren belirgin yada olasıl işaretler ile modellenebilen bozucuların etkisi ortadan kaldırılmıştır.

Inputs, whose entrance cannot be predicted in control systems and which effect these systems negatively are called disturbances. In this study disturbances in systems and the methods to eliminate them have been analysed. Control systems can be subdivided into two groups as open circuit control and closed circuit control. One of the main subjects in control systems to be handled is the concept ?disturbance?. Disturbances can be modeled with definite or possible signs. In the disturbance categorization process; inputs where they enter into the systems, their effects on the system and their sources have been taken into consideration. Depending on categorizations and modelizations made, the effects of disturbances on systems have been observed by means of MATLAB Simulink program.In the elimination of the effects of the disturbances, three methods, which are elimination the roots of the disturbances, elimination by feedback and elimination by prediction have been proposed and proven to be successful. Elimination of the effects of the disturbance sources is a method aimed at elimination of the cause. In this method elimination by feedback and elimination by prediction are made unnecessary. If this method is not useful, elimination feedback method is another principle method to use. In this method there are two main points. The feedback has to be applied very close to the entrance point of the disturbance on system. Another important subject is to choose the gain of the system. In the cases in which the gain of the system has been chosen high, a more fast and better response was observed through simulations. The bad side of the feedback method is that, it is inadequate for the systems which are modeled with possible signs.For the elimination of disturbances modeled with definite or stochastic signs, prediction method can be utilized. In the elimination process of disturbances by prediction method; Ideal, Wiener and Kalman methods have been handled. Insimulations made for definite and stochastic signs, positive results have been achieved.In Ideal prediction method there occurs a loss due to causality principle. In Wiener and Kalman method better results are taken due to the utilization from the features of the sign. Wiener prediction is achieved by utilization of the signs of the input-ouput. Kalman method bases itself on Wiener method. They differ in that, in Kalman method the prediction is achieved by utilization from the situation equations.For proposed methods, Kalman method has been observed to be appropriate way to apply. For Wiener and Kalman methods to be applied it is necessary to know the statistical features of the sign. For the signs, the statistical features of which are not known, Ideal prediction method may be used.At the end of the study, effects of the disturbances entering into the system, which can be modeled by definite or possible signs, have been eliminated.