Application of variable structure systems theory for training of intelligent systems

Abstract

ÖZET DEĞİŞKEN YAPILI SİSTEMLER KURAMININ AKILLI SİSTEMLERİN EĞİTİMİNE UYGULANMASI İşlemsel zeka içeren sistemler sahip oldukları esneklik ve doğrusal omayan fonksiyonları gerçekleyebilme özellikleri ile doğrusal olmayan sistemlerin kontrollünde geniş bir uygulama alanı bulmuştur. Bu bağlamda hata geri yayma yöntemi ve onun türevleri en çok kullanılan eğitim algoritmaları olmuştur. Fakat bu yöntemler kapalı çevrim sistemin kararsızlığı ve parametrelerin sınırlı tutulamaması gibi problemlerden dolayı pratik ugulamalarda sistem tasarımcısı tarafından dikkate alınması gereken bazı sorunlara yol açmaktadırlar. Bu sorunların üstesinden gelebilmek için Efe denetleyici parametrelerini zamanda sürekli gürbüz bir mekanizma ile güncelleyen bir yöntem önermiştir. İki serbestlik dereceli SCARA tipi robot modeli üzerindeki çalışmalar önerilen yöntemin başarılı sonuçlar verdiğini göstermiştir. Bu tezde, Efe tarafından önerilen metod birinci dereceden doğrusal olmayan sistemler için incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar üzerinde yapılan incelemelere dayanarak değişik akıllı yapıların giriş-çıkış eğrilerinin zaman içindeki davranışının benzer olduğu görülmüştür. Ayrıca asıl algoritmada oluşan sınırsız parametre genişlemesi problemini önlemek için parametre güncelleme mekanizmasında bir değişiklik önerilmiştir. Son olarak, elde edilen benzetim sonuçlarına dayanarak uygulamalar için en iyi sistemin `Adaptive Linear Element` olduğu sonucuna varılmıştır. ~jsssr.s

IV ABSTRACT APPLICATION OF VARIABLE STRUCTURE SYSTEMS THEORY FOR TRAINING OF INTELLIGENT SYSTEMS Soft computing architectures with their extensive flexibility and strong mapping capabilities have been widely used for control of nonlinear systems. In this regard, error backpropogation and its derivatives have been the most popular and frequently employed schemes for parameter adjustment of these architectures. However, these schemes bring some serious problems together, like instability of closed loop system and sensitivity to uncertainties, which must be carefully addressed by a system designer. In order to alleviate these problems, recently, Efe has proposed a control strategy in which parameters of intelligent controllers are updated by a continuous-time robust parameters adjustment mechanism in order to robustify and stabilize the closed loop system dynamics. The results obtained for a two link SCARA robot in this study show that the proposed method is successful in achieving the control objectives. In this thesis, the methodology proposed by Efe is investigated for first order nonlinear systems. Based on the results, it has been observed that the time evolution of input-output curves of different structures show similar characteristics. Moreover, a modification is proposed for update mechanism of all architectures in order to prevent unbounded parameter evolution problem which occurs in the original algorithm. Lastly, based on the results for different systems, it has been concluded that the Adaptive Linear Element is the most suitable architecture for the control systems investigated because of its simplicity.