Adaptif bulanık mantık denetleyiciler için yumuşak hesaplama tabanlı bir optimizasyon algoritması

Abstract

Günümüzde pekçok alanda hız kontrolünün gerektiği uygulamalar yapılmaktadır. Doğru akım(DA) motorları kontrolünün kolay olması, ucuz olması, küçük olması ve çok çeşitli olup gereken özelliğe göre pek çok ihtiyaca yanıt vermesi gibi özelliklerinden dolayı bu tür uygulamalarda kullanım açısından başı çekmektedir. Uygulamaya göre ihtiyaç duyulan motoru belirlemenin yanı sıra hangi kontrolörle kontrol edilmesi gerektiğini belirlemek de önemlidir. Bunu belirlerken geleneksel yöntemlerin bir çok uygulama için yeterli olmadığı ve yeni yöntemlerin gereksinim duyulduğu gerçeği göz önüne alınmalıdır. Çünkü geleneksel kontrol yöntemleri sadece lineer kullanımlara yanıt verebilmekte ancak lineer olmayan uygulamalar için yetersiz olmaktadırlar ayrıca çevredeki bozucu etkilerden çabuk etkilenmekte ve parametre değişikliklerinde takip etmekte güçlük çekmektedirler. Bu nedenler de uygulayıcıları Bulanık Mantık, Yapay Sinir Ağları gibi akıllı kontrolerlere yöneltmiştir. Günümüzde pekçok alanda hız kontrolünün gerektiği uygulamalar yapılmaktadır. Doğru akım(DA) motorları kontrolünün kolay olması, ucuz olması, küçük olması ve çok çeşitli olup gereken özelliğe göre pek çok ihtiyaca yanıt vermesi gibi özelliklerinden dolayı bu tür uygulamalarda kullanım açısından başı çekmektedir. Uygulamaya göre ihtiyaç duyulan motoru belirlemenin yanı sıra hangi kontrolörle kontrol edilmesi gerektiğini belirlemek de önemlidir. Bunu belirlerken geleneksel yöntemlerin bir çok uygulama için yeterli olmadığı ve yeni yöntemlerin gereksinim duyulduğu gerçeği göz önüne alınmalıdır. Çünkü geleneksel kontrol yöntemleri sadece lineer kullanımlara yanıt verebilmekte ancak lineer olmayan uygulamalar için yetersiz olmaktadırlar ayrıca çevredeki bozucu etkilerden çabuk etkilenmekte ve parametre değişikliklerinde takip etmekte güçlük çekmektedirler. Bu nedenler de uygulayıcıları Bulanık Mantık, Yapay Sinir Ağları gibi akıllı kontrolerlere yöneltmiştir. Bu tezde de bunlar göz önüne alınarak bir kaç akıllı sistemin birarada kullanıldığı bir denetleyici tasarlanmıştır ve DA motoru, üyelik fonksiyon aralıkları Yapay Sinir Ağlarıyla ayarlanan bir Bulanık Mantıkla denetlenmiştir. Bu denetleyicideki Yapay Sinir Ağının ağırlıkları da Genetik Algoritma ile optimize edilmiştir. Tez üç aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada tezde bilinmesi gereken genel bilgiler giriş başlığı altında verilmiştir. İkinci kısımda önerilen bu denetleyicinin işleyişi hakkında ön bilgi verilmiştir. Son kısım ise Matlab/SIMULINK uygulamalarına ayrılmış ve ilk olarak akıllı denetleyicilerle geleneksel denetleyicilerin kıyaslaması için DA motoru PID ile kontrol edilmiş, daha sonra Bulanık Mantık, Yapay Sinir Ağları gibi akıllı sistemlerle kontrolü yapılmış, son olarak da önerilen denetleyici ile denetlenmiştir. Tezin sonuç kısmında ise bu çıktıların ve dolayısıyla denetleyicierin kıyaslaması yapılmıştır. Nowadays, speed control is essential for many applications. DC motor has priority for many speed control technics due to its features like it is easy to control, generally it has small structure and it has a lot of different types to find proper one for the purpose of implementation. Not only choosing appropriate motor for the application, but also determining with which controller it should be controlled, is important. To determe this, it should be take into consideration the fact that conventional methods are not adequate for many applications and new technics are needed. Because conventional controllers can only respond to linear applications, but it is not sufficient for non-linear applications and it can get affected easily with the environmental distrubances and it can have difficulties to track for for different parameters. Those reasons lead many users to intelligent controllers like Fuzzy Logic and Artificial Neural Network. Nowadays, speed control is essential for many applications. DC motor has priority for many speed control technics due to its features like it is easy to control, generally it has small structure and it has lots of different types to find proper one for the purpose of implementation. Not only choosing appropriate motor for the application, but also determining with which controller it should be controlled, is important. To determe this, it should be take into consideration the fact that conventional methods are not adequate for many applications and new technics are needed. Because conventional controllers can only respond to linear applications, but it is not sufficient for non-linear applications and it can get affected easily with the environmental distrubances and it can have difficulties to track for for different parameters. Those reasons lead many users to intelligent controllers like Fuzzy Logic and Artificial Neural Network. In this study, DC motor is controlled with a Fuzzy Logic controller whose membership functions are tuned by Artificial Neural Network. The weights of Artificial Neural Network in this study is optimised with Genetic Algorithm. This thesis is fomed in three steps. In first steps, general knowledge which should be known are given with the title of introduction. In second part, general function of the controller which is suggested is described. Last part is for the Matlab/SIMULINK applications. In this part, firstly DC motor is controlled with PID in order to make comparision between conventional controllers and intelligent controllers, then it is controlled with some intelligent controllers such as Fuzzy Logic and Artificial Neural Network and lastly it is controlled with proposed controller. Related outputs are compared in the conclusion of the thesis.