Doğrusal arabalı ters sarkacın dengelenmesi için Yapay Sinir Ağı Tabanlı Bulanık Mantık kontrolcü tasarımı
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2014
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Hatay Mustafa Kemal Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Kararsız ve doğrusal olmayan matematiksel model yapısı ile ters sarkaç sistemi, üzerinde birçok kontrol teorisinin çalışılmasına olanak sağlayan klasik bir kontrol düzeneğidir. Uygulamalı bir kontrol çalışması olan bu çalışmada, kontrol teorisinin klasik problemlerinden biri olan gerçek zamanlı doğrusal arabalı ters sarkacın denge kontrolü sunulmaktadır. Ters sarkacın denge problemini iyileştirmeye yönelik klasik kontrol uygulamalarından farklı olarak Yapay Sinir Ağı Tabanlı Bulanık Mantık (YBM) kontrolcü tasarımı gerçekleştirilmiştir. Kontrolcünün performansını belirlemek üzere karşılaştırma amacıyla Linear Quadritic Regulator (LQR) kontrolcü tasarımı da yapılmıştır. Sistemin matematiksel modeli ve uygulanabilecek kontrol teknikleri detaylı olarak incelenmiştir. Sistemin kontrolünde yaygın olarak kullanılan LQR kontrol verileri MATLAB programının ANFIS Toolbox modülünde yapay sinir ağı tabanlı olarak eğitilerek elde edilen bulanık mantık kontrolcü ve LQR kontrolcü performansları karşılaştırılmıştır. İncelenen kontrol teknikleri MATLAB/Simulink ortamında tasarlanarak Quanser doğrusal ters sarkaç deney cihazında uygulanmıştır. Kontrolcülerin gerçek sistem ve simülasyon cevapları değerlendirilmiştir. Yapılan değerlendirmeler grafik olarak sunulmuştur.
Inverted pendulum system with unstable and non-linear mathematical model structure is classical control mechanism, which allows the study of many on the classical control theory. A control study which is applied in this study, it is offered balance control of the real-time linear cart-inverted pendulum which is one of the classical control problem. To improve the balance problem of the inverted pendulum, Artificial Neural Network-Based Fuzzy Logic controller was designed as different than classical control application. In order to compare the performance of the controller for determining the Quadritic Linear Regulator (LQR) controller design has been done. Mathematical models of the system and control techniques can be applied are examined in detail. LQR control, widely used in the system control, datas were trained by artificial neural network based fuzzy logic on ANFIS Toolbox module of MATLAB program and fuzzy logic controller obtained and LQR controller performance is compared. The control techniques studied was designed in MATLAB/Simulink environment and was used on Quanser linear inverted pendulum experiment device. Simulation and actual system response of controller is evaluated. Assessments are presented in the chart.
Inverted pendulum system with unstable and non-linear mathematical model structure is classical control mechanism, which allows the study of many on the classical control theory. A control study which is applied in this study, it is offered balance control of the real-time linear cart-inverted pendulum which is one of the classical control problem. To improve the balance problem of the inverted pendulum, Artificial Neural Network-Based Fuzzy Logic controller was designed as different than classical control application. In order to compare the performance of the controller for determining the Quadritic Linear Regulator (LQR) controller design has been done. Mathematical models of the system and control techniques can be applied are examined in detail. LQR control, widely used in the system control, datas were trained by artificial neural network based fuzzy logic on ANFIS Toolbox module of MATLAB program and fuzzy logic controller obtained and LQR controller performance is compared. The control techniques studied was designed in MATLAB/Simulink environment and was used on Quanser linear inverted pendulum experiment device. Simulation and actual system response of controller is evaluated. Assessments are presented in the chart.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
