Ters bulanık model alma yöntemleri
Fuzzy model inversion techniques
Yazar: TUFAN KUMBASAR
Danışman: PROF. DR. İBRAHİM EKSİN
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2008
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Bulanık modelleme = Fuzzy modelling ; Bulanık sistemler = Fuzzy systems ; Optimizasyon problemi = Optimization problem ; Optimizasyon teknikleri = Optimization techniques ; Optimum denetim = Optimum control ; Otomatik denetim sistemleri = Automatic control systems

Özet:
Eğer bir sisteme etki edecek bozucular veya sistemde parametre değişiklikleri söz konusu değil ise ters bulanık model kontrolörler açık çevrim çalışma biçiminde dahi çok iyi sonuç verebilirler. Bu tez çalışmasında bulanık modellerin tersi aracığıyla kontrolör tasarlanması incelenmiştir. Bu yöntemlere alternatif olarak, Büyük Patlama Büyük Çöküş tabanlı yeni bir yinelemeli bulanık model ters alma yöntemi önerilmiştir. Önerilen bu yöntemde herhangi bir kısıt veya koşul bulunmaktadır. Bu yöntemde ters bulanık model kontrol işaretinin üretilmesi bir optimizasyon problemi olarak elle alınmıştır. Yakınsama hızının yüksek ve hesaplama zamanın düşük olması sayesinde Büyük Patlama Büyük Çöküş optimizasyon yöntemi her örnekleme zamanında uygun kontrol işareti üretebilmektedir. Bu çalışmanın ilk bölümünde problemin tanımı ve yapılan çalışmanın amacı vurgulanmış, diğer bölümlere ait genel bir güdülenme verilmeye çalışılmıştır. İkinci bölümde ise, bulanık mantık ve bulanık sistemlerin içyapıları hakkında genel bilgiler verilmiştir. Üçüncü bölümde, bir literatür araştırması yapılmış olup, mevcut olan ters bulanık model kontrol yöntemleri irdelenmiştir. Sonraki bölümlerde, genetik algoritmaların kontrol uygulamaları hakkında kısa bir literatür araştırması verilmiştir. Dördüncü bölümde, yeni bir evrimsel arama yöntemi olan Büyük Patlama Büyük Çöküş optimizasyon yöntemi tanıtılmıştır. Beşinci bölümde, tanıtılan bu yeni arama yöntemine dayalı bir uyarlama mekanizması tanıtılmıştır. Bu mekanizmanın tasarım adımları sıralanmıştır. Bu mekanizma literatürde önerilen bir ters bulanık model kontrol yapısı ile birleştirilmiştir. Bu yapının sistem başarımları incelemek amacıyla bir benzetim çalışması gerçekleştirilmiştir. Daha sonra ise, Büyük Patlama Büyük Çöküş tabanlı yeni bir ters bulanık model kontrol yapısı tanıtılmıştır. Önerilen bu yöntemin tasarım adımları sıralanarak, bu yapı için bir benzetim çalışması gerçekleştirilmiştir. Önerilen bu kontrol yapısı Büyük Patlama Büyük Çöküş tabanlı uyarlama yapısı ile birleştirilerek kapalı çevrim sistem performansı incelenmiştir. Altıncı bölümde ise, mevcut olan ve önerilen kontrol yapıları bir ısıl süreç sistemi üzerinde gerçek zamanlı uygulanmıştır. Önerilen ve mevcut ters bulanık model kontrol yapıların sistem başarımları karşılaştırılmıştır. Büyük Patlama Büyük Çöküş tabanlı uyarlama mekanizmalı kontrol yapıların bozucu ve parametre değişimlerine olması durumdaki performansları incelenmiştir. Son olarak kullanılan yöntemler ve elde edilen sonuçlar ayrı bir bölüm halinde verilmiştir.

Abstract:
The inverse fuzzy model can be used as a controller in an open loop fashion to produce perfect control if there does not exist any disturbance or parameter variation in the system. In this thesis, a controller design methodologies based inverse fuzzy model has been examined. A new fuzzy model inversion technique that is based on an evolutionary search algorithm called Big Bang Big Crunch (BB-BC) optimization is introduced. In this new technique, the inverse fuzzy model control signal is generated iteratively as a consequence of an optimization operation. Since the BB-BC optimization algorithm has a high convergence speed and low computational time, the optimal inverse fuzzy model control signal could be generated within each sampling time. First of all in first chapter, the definition of the problem and the purpose of the study are emphasized to give motivation for other chapters. In the second chapter, general knowledge about fuzzy logic and the internal structure of fuzzy models are given. In the third chapter, a literature survey about inverse fuzzy model control techniques has been explained. In the following chapter, general knowledge about genetic algorithms (GA) and a brief survey about implementation of this algorithm in control applications have been given. Next, a new evolutionary algorithm called Big Bang-Big Crunch optimization which has a high convergence speed and the low computation time has been introduced. In the fifth chapter, an adaptation mechanism for updating the consequent parameters of the fuzzy model has been proposed. The design steps of this mechanism have been briefly explained. This adaptation method has been combined with one of the proposed inverse fuzzy model design techniques. In order to show the effectiveness of this mechanism a simulation study has been performed. In the next chapter, a new inverse fuzzy model control structure based on Big Bang-Big Crunch optimization has been proposed. The design steps of this methodology have been explained. The proposed control structure has been combined with BB-BC based adaptation mechanism in order to obtain robustness against parameter variations and disturbances. A simulation study has been performed in order to show the effectiveness of the overall structure. In the sixth chapter, the other and the proposed fuzzy model inversion techniques have been applied to a real time heating process and the results of each technique have been compared. In order to examine the cases of disturbances and parameter variations in real time applications, the inverse fuzzy model controllers? structures with the adaptation mechanism has been tested on the heating process. The open and closed loop operation results of each methodology are compared and discussed in the final chapter.