Zamanla değişen doğrusal bir sistemin kalman filtresi ile tahmini ve bulanık yinelemeli öğrenmeli kontrolü
Kalman filter estimation and fuzzy iterative learning control of a time varying linear system
Yazar: MEHMET LATİF LEVENT
Danışman: YRD. DOÇ. DR. AKİF DURDU
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu çalışmada yükü zamanla değişen bir servo sistemin yörünge kontrolü için kalman filtresi ve bulanık yinelemeli öğrenmeli PID (IL-PID) kontrol metodu birlikte kullanılmıştır. Geliştirilen kalman filtresi ile sistemin gürültüden arındırılmış gerçek durum çıkışı tahmin edilmektedir. Bununla birlikte sistem için yeni bir bulanık yinelemeli öğrenmeli PID denetleyici yapısı tasarlanmış ve sistemin yörünge kontrolünde kullanılmıştır. 
Çalışmada ilk olarak yükü zamanla değişen servo sistemin matematiksel modeli elde edilmiş ve simülasyon çalışmalarında kullanılmak üzere Simulink modeli oluşturulmuştur. Daha sonra ilk aşamada, değişken yüklü servo sistemin kontrolü için yinelemeli öğrenmeli bir PID (Iterative Learning Proportional-Integral-Derivative, IL-PID) denetleyici yapısı oluşturulmuştur. Ayrıca, denetim sistemine çalışmada kullanılan IL-PID kontrol yapısındaki PID parametrelerini otomatik olarak ayarlayan, Mamdani tip bir bulanık ayar mekanizması ilave edilmiştir. Böylece IL-PID ve bulanık tabanlı parametre ayar mekanizması birleştirilerek, sistem performansını artıran ve sisteme etki eden bozucu etkileri daha iyi kompanze edebilen daha kararlı bulanık yinelemeli öğrenmeli kontrol yapısı tasarlanmıştır. Tasarlanan sistemde ayar mekanizması sayesinde, PID denetleyici parametreleri olan Kp, Ki, Kd değerleri otomatik olarak en uygun değerlere ayarlanmaktadır. İkinci aşamada ise, bulanık IL-PID kontrol metodu ile kalman filtresi beraber kullanılarak değişken yüklü servo sistemin yörünge kontrolü hem simülasyon hem de uygulama olarak gerçekleştirilmiştir. Çalışma sonuçlarından, önerilen yöntemin zamanla değişen yük gibi etkileri ve sistemin sürekli durum hatasını zaman ilerledikçe denetleyici parametrelerini sürekli ayarlayarak daha iyi kompanze ettiği görülmüştür.

Abstract:
In this study, kalman filter and iterative learning PID (IL-PID) control are used together for trajectory control of a servo system with time varying loaded. The actual state output free from the noise of the system is estimated by developed kalman filter. However, a new iterative learning PID (IL-PID) controller structure is designed and it is used in trajectory control of servo system.
In the study, firstly mathematical model of variable loaded servo (VLS) system is obtained and Simulink model of VLS is developed for use in simulations of the study. Then, in first stage iterative learning PID (IL-PID) controller structure to control variable loaded servo system is formed. Also, a fuzzy adjustment mechanism has been added to the control system for specify the initial parameter of the IL-PID controller. So, with combining the IL-PID controller and the fuzzy based parameter adjustment mechanism, Fuzzy Iterative Learning PID (Fuzzy IL-PID) controller is designed to improving the system performance. So also, more robust ILC structure is designed to compensate the disturbance rejections. In the designed system, thanks to the fuzzy adjustment mechanism, the IL-PID controller parameters such as Kp, Ki, and Kd values are automatically adjusted to the appropriate values initially. In the second stage, trajectory control of variable loaded servo system was performed as both simulation and implementation by using together fuzzy IL-PID control method and kalman filter. The study results have been shown that the effect such as varying load and steady state error were better compensated by proposed method.