Doğrusal olmayan sistemlerin bulanık mantığa dayalı olarak modellenmesi
The modeling of nonlinear systems based on fuzzy logic
Yazar: ONURSAL ÇETİN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. AYTEKİN BAĞIŞ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2009
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Endüstriyel uygulamaların büyük çoğunluğu doğrusal olmayan bir yapıya sahiptir. Bir sistemin doğrusal olmama derecesi arttıkça, sistemin kontrolü zorlaşır. Kontrol sistemlerinin temel problemlerinden biri, sistem davranışını ortaya koyan model parametrelerinin uygun bir şekilde ortaya konulmasıdır. Bu amaçla, doğrusal olmayan sistemlerin kontrolünde hızlı ve etkin bir çözüm sağlayabilen yapay zeka yöntemleri kullanılabilir. Pratikte yaygın olarak kullanılan yapay zeka yöntemlerinden birisi de bulanık mantığa dayalı modellemedir.Bu tez çalışmasında, farklı bulanık çıkarım yöntemleri sistem modelleme amacıyla doğrusal olmayan sistemlere uygulanmıştır. Bu amaçla, literatürde yer alan doğrusal olmayan üç farklı problem dikkate alınmıştır. Bulanık kural parametreleri genetik algoritma (GA), parçacık sürü optimizasyonu (PSO) ve diferansiyel gelişim algoritması (DGA) ile optimize edilmiştir. Sonuçlar birbirleri ve literatür ile karşılaştırmalı biçimde sunulmuştur.Bu tez çalışması dört bölüm olarak planlanmıştır. İlk bölümde tezin amacı ve literatür incelemesi sunulmuştur. İkinci bölümde, bulanık mantık ve yapay zeka optimizasyon algoritmaları tanıtılmıştır. Farklı problemler için, bulanık model yapılarının farklı algoritmalar kullanılarak elde edilen parametre değerleri ve bu modellere ait sonuçlar üçüncü bölümde verilmiştir. Tez çalışması ile elde edilen sonuçlara ilişkin yorumlar dördüncü bölümde sunulmuştur.

Abstract:
The vast majority of industrial applications have a nonlinear structure. If the nonlinearity of the system is increased, the control of the system becomes difficult. One of the basic problems of control systems is to identify the model parameters that explain the behavior of a system in a suitable way. For this purpose, the control of nonlinear systems that can provide a solution quickly and effectively with artificial intelligence methods can be used. In practice, one of the well-known of artificial intelligence methods is fuzzy logic based modeling.In this thesis, different fuzzy inference methods have been applied to the nonlinear systems for system modeling. For this purpose, three different nonlinear problems in the literature were taken into consideration. Parameters of the fuzzy rules are optimized by using genetic algorithm, particle swarm optimization and differential evolution algorithm. The results are presented in comparison with each other and the literature.This thesis has been planned as four parts. In the first part, the objectives of the thesis and the literature review are presented. The second section, fuzzy logic and artificial intelligence optimization algorithms is introduced. For different problems, fuzzy model structures obtained using different algorithms and parameter values for the models are given in the third section. On the results of the thesis with comments are presented in the fourth section.