Uzun kısa süreli bellek tabanlı sistem tanıma ve uyarlamalı kontrol
Long short term memory based system identificationand adaptive control
Yazar: ÇAĞATAY SANATEL
Danışman: DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Doğrusal olmayan kontrol = Nonlinear control ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Optimal kontrol = Optimal control ; PID denetleme = PID control ; İstatistiksel kontrol = Statistical control

Özet:
Son yıllarda derin öğrenme algoritmalarının popülerliği hızla artmıştır. Derin öğrenme
sayesinde farklı alanlardaki pek çok karmaşık problem çözülebilmiş bu sayede de derin
öğrenme, mühendislik ve tıp gibi çok önemli alanlarda kendisine yer bulabilmiştir.
Ayrıca işlemci teknolojilerinin gelişmesi ile işlem süreleri azalmaya başlamış ve
derin öğrenme algoritmalarının gerçek sistemlerde uygulanabilirlikleri artmıştır. Derin
öğrenme algoritmalarının bu denli hızlı gelişmesi sayesinde kontrol alanında da
daha güçlü, çevresel faktörlere daha duyarlı ve hızlı cevap veren kontrolörler
geliştirilebilmektedir. Geliştirilen kontrolörlerin bir sistemi kontrol edebilmesi için
sistemi tanımlayan bir matematiksel model gerekmektedir. Bu matematiksel modeli
kullanarak sistemler için uygun kontrolörler tasarlanabilir. Bir sistemin matematiksel
modelini elde etmek her zaman kolay bir iş değildir. Bazı durumlarda matematiksel
model sistemi tanımlamakta yetersiz kalabilir. Bu tip durumlarda sistemin giriş-çıkış
verilerini kullanılarak sistem tanımlama gerçekleştirilir ve sistem için uygun bir
matematiksel model, gerçek sistemden elde edilen giriş-çıkış verileri kullanılarak
oluşturulur. Çalışmanın ilk bölümlerinde UKSB yani Uzun Kısa Süreli Bellek
mekanizması ve sistem verileri kullanılarak bir sistem tanımlama gerçekleştirilmiştir.
Bu aşamada sistem tanımlama için iki adet örnek sistem belirlenmiş ve testler
bu sistemler üzerinde gerçekleştirilmiştir. Sistem tanımlamanın hemen ardından
çalışmanın ikinci kısmında, yine UKSB tabanlı bir kendinden parametre ayarlı
kontolör kullanılarak referans bir işaretin takibi sağlanmıştır. UKSB tabanlı kendinden
parametre ayarlı kontrolör için UKSB ileri ve geri fazı, matematiksel olarak yeniden
düzenlenmiştir. İkinci kısımda tasarlanan UKSB tabanlı kontrolör, örnek sistemlerin
hem matematiksel modelleri hem de UKSB tabanlı sistem tanımlama modelleri
üzerinde denenmiştir. Çalışmada sistem tanımlama ve kontrolör uygulamaları için
Uzun Kısa Süreli Bellek (UKSB) kullanılmasının en büyük nedenlerinden biri geçmişe
dönük sistem verilerini kullanarak sistemi diğer makine öğrenmesi algoritmalarına
göre daha iyi modelleyebilmesidir. Bu sayede kontrol için kullanılacak uyarlamalı
modelin gerçek modele daha benzer davranışlar sergilemesi ve sistem çıktılarının
referans işareti daha yakından ve daha hızlı yerleşme zamanlarında takip edebilmesi
sağlanır. Genel olarak çalışmanın ilk kısımlarında UKSB tabanlı sistem tanımlama
ile örnek sistemlerin verilerinden matematiksel model elde edilmiş ardından da
UKSB tabanlı bir uyarlamalı kontrol algoritması için derin öğrenme içerikli yeni bir
yöntem sunulmuştur. Geliştirilen bu yöntem örnek sistemler üzerinde denenmiştir.
Çalışma kapsamında sistem tanımlama, Uzun Kısa Süreli Bellek ve uyarlamalı
kontrolör konuları hakkında da genel bilgiler verilmiştir. Çalışmanın sonuç kısmında
ise elde edilen çıktılar klasik yapay sinir hücreleri ile oluşturulmuş bir uyarlamalı
kontrolör çıktıları ile karşılaştırılmış ve birbirlerine göre üstünlükleri ve eksiklikleri
tartışılmıştır.

Abstract:
In recent years, popularity of deep learning has increased rapidly. Thanks to deep
learning, many problems can be solved in diverse areas like engineering and medicine.
Also with the rapid improvement of processor technology, computation times began
to decrease and in this way deep learning algorithm are became feasible. With
deep learning technology, it has become possible to implement control applications
with better performance and with more sensitivity to changes. In order to develop a
controller, the mathematical model of the system to be controlled is needed. Finding a
mathematical model of a system is not always an easy task. In some cases, defining the
mathematical model system may be inadequate. In such cases, system identification
is performed using the input-output data of the system and a mathematical model for
the system could be created by using input-output data that is obtained from the real
system. In the first parts of the study, system identification was performed using
the input-output data from the system and LSTM i.e. Long Short Term Memory
mechanism. At this part, two test systems were chosen for system identification
and tests were applied on these systems. In the second part of the study after
the system identification phase, a reference signal tracking is provided by using a
LSTM based self-tuning regulator controller. LSTM forward and backward phases
are mathematically derived for the LSTM based self-tuning regulator controller. The
LSTM based self-tuning regulator controller designed in the second part has been
tested on the mathematical models of the test systems and LSTM based system
identification models. The most important reason for using Long Short-Term Memory
in the system identification and self-tuning regulator is that the Long Short-Term
Memory can use historical data so in this way the system can be successfully modeled.
Thus, the adaptive model to be used for control behaves similar to the real model
and it is aimed that the control outputs can follow the reference signal more closely
and at faster settling times. Generally, in the first parts of the study, a mathematical
model was predicted from the input-output data of test systems with the definition
of Long Short Term Memory based system and secondly a new method with deep
learning content is presented for a Long Short Term Memory based adaptive control
algorithm. This new control method has been tested on test systems. The study also
includes general information about system identification, Long Short Term Memory
and adaptive controller topics. In the conclusion part of the study, the obtained outputs
were compared with an adaptive controller output created by classical artificial neural
cells and pros and cons are discussed.