Kural tabanının istatistiksel veriler yoluyla oluşturulduğu bulanık mantık denetleyici tasarımı
Designing a fuzzy logic controller, where rule base is created by statistical data
Yazar: ERHAN ERYİĞİT
Danışman: DOÇ. DR. İBRAHİM YILDIZ
Necmettin Erbakan Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering
Dizin: Bulanık kümeler = Fuzzy sets ; Bulanık mantık = Fuzzy logic ; K-ortalamalar yöntemi = K-means method ; İstatistik = Statistics

Özet:
Denetim en karmaşık fabrikalardan, en basit su ısıtıcılarına varıncaya kadar hayatımızın her alanında bulunur. Bir denetleyici tasarımında düşük maliyet, yüksek verimlilik, güvenlik ve basitlik temel hedeftir. Günümüzde ortaya birçok denetim yöntemi ortaya konulmuştur. Bu denetim yöntemlerinden biri de bulanık mantıktır.
Bulanık mantıkta klasik mantığın tersine her eleman belirli derecede belirli kümelerin üyesidir. Bu durum gündelik hayatta kullandığımız sözel ifadeleri bulanık mantık sayesinde makinelere aktarma imkânı vermektedir. Bu ifadeler bulanık mantık denetiminin kural tabanını oluşturur ve hangi durumda ne yapılacağını belirleyen kurallardır.
Ayrıca çoğu kontrol yönteminde matematiksel modellere ihtiyaç duyulurken bulanık mantıkta uzman tecrübesi yeterli olmaktadır. Ancak denetim uygulanacak bir sistemin matematiksel modeli bilinmiyorsa ve üzerinde yeterli uzman bilgisi ve deneyimi mevcut değilse bulanık mantığın kuralları yanlış oluşturulabilir. Bu da denetimin yapılamamasına ya da verimsiz olmasına neden olur. Öğrenme algoritmaları uzman bilgisi gereksinimi ortadan kaldırarak kuralları oluşturmayı amaçlamaktadır. Ancak bu algoritmalarda kendi içinde yüksek uzman bilgisine ihtiyaç duyar. Ayrıca gereğinden çok daha fazla kural oluşturabilir ve mümkün olan en iyi kuralları oluşturmayı garanti etmez.
Bu çalışmada, geri beslemesi bir kullanıcı tarafından sağlanan bir denetleyici tarafından kontrol edilen dc motorun verileri kaydedilmiştir ve istatistiksel olarak mümkün olan en iyi kurallar meydana getirilmiştir. Yani belirli referans girişine karşılık olan çıkışlar gözlemlenerek hangi durumun kaç kere gerçekleştiğine bakılıp kurallar buna göre oluşturulmuştur. Oluşturulan kurallar ile yapılan bulanık denetimle dc motorun hızının daha iyi denetlendiği görülmüştür.

Abstract:
Control is found in every aspect of our lives, from the most complex factories to the simplest water heaters. Low cost, high efficiency, safety, and simplicity are the main objectives in a controller design. Today, many control methods have been put forward. Fuzzy logic is one of these control methods.
Contrary to classical logic in fuzzy logic, every element is a member of certain sets to a certain extent. Thanks to fuzzy logic this situation gives the opportunity to transfer the verbal expressions that we use in daily life to the machines. These statements form the rule base of fuzzy logic control and are the rules that determine what to do in which case.
In addition, while mathematical models are needed in most control methods, expert experience in fuzzy logic is sufficient. However, if the mathematical model of a system to be controlled is not known and there is not enough expert knowledge and experience on it, the rules of fuzzy logic can be formed incorrectly. This causes the inspection to be ineffective or inefficient. Learning algorithms aim to create rules by removing the need for expert knowledge. It may also create many more rules than necessary, and it does not guarantee creating the best possible rules. 
In this study, the data of the dc motor controlled by a controller whose feedback is provided by a user were recorded and statistically the best possible rules were created. In other words, by observing the outputs corresponding to a certain reference input, the rules were created accordingly, by looking at which situation occurred how many times. Therefore, it has been observed that the speed of the dc motor is better controlled with the fuzzy control made with the rules created.