Doğrusal olmayan süreç denetim tasarımına yapay sinir ağlarının uygulanması
Application of artificial neural networks to design of nonlinear process control
Yazar: UMUT AKINCIOĞLU
Danışman: PROF.DR. AHMET DENKER
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2006
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Gerçek teknolojik süreçler çok değişkenli ve karmaşık olmalarının yanı sıra genellikle doğrusal değildirler.Ayrıca gürültü ve çevresel etkenler nedeniyle süreç değişkenleri zamana göre değişmektedir. Klasik süreçdenetim yöntemleri bu tür sistemlerin denetiminde yetersiz kalabilmektedir. Bu yetersizliğe cevap olarak, bu türsüreçlerin denetiminde yapay sinir ağlarından yararlanılması literatürde sıkça karşılaşılan bir yöntemdir.Bu tez çalışmasında nöral uyarlanır denetçi oluşturulmuş ve robot denetiminde uygulanmıştır. Direk ters denetimve öngörülü denetim uygulamalarından elde edilen verilerden yararlanarak iki yöntemin de olumlu yanlarındanyararlanmak amacıyla bu iki yöntem arasında anahtarlama yapan bir yöntemin uygulama sonuçları dasunulmuştur. Amaç, yapay sinir ağlarıyla süreç denetiminde, özellikle de direk ters modelleme ve öngörülüdenetim uygulamalarındaki kazanımları yansıtmaktır. Yapılan simülasyonlar ile denetçinin etkinliğigösterilmiştir. Uygulamalar bilgisayar ortamında simülasyon şeklinde yapılmıştır. Denetim için seçilen robotdoğrudan sürümlü iki eksenli SCARA tipi bir robottur. Elde edilen test sonuçları, bu denetçi ile erişilenperformansın sadece direk ters modelleme ile ya da sadece öngörülü denetim uygulamaları ile elde edilenperformanstan daha iyi olduğunu göstermiştir. Ek olarak, elde edilen metodun direk ters modelleme ile öngörülüdenetimin avantajlarını birleştiren faydalı bir metot olduğu görülmüştür.2006, 58 sayfaAnahtar Kelimeler: Yapay sinir ağları, robotbilim, direk ters modelleme, öngörülü denetim,

Abstract:
Technological processes are multivariable and alongside their complexity they are nonlinear. Process variablesmay be time varying because of the environmental disturbances and noise. Classical control algorithms may notbe adequate to control such processes. As a remedy, artificial neural networks have frequently appeared inliterature to control such processes.In this thesis, a neural adaptive control method has been developed and applied to robot control. A switchingtechnique between direct inverse control and predictive control is proposed to exploit the useful parts of thesetwo approaches. In this thesis applications are carried out as computer simulations. The robot used in theapplications is the direct drive SCARA type robot with two joints. The process is assumed to be deterministic.Simulation results are presented to verify the effectiveness of the controller. These results show that theperformance by using this controller is better than those using either direct inverse control or predictive control.In addition, they show that the resulting method is a useful method which combines the advantages of both directinverse control and predictive control.2006, 58 pagesKey Words: Neural networks, robotics, direct inverse control, predictive control