Gerçek zamanlı sistem tanılama ve TakagiSugeno bulanık gözetleyici temelli uyarlamalı bulanık kontrol
Real-time system identification and Takagi-Sugeno fuzzy observer based adaptive fuzzy control
Yazar: SELAMİ BEYHAN
Danışman: DOÇ. DR. MUSA ALCI
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2012
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Çevrimiçi sistem tanılama, doğrusal olmayan ayrık zamanlı sistemlerinçevrimiçi denetlenmesinde ve sistem davranışının kestirilmesinde önemli bir yertutmaktadır. Sistem davranışının gürültü ve bozucu etkiler ile değişmesi, tanılamaperformansını düşürmekte ve hatta kararsızlığa neden olabilmektedir. Tezçalışmasında, uyarlamalı öğrenme adımı kullanarak güncelleme metodu ileyakınsama kararlılığı sağlanabilen ve tanılama performansı yüksek olan modellergeliştirilmiştir. Önerilen modeller, benzetim ortamında ölçüt sistemlere ve gerçekzamanlı doğrusal olmayan servo sisteme uygulanarak ortalama karesel hata ve enküçük tanımlayıcı uzunluk kıstasları ile performansları karşılaştırılmıştır.Endüstriyel robotların taşıdığı bilinmeyen ve değişken yük, robot kolununataletini bozmakta ve dinamiklerinde belirsizliğe neden olmaktadır. Tezçalışmasında tasarlanan Takagi-Sugeno (TS) bulanık gözetleyicisi ile yük veyükün hızı tahmin edilmektedir. Tahmin edilen değerleri kullanan TS bulanıkgözetleyici temelli geri besleme ile doğrusallaştırma kontrol ve uyarlamalı bulanıkkontrol metotları tasarlanmıştır. Benzetim ortamında robot koluna ve gerçekzamanlı olarak da esnek bağlantılı mekanik sisteme uygulanarak, uyarlamalıkontrol performansları artırılmıştır. Kontrol performansları ise maksimum mutlakizleme hatası, toplam mutlak izleme hatası ve sonsuz-hal izleme hatasıdır. Tezçalışmasında geliştirilen tanılama, gözetleme ve uyarlamalı kontrol metotlarınınkararlılığı, Lyapunov kararlılığı ile analiz edilmiştir.

Abstract:
Online identification has an important role for online control of discretetimenonlinear systems and prediction of system behaviour. The abrupt change ofthe system dynamics due to the noises and unknown disturbances reduces theidentification performance and even causes instability. In the thesis, high onlineidentification performance models that are using the adaptive learning rates inparameter adaptation to guarantee the convergence of identification and parametererrors are introduced. These models are applied to benchmark systems insimulations and a nonlinear servo system in real-time, respectively. Identificationperformances are compared using the mean-squared error and minimumdescriptive length criterions.The unknown and variable payload carried by industrial robot manipulatorsdeteriorates the statics of the manipulator and causes uncertainty in the dynamics.In the thesis, Takagi-Sugeno (TS) fuzzy observer is designed to estimate thepayload and its velocity. TS fuzzy observer based feedback linearization controland adaptive fuzzy control methods which are inputting the estimated values, aredeveloped. Applying to the control of a robot manipulator in simulation and aflexible transmission system in real-time, adaptive control performances areimproved. The control performances are the maximum absolute tracking error,sum of absolute tracking error and steady-state tracking error. In general, thestability of the identification, observer and adaptive control methods are analyzedusing Lyapunov stability analysis.