Dergiler / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2006 / Cilt: 21 - Sayı: 1

Bulanık model referans öğrenmeli denetim yöntemlerinde kullanılan kazançların bir genetik algoritma ile belirlenmesi

Determination of the gains used in model reference learning control method with a genetic algorithm

Sayfa
29–37
Yayın Tarihi
2022-10-18
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

İncelemeler sırasında, BMRÖD sisteminde kullanılan giriş ve çıkış kazançlarının denetim performansı üzerinde çok etkili olduğu ve bu kazançların belirlenmesi için literatürde sistematik bir yolun olmadığı tespit edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bulanık Model Referans Öğrenmeli Denetim (BMRÖD), bulanık denetleyicilerin tasarımı için sistematik tasarım prosedürü sağlayan bir yöntemdir.
📊
Temel Bulgular & Veri:İncelemeler sırasında, BMRÖD sisteminde kullanılan giriş ve çıkış kazançlarının denetim performansı üzerinde çok etkili olduğu ve bu kazançların belirlenmesi için literatürde sistematik bir yolun olmadığı tespit edilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Sunulan denetim yapısının etkinliğini gösteren benzetim sonuçları makalede verilmiştir.
🔬Tür:Deneysel Tarla Denemesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Bulanık Model Referans Öğrenmeli Denetim (BMRÖD), bulanık denetleyicilerin tasarımı için sistematik tasarım prosedürü sağlayan bir yöntemdir. Çoğu klasik bulanık denetim sisteminde, üyelik fonksiyonlarının bazı parametreleri deneme-yanılma yöntemi ile belirlenir. Buna karşın, BMRÖD metodunda, bu parametreler bir öğrenme mekanizması ile belirlenir. Bu makalede, BMRÖD metodu incelenerek kargo gemisi dümen denetimine uygulanmış ve benzetim sonuçları sunulmuştur. İncelemeler sırasında, BMRÖD sisteminde kullanılan giriş ve çıkış kazançlarının denetim performansı üzerinde çok etkili olduğu ve bu kazançların belirlenmesi için literatürde sistematik bir yolun olmadığı tespit edilmiştir. Bu nedenle, bu çalışmada, iyi bir denetim performansı sağlayacak kazançların bulunması için Genetik Algoritma (GA) kullanılmıştır. Sunulan denetim yapısının etkinliğini gösteren benzetim sonuçları makalede verilmiştir.

Abstract

Fuzzy Model Reference Learning Control (FMRLC) is a method which provides a systematic design procedure for the design of fuzzy controllers. In most classical fuzzy control systems, some parameters of the membership functions are determined by trial and error method. However, in FMRLC method, these parameters are determined by a learning mechanism. In this paper, the FMRLC method is investigated and applied to the control for the cargo ship steering and, simulation results are presented. During the investigations, it is found that the input and output gains used in the FMRLC system are very effective on the control performance and there is no systematic way in the literature to determine the gains. Therefore, in this study, a Genetic Algorithms (GA) is used to find the input gains which will provide a good control performance. Simulation results showing the effectiveness of the proposed control structure are given in the paper.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

KARADUMAN, Ö., AKPOLAT, Z. H. (2022). Bulanık model referans öğrenmeli denetim yöntemlerinde kullanılan kazançların bir genetik algoritma ile belirlenmesi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 21 - Sayı: 1, 29–37. https://ajindex.com/articles/524148

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (1)

  1. Passino,K., and Yurkovich S., Fuzzy Control, Addison-Wesley Publishing Company, 1998. 2.Kickert, W. and Lemke H. V. N., "Application of a fuzzy controller in a warm water plant", Automatica, vol. 12,no. 4, pp. 301-308, 1976. 3.Self, K., "Designing with fuzzy logic", IEEE Spectrum, pp. 42-105 and 105, 1989. 4.Layne, J., Fuzzy model reference learning control, Master's thesis, Department of Electrical Engineering, The Ohio State University, 1992. 5.Astrom, K., and Wittenmark, B., Adaptive Control. Reading, Addison-Wesley Publishing Company, 1989. 6.Procyk, T., and Mamdani, E., "A linguistic self-organizing process controller", Automatica, vol.15, no. 1, pp. 15-30,1979. 7.Scharf, E., and Mandic, N., "The application of a fuzzy controller to the control of a multi-degree- of-freedomrobot arm", in Industrial Applications of Fuzzy Control, pp. 41-62,Amsterdam, the Netherlands: M. Sugeno(ed.), 1985. 8.Tanscheit, R., and Scharf, E, "Experiments with the use of a rule-based self-organising controller for roboticsapplications", Fuzzy Sets and Systems, vol. 26, pp. 195-214, 1988. 9.Yamazaki, T., An improved algorithm for a self-organizing controller and its experimental analysis. PhD thesis, London University, 1982. 10.Layne,J., and Passino, K.,"Fuzzy model reference learning control", Proceedings of the 1st IEEE Conference on Control Applications,pp. 686-691, 1992. 11.Scharf, E., and Mandic, N., "The application of a fuzzy controller to the control of a multi-degree-of-freedomrobot arm", in Industrial Applications of Fuzzy Control, pp. 41-62, Amsterdam, the Netherlands: M. Sugeno(ed.), 1985. 12.Tanscheit, R., and Scharf, E, "Experiments with the use of a rule-based self-organising controller for roboticsapplications", Fuzzy Sets and Systems, vol. 26, pp. 195-214, 1988. 13.Shao, S., "Fuzzy self-organizing controller and its application for dynamic processes", Fuzzy Sets and Systems, vol. 26, pp. 151-164, 1988. 14.Isaka, S., Sebald, A, Karimi, A., Smith, N., and Quinn, M., "On the design and performance evaluation of adaptive fuzzy controllers", Proceedings, IEEE Conference on Decision and Control, pp. 1068-1069, 1988. 15.Daley, S., and Gill, K., F., "Comparison of a fuzzy logic controller with a P+D control law",Journal of Dynamical System, Measurement,and Control, vol. 111, pp. 128-137, 1989. 16.Daley, S., and Gill, K., F., "Altitude control of a spacecraft using an extended self-organizing fuzzy logic controller", Proc. I. Mech. E., vol.201, no. 2, pp. 97-106, 19