Pnömatik motorun hız kontrolü için genetik-bulanık kontrolör tasarımı - Şafak, Cengiz (My University, 2005)
PNÖMATİK MOTORUN HIZ KONTROLÜ İÇİN GENETİK-BULANIK KONTROLÖR TASARIMI Yapılan bu çalışmada, esnek programlama olarak bilinen yapay sinir ağları, bulanık kontrolör ve genetik algoritma birbirlerini destekler biçimde pnömatik motor, debi oransal valf ve basınç ünitesinden oluşan bir pnömatik sistemin kontrolü gerçekleştirilmiştir. Yapay sinir ağı metodu kullanarak pnömatik motorun modellenmesi yapılmıştır. Bulanık kontrolör, pnömatik motorun hız kontrolünü birim basamak ve belirli bir yörünge değerini takip edecek şekilde tasarlanmıştır. Bulanık kontrolöre giriş değişkenleri olarak hız hatası ve hız hata değişimi seçilmiş ve sırasıyla 5 ve 3 adet trapez tipi üyelik fonksiyonu oluşturulmuştur. Sugeno tipi bulanık kontrolörün kural tabanı 15 adet kural ile yapılandırılmıştır. Pnömatik motor hızını kontrol edebilmek üzere çevrimdışı çalışan bir genetik bulanık kontrolör tasarlanmıştır. Oluşturulan bu bulanık kontrolörün aksiyon değerleri bir kromozom içinde gerçek sayı olarak kodlandı. Kullanılan genetik algoritma, temel genetik algoritma yapısına göre tasarlanmıştır. Bu yapıya ilave olarak turnuva seçim yöntemi, üreme yöntemi, çaprazlama ve mutasyon olasılığı ve elistik model genetik algoritma operatörleri oluşturuldu. Çevrimdışı çalışmada, genetik algoritma parametrelerinin optimal değerleri belirlenen performans kriterlerine göre bulundu. Gerçek zamanlı çalışmada bulanık kontrolör, genetik algoritmanın bulduğu aksiyon değerlerini kullanacak şekilde tasarlandı. Sistemin kontrolünde istenilen referans devir değerine ulaşmasında basamak giriş ve yörünge takip modeli kullanılmıştır. Gerçek zamanda yapılan deneylerde, genetik – bulanık kontrolörün sistemi bir yörüngeyi takip edecek şekilde kontrol edebildiği görülmüştür.

GENETİC – FUZZY CONTROLLER DESİGN FOR VELOCITY CONTROL OF PNEUMATIC MOTOR In this study, control of system which include pneumatic motor, proportional direction control valve and pressure unit have been implemented by using neural networks, fuzzy controller and genetic algorithm in a way that supported each other. Pneumatic motor is modeled by using neural network. Fuzzy controller, Sugeno type, is designed in order to control the speed of pneumatic motor in a way that using unit step and trajectory tracking. Speed error and the changing speed error are chosen as input variables to the fuzzy controllers. For this controller’s each of speed error 5 membership and of changing speed error 3 membership function and 15 action weight values are realized for fuzzy database. For error and changing error initial and boundary values of trapeze membership functions are determined. In order to control the speed of pneumatic motor, a genetic fuzzy controller designed, which is running offline. Action values, which are obtained from fuzzy controller, coded into chromosome as binary numbers. Genetic algorithm use in the system is designed according to basic genetic algorithm. In addition to this structure, tournament selection method, generation interval reproduction method, crossover and mutation method, elastic model are realized. In offline working, optimal values of genetic algorithms are found according o defined performance criteria. In real time working, fuzzy controller is designed to use action values which are found by genetic algorithm. To get the desired reference cycling value, step input and trajectory tracking methods are being used. As a result, in real time working, it is observed that genetic fuzzy controller is able to control a system using trajectory tracking successfully.
Keywords: Bulanık Mantık; Genel Konular; Özel bilgisayar yöntemleri; Yapay bellek; Yapay Sinir Ağları