Gemi üzerindeki üç serbestlik dereceli bir platformun stabilizasyon kontrolü
Stabilization control of a three-degree-of-freedom platform on a ship
- Tez No: 1009621
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ARİF ADLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: PID, PID
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüz elektronik harp sistemlerinde pozisyonlama teknolojileri yüksek bir öneme sahiptir. Sistemlerin verimli çalışabilmesi için yüksek hız, yüksek hassasiyet ve düşük hata payı gereksinimleri mevcuttur. Kara, hava ve deniz sistemlerinde kullanılan bu teknolojiler bağlı olduğu platforma göre stabilizasyon ihtiyacı duymaktadır. Kullanılan çoğu platformda elektro-optik takip sistemleri mevcuttur. Bu sistemler gündüz kamerası, kızılötesi kamera gibi çeşitli sistemler ile görüntü elde eder ve görüntü işleme algoritmaları aracılığı ile hedef takibi yapar. Kameraların sağlıklı görüntü alabilmesi için bulunduğu sistemlerin iki eksende stabil olması gerekir. Çapraz polarizasyon karıştırma tekniğinde ise RF (radyo frekansı) ile çalışan takipçinin; elektronik taarruz gerçekleşirken karşıdan gelen sinyale belirli bir açı ile kilitlenmesi gerekir. Bu sebeple platform üzerindeki sistem üç eksende stabilize edilmelidir. Bu tez çalışmasında, deniz platformlarında kullanılan elektronik taarruz sistemlerinin stabilizasyonu için 3 Serbestlik Dereceli (3-DOF) bir sistemin dinamik modellemesi ve yapay zekâ ile kontrolü gerçekleştirilmiştir. Sistemin eksenler arası etkileşimlerini ve doğrusal olmayan dinamiklerini içeren matematiksel model Lagrange yöntemi ile türetilmiştir. Kontrolcü tasarımı aşamasında, sürekli aksiyon uzayında çalışabilen ve modelden bağımsız bir yapıya sahip olan Soft Actor-Critic (SAC) derin pekiştirmeli öğrenme algoritması önerilmiştir. Ajanın eğitimi için, ajanı mikro-hassasiyete teşvik eden ve eğitim kararlılığını artıran özgün bir Gauss Ödül Fonksiyonu geliştirilmiştir. Önerilen yöntem, MATLAB ortamında gerçekçi deniz koşullarını simüle eden stokastik bozucular altında, endüstriyel standart olan PID denetleyici ile karşılaştırılmıştır. Benzetim sonuçları, SAC ajanının sistemin en kritik eksenleri olan Kutuplama ve Yükseliş eksenlerinde PID denetleyiciye göre %50'den fazla performans iyileşmesi sağladığını göstermiştir. Çalışma, yapay zekâ tabanlı kontrol yöntemlerinin, karmaşık elektromekanik sistemlerin stabilizasyonunda klasik yöntemlere göre daha yüksek hassasiyet, gürbüzlük ve enerji verimliliği sağladığını ortaya koymuştur.
Özet (Çeviri)
Positioning technologies are of paramount importance in today's electronic warfare systems. High speed, high precision, and a low margin of error are essential for systems to operate effectively. These technologies, used in land, air, and naval systems, require stabilization depending on the platform to which they are attached. Most platforms utilize electro-optical tracking systems. These systems acquire images using various systems, such as daytime cameras and infrared cameras, and track targets using image processing algorithms. For reliable image acquisition, the systems in which the cameras are located must be stable in two axes. In the cross-polarization jamming technique, tracking operates using RF (radio frequency); during an electronic attack, the system on the platform must be locked at a specific angle to the oncoming signal. Therefore, the system on the platform must be stabilized in three axes. In this thesis, dynamic modeling and artificial intelligent control of a 3-Degree-of-Freedom (3-DOF) mechanism for the stabilization of electronic warfare systems used on ship platforms were implemented. A mathematical model encompassing the system's inter-axis interactions and nonlinear dynamics was derived using the Lagrange method. In the controller design phase, a Soft Actor-Critic (SAC) deep reinforcement learning algorithm, capable of operating in continuous action space and with a model-free structure, was proposed. Gaussian reward function was developed for agent training, which incentivizes micro-sensitivity and increases training stability. The proposed method was compared with the industrial standard PID controller under stochastic disturbances simulating realistic sea conditions in MATLAB. Simulation results showed that the SAC agent achieved a performance improvement of more than 50% compared to the PID controller in the system's most critical axes, Roll and Pitch axes. The study revealed that artificial intelligence-based control methods provide higher precision, robustness and energy efficiency than classical methods in stabilizing complex electromechanical systems.
Benzer Tezler
- Kontrol edilebilen piçli pervane kullanılarak bir geminin direnç ve sevk karakteristiklerinin incelenmesini belirten bir yöntem
Başlık çevirisi yok
ACLAN SAATÇIOĞLU
- Çeşitli şekillerde düzenlenmiş iki silindir etrafındaki akım alanının incelenmesi
Investigation of the flow araund two circular cylinders in various arrangements
M.NEVZAT ÖZKAN
