Geri Dön

Genetik algoritma tabanlı bulanık kontrolün uçuş kontrol sistem tasarımına uygulanması

Flight control system design using genetic fuzzy control

  1. Tez No: 181594
  2. Yazar: YASEMİN IŞIK
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. AYŞE KAHVECİOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Sivil Havacılık, Civil Aviation
  6. Anahtar Kelimeler: Bulanık Mantık, Genetik Algoritmalar, Bulanık Kontrol, Uçuş Kontrol Sistem Tasarımı, Genetik BulanıkDenetleyici, Fuzzy Logic, Genetic Algorithms, Fuzzy Control, Design of FlightControl System, Genetic Fuzzy Controller
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Anadolu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sivil Havacılık Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Uçağın uçuş zarfı içinde istenen bir uçuş durumunda uzun bir süre tutulmasıbaşlıca uçuş kontrol problemidir. ç ve dış ortam uyarılarından kaynaklananbozucu etkilerden dolayı, uçağın dinamik durumu kısa bir süre içinde değişebilir.Dolayısıyla herhangi bir uçuş durumu için tasarlanmış bir kontrol sistemi (klasikkontrol sistemleri), bu denge durumundan sapma halinde istenen kararlılık veperformans özelliklerini vermeyebilir. Literatürde uçuş kontrol sistem tasarımındafarklı kontrol uygulamalarının kullanıldığı görülmektedir. Bu kontroluygulamalarından olan bulanık kontrol, sistem transfer fonksiyonununtanımlanmadığı fakat uygulanacak denetimin sözel olarak ifade edildiğisistemlerde kullanılmaktadır. Ayrıca, transfer fonksiyonu bilinen sistemlerdeklasik denetleyicilerin yerine sistem performansını iyileştirme amacıyla dauygulanabilir. Bulanık sistemlerin en iyilemesi için genetik algoritmalarınkullanılması da oldukça yaygın bir yöntemdir. Bulanık uçuş kontrol sistemtasarımı konusunda yapılan çalışmaların büyük çoğunluğu ise benzetimseviyesindedir. Bu çalışmada uçuş kontrol sisteminde önemli bir yer tutan irtifakontrolünün genetik bulanık PD denetleyici kullanılarak tasarımı incelenmiş vegeniş gövdeli, dört motorlu jet yolcu uçağına ait elde edilen uygulama sonuçları,klasik PD denetleyici kullanılarak elde edilen tepkilerle birliktedeğerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Maintaining desired filght conditions in flight envelope for a long period is theprimary control problem in aircraft flight control. Due to internal and externaldisturbances, dynamic behaviour of aircraft may change in a short period of time.Thus a control system designed for a flight condition, may not provide the desiredstability and performance characteristics in case of deviation from the equilibriumpoint. There are numerous studies regarding flight control in the literature. Fuzzylogic controllers (FLCs) from their inception have demonstrated a vast range ofapplicability to processes where the plant transfer function is not defined but thecontrol action can be described in terms of linguistic variables. FLC's are alsobeing used with improved performance instead of ?classical" controllers wherethe plant transfer function is known. Genetic algorithms is a method used foroptimization of fuzzy systems. Most of the applications about the design of fuzzyflight control are in simulation level. In this study, the design of genetic fuzzy PDcontroller for the altitude control system is analyzed and the results for a verylarge, four-engine passenger jet aircraft are evaluated and compared with theresult of classsical PD controller.

Benzer Tezler

  1. Fırçasız doğru akım motorlarının genetik tabanlı bulanık denetleyici ile sensörsüz kontrolü

    Sensorless control of brushless dc motors by means of genetic based fuzzy controller

    ÖMER AYDOĞDU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. RAMAZAN AKKAYA

  2. Genetik algoritma destekli bulanık denetim kullanarak vektör esaslı asenkron motor kontrolü

    Vector control of ac induction machine using genetic algotithm based fuzzy controller

    CEYHUN YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. H. RIZA ÖZÇALIK

  3. Nöral-genetik tabanlı optimal bulanık kontrolörün gerçeklenmesi ve DC servomotora uygulanması

    Design of neural-genetic based optimal fuzzy controller and application to DC servomotor

    İBRAHİM BEKLAN KÜÇÜKDEMİRAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GALİP CANSEVER

  4. Nicel birliktelik kurallarının bulanık mantık ve genetik algoritma ile otomatik keşfi

    Discovery of quantitative association rules with fuzzy logic and genetic algorithms

    KORKUT KORAY GÜNDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YETKİN TATAR

  5. Nicel birliktelik kurallarının keşfinde bulanık mantık ve genetik algoritma yaklaşımı

    Fuzzy logic and genetic algorithm approaches in mining of quantitative association rules

    BİLAL ALATAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET ARSLAN