Geri Dön

Model predictive control using neural networks applied to flight control

Yapay sinir ağları kullanan modelli öngören denetim ve uçuş kontrolu

  1. Tez No: 82655
  2. Yazar: SÜLEYMAN TARKAN KARŞIDAĞ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET KEMAL LEBLEBİCİOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Model Tabanlı Öngören Denetim, Doğrusal Olmayan Dinamik Sistemler, Sistem (Dizge) Tamlama, Doğrusal Olmayan Programlama, Yapay Sinir Ağlan, Matematiksel Modelleme, Uçuş Kontrol Sistemleri, Uçuş denetim sistemleri, Yapay sinir ağları, Model Predictive Control, Nonlinear Systems, System Identification, Nonlinear Programming, Artificial Neural Networks, Mathematical Modeling, Flight Control Systems, Mathematical modelling
  7. Yıl: 1999
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANAN MODELLİ ÖNGÖREN DENETİM VE UÇUŞ KONTROLÜ Karşıdağ, Süleyman Tarkan Yüksek Lisans, Elektrik ve Elektrik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi : Doç. Dr. Kemal Leblebicioğlu Ocak 1999, 146 sayfa Modelli öngören denetleyiciler (MÖD) son yıllarda endüstriyel süreç denetiminde başarıyla uygulanmaktadır. Uçuş kontrol sistemlerinde ise birçok farklı yöntem kullanılabilmektedir. Bu tez çalışmasında, farklı MÖD yaklaşımları ve bu yaklaşımların uçuş kontrol sistemlerine uygulanabilirliği incelenmiştir. Bir doğrusal olmayan programlama problemine benzer şekilde, MÖD'lerde farklı kontrol algoritmalarının kullanılması mümkündür. Örnek olarak seçilen üç ayrı MÖD mimarisinde, Newton tabanlı Levenberg-Marquardt algoritması, bir yarı-Newton yaklaşımı ve son olarak, genelleştirilmiş öngören denetim yönteminin bir türevi uygulanmıştır. MÖD yapılarında önemli bir yer tutan sistem modelinin kestiriminde, yapay sinir ağları temel alan bir yaklaşım seçilmiştir. Örnek uygulama olarak bir savaş uçağı yunuslama açısı hızının elevatör vasıtasıyla kumandası ele alınmış ve bu alternatif yaklaşımlar karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak MÖD sistemlerin günümüz sayısal mikroişlemcileri kullanılarak uçuş kontrolunda uygulanabileceği gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT MODEL PREDICTIVE CONTROL USING NEURAL NETWORKS APPLIED TO FLIGHT CONTROL Karşıdağ, Süleyman Tarkan Ms, Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Kemal Leblebicioğlu January 1999, 146 pages Numerous methods have been applied to the aircraft flight control problem since the early days of flight. Model predictive control (MPC) is an enhanced control approach which has been successfully applied to industrial process control during the last few decades. In this study, various MPC paradigms have been investigated with their applicability to aircraft flight control. As a nonlinear programming problem, MPC can exploit numerous alternative methods. Three alternative search algorithms have been chosen as representative methods which can be used in MPC systems; A Newton based Levenberg-Marquardt search algorithm, a quasi-Newton search algorithm and finally a nonlinear generalized predictive control (GPC) approach based on instantaneous linearization. A pitch rate controller for a highly maneuverable fighter aircraft has been taken as a case study on which these alternative MPC methods have been applied and compared. In these alternativeMPC architectures artificial neural networks have been utilized for the nonlinear estimated plant model.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    46411

    Uzman sistemler ve ulaştırma alanında kullanımları

    Expert systems and using them in transportation

    A.BURAK GÖKTEPE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. HALUK GERÇEK

  2. Tez No

    68456

    An Adaptive nonlinear model predictive controller using a neural network

    Yapay sinir ağı ile bütünleştirilmiş doğrusal olmayan adaptif model öngörümlü denetici

    ÖZGÜR KARAHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1997

    Kimya MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CANAN ÖZGEN

  3. Tez No

    68760

    Flight control using neural networks and fuzzy logic

    Yapay sinir ağları ve blanık mantık ile uçuş denetimi

    MEHMET ÖZGÜR ERİNMEZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1997

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET KEMAL LEBLEBİCİOĞLU

  4. Tez No

    24114

    Recognizing and classifying fetal heart rate signals with a self-organizing algorithm

    Fetal monitor sinyallerinin 'self-organizing' yöntemiyle tanınması ve sınıflandırılması

    KADİR ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1992

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    PROF. DR. ÜNAL YARIMAĞAN

  5. Tez No

    6839

    Continuous word recognition using neural networks

    Başlık çevirisi yok

    ÜMİT DAĞITAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1989

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. NEŞE YALABIK

Geri Dön