Gerçek zamanlı sistem tanılama ve takagı-sugeno bulanık gözetleyici temelli uyarlamalı bulanık kontrol

Çevrimiçi sistem tanılama, doğrusal olmayan ayrık zamanlı sistemlerin çevrimiçi denetlenmesinde ve sistem davranışının kestirilmesinde önemli bir yer tutmaktadır. Sistem davranışının gürültü ve bozucu etkiler ile değişmesi, tanılama performansını düşürmekte ve hatta kararsızlığa neden olabilmektedir. Tez çalışmasında, uyarlamalı öğrenme adımı kullanarak güncelleme metodu ile yakınsama kararlılığı sağlanabilen ve tanılama performansı yüksek olan modeller geliştirilmiştir. Önerilen modeller, benzetim ortamında ölçüt sistemlere ve gerçek zamanlı doğrusal olmayan servo sisteme uygulanarak ortalama karesel hata ve en küçük tanımlayıcı uzunluk kıstasları ile performansları karşılaştırılmıştır. Endüstriyel robotların taşıdığı bilinmeyen ve değişken yük, robot kolunun ataletini bozmakta ve dinamiklerinde belirsizliğe neden olmaktadır. Tez çalışmasında tasarlanan Takagi-Sugeno (TS) bulanık gözetleyicisi ile yük ve yükün hızı tahmin edilmektedir. Tahmin edilen değerleri kullanan TS bulanık gözetleyici temelli geri besleme ile doğrusallaştırma kontrol ve uyarlamalı bulanık kontrol metotları tasarlanmıştır. Benzetim ortamında robot koluna ve gerçek zamanlı olarak da esnek bağlantılı mekanik sisteme uygulanarak, uyarlamalı kontrol performansları artırılmıştır. Kontrol performansları ise maksimum mutlak izleme hatası, toplam mutlak izleme hatası ve sonsuz-hal izleme hatasıdır. Tez çalışmasında geliştirilen tanılama, gözetleme ve uyarlamalı kontrol metotlarının kararlılığı, Lyapunov kararlılığı ile analiz edilmiştir