Fuzzy Model Based Predictive Control Of Instant Linearized Systems

Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2010Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2010Bu çalışmada, doğrusal olmayan bir sistemin anlık doğrusal modelleri elde edilmiş; elde edilen doğrusal modellerin kontrol edilmesiyle sistem kontrolü amaçlanmıştır. Doğrusal modeller elde edilirken sistemin bulanık modeli kullanılmıştır. Daha sonra bu modellere uygun model tabanlı öngörülü kontrol metodu uygulanmış ve sistemin her bir örnekleme anında elde edilen modelinin kontrol edilmesiyle sistem kontrolü sağlanmıştır. Model tabanlı öngörülü kontrol uygulanırken kontrol parametrelerinin sistem cevabı üzerinde etkisi gözlenmiş ve en iyi parametreler çıkarılmıştır. Bu yöntemin yanısıra, sistemin belirli bir giriş için verdiği basamak yanıtı kullanılarak bir model elde edilmiştir. Sistemin sadece kısıtlı bir aralık için davranışını temsil edebilen bu model benzer şekilde model öngörülü kontrol ile kontrol edilmiş ve sonrasında bu iki yöntem karşılaştırılarak anlık doğrusallaştırma sonucunda uygulanan kontrol uygulamasının, sistem cevabı ve hatası göz önünde bulundurulduğunda daha iyi performans gösterdiği anlaşılmıştır. Bir tank sisteminin modeli ile yapılan benzetim çalışmalarıyla bu iki yöntemin performansları ölçülmüştür.In this study, instaneous linear models of a nonlinear system is obtained and control of system is intended by controlling those instanteous linear models. In the extraction of linear models, fuzzy model of the system is used. At each sample time, a model is obtained from the system. By the help of fuzzy model based predictive control, this instanteous model is controlled and as a result of expanding this procedure to whole process time, whole system control is obtained. While appyling model based predictive control to the system; system response is continuously observed in order to determine best parameters for the controller. Addition to this method, another method is discussed which is based on a model that is extracted from system’s step response under a constant magnitude input. This model, which can only represent the system for a restricted input interval, is controlled similarly with model based predictive control. Then these two methods are compared and it is seen that fuzzy model based predictive control of instant linearized systems is observed to have a better performance by means of system response and system error. Finally, a simulation based on the model of a nonlinear tank system is held and the performances of these two methods are compared.Yüksek LisansM.Sc