Adaptif ağ yapısına dayalı bulanık çıkarım sisteminin (ANFIS) ultrasonik motor üzerinde uygulaması

Abstract

Bu tezde ultrasonik motorların (USM) genel özelliklerinden bahsedilmiştir. Bu motor çeşitleri üzerinde geliştirilen Adaptif Ağ Yapısına Dayalı Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) yapısına tepki süresi ve giriş-çıkış arasındaki hata oranını optimum seviyeye indirme üzerinde çalışılmıştır. MATLAB yazılımı kullanılarak PID ve çok yaygın bir şekilde kullanılmaya başlanan ANFIS yapısı bilgisayar ortamında tasarlanmıştır. Simulink'te ANFIS toolbox kullanılarak Ultrasonik Motor (USM) üzerinde uygulaması gerçekleştirilmiştir. Uygulamada USM modeli oluşturulmuştur. Kontrol için motor devri bir encoder vasıtasıyla ölçülmüştür. ANFIS yapısının USM sistemini kontrol edebilmesi için eğitilmesinde kullanılan eğitim verileri, motor devrinin analog-dijital çevirici ile MATLAB simulink'te tasarlanan PID denetleyicine aktarılmasıyla elde edilmiştir. Tasarlanan PID denetleyici ve eğitilmiş ANFIS yapısı ile sistem çıkış eğrileri alınmıştır. Elde edilen bu sonuçları karşılaştırarak ANFIS yapısının USM kontrolü üzerindeki performansının incelenmesi hedeflenmiştir.

In this thesis, general information about Ultrasonic Motor (USM) is given. The purpose of this study is to see the result of Adaptive Neural Fuzzy Inference System (ANFIS) over USM and to reduce the error between real and calculated output values by developed algorithm. By using MATLAB Programme, PID Controller and commonly used ANFIS simulations built and computer application is established. ANFIS is practiced over USM. USM model is built in the application. For the purpose of control, rpm of the motor is measured by an encoder. The training data, which are used to train the structure of ANFIS to succeed the controling of the USM motor sytems, are produced by transfering the motor RPM to PID controller which is designed in the MATLAB Simulink by the use of analog-digital converter. In this thesis, USM system output graphics are obtained from the established PID controller and trained ANFIS structure. By comparing these results, it is aimed to examine the ANFIS performans on USM control.