Kesirli bulanık çıkarım sistemi kullanılarak denetleyici tasarımı

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorDeniz, Furkan Nur
dc.contributor.authorCengiz, Mahmut
dc.date.accessioned2024-08-11T19:26:07Z
dc.date.available2024-08-11T19:26:07Z
dc.date.issued2024
dc.departmentEnstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.description.abstractBulanık akıl yürütme yöntemleri, belirsizlik içeren problemlerin çözümüne odaklanan yaklaşımlar olarak ifade edilebilir. Günümüzde bulanık mantık yürütme yöntemlerinin daha etkili hale getirilmesine yönelik artan bir ilgi bulunmaktadır. Daha önce yapılan bir çalışmada, fraksiyonel akıl yürütme temel alınarak kesirli indislerin uygun şekilde ayarlanmasıyla bulanık mantık uygulamalarının performansını artırabileceğini ileri süren bir yöntem olan kesirli bulanık çıkarım sistemi (FFIS) önerilmiştir. Bu tezde yapılan çalışmalarda FFIS kullanarak iki farklı sistem için denetleyiciler tasarlanmış, giriş ve çıkış değişkenlerinin evrensel küme aralıkları iki farklı yöntemle ayarlanan Mamdani Bulanık Çıkarım Sistemi (FIS) ile kıyaslamaları yapılmıştır. Birinci çalışmada deneme yöntemi ile ayarlanan Mamdani FIS kullanılarak doğru akım (DC) motorunun pozisyon kontrolü gerçekleştirilmiştir. Daha sonra mevcut Mamdani FIS, farklı kesirli indisler ile oluşturulan FFIS kullanılarak elde edilen sonuçlar ile kıyaslanmıştır. İkinci çalışmada Genetik algoritma (GA) optimizasyon yöntemi ile ayarlanan Mamdani FIS ile klasik yöntemlerle kontrolün zor olduğu düşünülen yüksek dereceli bir sistem için kontrol uygulaması gerçekleştirilmiştir. GA ile ayarlanan Mamdani FIS, uygun kesirli indisler seçilerek oluşturulmuş; FFIS ile değiştirilerek kontrol sonuçları kıyaslanmıştır. FFIS kullanılarak yapılan kontrol uygulamalarında Mamdani FIS tabanlı kontrol uygulamalarına göre daha başarılı sonuçlar elde edilmiştir.en_US
dc.description.abstractFuzzy reasoning methods can be expressed as approaches that focus on solving problems involving uncertainty. Nowadays, there is an increasing interest in making fuzzy reasoning methods more effective. In a previous study, Fractional Fuzzy Inference System (FFIS) was proposed as a method based on fractional reasoning, suggesting that it can increase the performance of fuzzy logic applications by appropriately adjusting fractional indices. In the studies carried out in this thesis, controllers were designed for two different systems using FFIS and comparisons were made with the Mamdani Fuzzy Inference System (FIS), where the universal cluster ranges of the input and output variables were adjusted by two different methods. In the first study, position control of the Direct Current (DC) motor was carried out using Mamdani FIS, which was adjusted by trial method. Then, the existing Mamdani FIS was changed to the FFIS obtained using different fractional indices and the control results were compared. In the second study, a control application was carried out with Mamdani FIS adjusted by the Genetic algorithm (GA) optimization method for a high-order system that is thought to be difficult to control with classical methods. Then, the Mamdani FIS adjusted with GA was replaced with the FFIS created by selecting appropriate fractional indices and the control results were compared. As a result, the control applications using the FFIS have achieved more successful results than the Mamdani FIS-based control applications.en_US
dc.identifier.endpage67en_US
dc.identifier.startpage1en_US
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=cr4SkWLaRMhkDRBjqthpsbwl4lI0vTU7Mf0qwJXFIs8YLznFGxvuCmVb8NBqOsva
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11616/104975
dc.identifier.yoktezid856377en_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherİnönü Üniversitesien_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectElektrik ve Elektronik Mühendisliğien_US
dc.subjectElectrical and Electronics Engineeringen_US
dc.titleKesirli bulanık çıkarım sistemi kullanılarak denetleyici tasarımıen_US
dc.title.alternativeController design using fractional fuzzy inference systemen_US
dc.typeMaster Thesisen_US

Dosyalar

Koleksiyon

Fen Bilimleri Enstitüsü Tez Koleksiyonu