Bu çalışmada, üç katmanlı konjuge elektro-aktif bir polimer eyleyicinin yer değiştirme denetimi mikrometre seviyesinde görüntü tabanlı olarak yapılmıştır. Denetleme yöntemi olarak modellenmemiş belirsizliklere dayanıklı olan kayan kipli denetim farklı erişim kurallarıyla uygulanmıştır. Eyleyicinin uç noktasının yer değiştirmesini mikrometre seviyesinde gözlemlemek için mikroskop ve geri besleme sinyali oluşturmak amacıyla görüntü işleme sistemi kullanılmıştır. Elde edilen deneysel sonuçlar konjuge elektroaktif polimer eyleyicinin yer değiştirme kontrolünün mikrometre seviyesinde başarı ile yapılabildiğini ve hücre enjeksiyonu gibi mikro hareket ettirme (manipulation) içeren uygulamalarda kendine yer bulabileceğini göstermektedir.

In this paper, vision based displacement control of a tri-layer conjugated electro-active polymer actuator has been performed in micrometer resolution. Sliding mode control with different reaching laws which is robust to unmodeled uncertainties has been used as the control method. A microscope has been used to observe position of the free end point of the actuator and a vision based system has been employed for feedback signal. Experimental results show that the conjugated electro-active polymer actuators can be successfully controlled in micrometer resolution and can be used in applications which includes micromanipulation like cell injection.

Makale Özeti | Tam Metin PDF

Kooperatif otomatik seyir kontrolü (CACC), araçtan araca haberleşme yöntemiyle veri iletilmesini ve uzaklık ölçümlerine göre yoğun trafikte güvenilir araç takibinin yapılmasını sağlar. Kullanılan CACC dizaynları dizi kararlılığının temel özelliklerini sorunsuz bir şekilde yerine getirirken doğrusal araç modelleri için sınırlıdır. Bu makalede ise, doğrusal olmayan araç modeli kullanıldığında ve lider araca uygulanan giriş sinyali doyuma uğramadığında dizi kararlılığının korunabildiği gösterilmiştir.

Cooperative adaptive cruise control (CACC) enables safe vehicle following in dense traffic based on distance measurements and communicated data via vehicle-to-vehicle communication. Existing CACC designs achieve the essential property of string stability but are limited to linear vehicle models. In this paper, we show that string stability is preserved when using a nonlinear vehicle model if the input signal of the leader vehicle does not saturate.

Makale Özeti | Tam Metin PDF

Bu çalışmada, Aralık değerli tip-2 bulanık PID (ADT2-BPID) kontrolörlerin içyapıları incelenmiş olup ve de yeni bir öz-ayarlama önerilmiştir. Bu amaçla ilk olarak geleneksel yani tip-1 bulanık PID (T1-BPID) kontrolörler ile ADT2-BPID kontrolörlerin yapısal özellikleri ve tasarım parametreleri incelenmiştir. T1-BPID kontrolörler için önerilmiş olan bir öz-ayarlama yöntemi olan fonksiyon tabanlı öz-ayarlama yöntemi ADT2-BPID kontrolör yapılarına uygulanmıştır. Bu öz ayarlama yöntemi yardımıyla ADT2-BPID kontrolörün ölçekleme çarpanlarının çevrimiçi ayarlanabileceği gösterilmiştir. Önerilen öz-ayarlamalı ADT2-BPID tasarımında sırasıyla T1-BPID, ADT2-BPID kontrolörleri tasarlanmıştır. Benzetim çalışmasında önerilen öz-ayarlamalı yapı tip-1 ve aralık değerli tip-2 eşdeğerleriyle doğrusal olmayan bir konik tank sistemi üzerinde karşılaştırılmıştır. Önerilen öz ayarlamalı ADT2-BPID kontrolör yapısı ile hem ADT2-BPID kontrolör içyapısından gelen fazladan serbestlik derecesi hem de fonksiyon ayarlayıcı tabanlı öz ayarlama yöntemi sayesinde tip-1 bulanık ve tip-2 bulanık eşdeğerlerine kıyasla daha iyi sonuçlar vermiştir.

In this study, the general structure of interval type-2 fuzzy PID (IT2-FPID) controllers and a self-tuning mechanism for IT2-FPID controller is presented. In this context, we will present and examine the controller structures of the type-1 fuzzy PID (T1-FPID) and IT2-FPID controllers on a generic a symmetrical 3x3 rule base. Then, an online self-tuning mechanism for IT2-FPID controllers is presented. The presented self-tuning mechanism, which was firstly presented for T1-FPID, controllers, tunes the scaling factors of IT2-FPID with respect to the current error value of the control system. A systematic design approach has been also presented for the self-tuning IT2-FPID structure. The performance of the T1-FPID, IT2-FPID and Self-Tuning IT2-FPID structures has been investigated on a simulation study conducted on a nonlinear tank system. The results have shown that, since the proposed approach has more extra degree of freedom provided by its interval type-2 fuzzy sets and self-tuning mechanism, the self-tuning IT2FPID resulted with a superior control performance in comparison with its type-1 and interval type-2 counterparts.

Makale Özeti | Tam Metin PDF

Gerçek zamanlı sistemlerin modellenemeyen dinamikleri ve bozucu etkileri sistemin doğru çalışmasını engellemektedir. Sistemin kontrolü için tasarlanan denetleyiciler, istenmeyen etkileri dikkate alacak şekilde olmalıdır. Bu çalışmada, doğrusal sistemler için uyarlamalı belirsizlik modelleyici temelli model-öngörülü denetleyici (UMPC) önerilmiştir. Modelleyicide yapay sinir ağı (YSA) yapısı kullanılarak belirsizlik fonksiyonunun uyarlamalı öğrenme adımı ile hızlı şekilde yaklaşıklanması sağlanmıştır. Uyarlamalı belirsizlik modelleyici temelli model-öngörülü denetleyicinin kararlılığı Lyapunov aday fonksiyonu ile gösterilmiştir. Standart MPC ve önerilen UMPC gerçek-zamanlı DC/DC güç dönüştürücü kontrolüne uygulanmıştır. Standart MPC kullanıldığında bilinmeyen parametreler ve ortam gürültüsünden kaynaklı DC/DC dönüştürücü iyi izleme sağlayamamıştır. Fakat önerilen yapının uygulanması ile belirsizlikler tahmin edilerek ve etkisi sistem dinamiklerinde kullanılarak hassas ve başarılı izleme sonuçları elde edilmiştir. Önerilen yapının sonraki çalışmalarda kullanılması öngörülmektedir.

The effect of the unmodeled dynamics and unknown disturbances prevent the accurate control of the real-time systems. The designed controllers must undertake the effect of these undesired uncertainties. In this paper, adaptive uncertainty modeling based model predictive controller is proposed for the control of uncertain linear systems. The uncertainty modeling structure uses an artificial neural network with adaptive learning rate for fast approximation. The stability of the proposed adaptive uncertainty modeling based model predictive control (UMPC) is shown using Lyapunov candidate function. Conventional MPC and proposed UMPC are applied to the control of a real-time DC/DC buck power converter. The conventional MPC cannot accurately control the DC/DC converter due to the unknown parameters and unmodeled dynamics. However, the proposed UMPC controller can accurately control the system with modeling the uncertainties in controller dynamics. The proposed controller is promising to control uncertain systems in future applications.

Makale Özeti | Tam Metin PDF

Bu çalışmada doğru akım servo motorun pozisyon denetimi, kesir dereceli integratörle birlikte geleneksel model referans uyarlamalı denetleyici yapısı kullanılarak incelenmiştir. Denetleyici yapısındaki iyileşme, uyarlama kuralında kesir dereceli operatörlerin kullanılmasıyla sağlanmıştır. Gerçek zamanlı çalışan sistemin referans pozisyon bilgisi, kameradan alınan değerlere göre güncellenmiştir. Sistem çıkışı, öğrenme katsayısı değiştirilerek tamsayı ve kesir dereceli uyarlama kuralına göre karşılaştırmalı olarak kıyaslanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre kesir dereceli yaklaşımın daha iyi sonuç verdiği gözlenmiştir.

In this paper, position control application of DC servo motor is investigated by using conventional model reference adaptive control structure with fractional order integrator. Modification of the controller is achieved by fractional order integrator in adaptation rule. Object position for reference input of control system is updated in real time by the values obtained from camera of object tracking system. Results obtained for integer order integrator and fractional-order integrator for model reference adaptive control system are compared and it is observed that the fractional-order integrator can provide faster adaptation for the system.

Makale Özeti | Tam Metin PDF

Bu makalede, n etmenden oluşan ve etmenler arası iletişimi sabit/değişken olan ağlar için çoklu denge noktaları içeren dağıtık onaylaşım problemi incelenmiştir. Literatürde bulunan klasik onaylaşım problemi genişletilerek, çoklu denge noktaları içeren sürekli zaman onaylaşım algoritması için kuramsal sonuçlar elde edilmiştir. Yönsüz çizgelerle modellenmiş ağlarda algoritmanın çoklu denge noktalı onaylaşımı sağlaması için gerek ve yeter koşullar belirlenmiştir. Algoritmanın yakınsama analizi yapılırken spektral çizge kuramı ve anahtarlamalı sistem kuramı kullanılmıştır. Kuramsal sonuçlar benzetim çalışmaları ile doğrulanmıştır.

In this paper, we examine the multi-equilibrium consensus problem for a network of n agents having fixed or time-varying communication links. We introduce necessary and sufficient conditions on networks modeled with undirected graphs such that multi-equilibrium consensus states are achieved, thus extending the classical convergence results in the literature. Spectral graph theory and switched systems theory are used to analyze the continuous-time algorithm. Theoretical results are verified by simulation studies.

Makale Özeti | Tam Metin PDF

Bu yayın, kesir dereceli PID kontrolörlü iki serbestlik dereceli kontrol yapısında, olasılıksal çok parametreli sapma optimizasyon algoritmasını kullanan bir tasarım yöntemi sunmaktadır. Bu kontrol yapısı, feedback (geribesleme), feed-forward (ileri besleme) ve component separated (bileşenlerine ayrılmış) tipi iki serbestlik dereceli kontrol çevrimleri için uygulanmış ve kontrolör parametreleri optimizasyon algoritması ile elde edilmiştir. Daha sonra bu üç kontrol çevriminin performansları karşılaştırılmıştır.

This paper presents a design method for Two Degrees of Freedom control structure with Fractional Order PID controller using stochastic multi parameter divergence optimization algorithm. This control structure is applied to feedback, feed-forward and component separated type control loops and controller parameters are obtained with the optimization algorithm. Then, the performance of the three various control loops are compared.

Makale Özeti | Tam Metin PDF

Görsel servolama (GS) yaklaşımları içinde görüntü-tabanlı görsel servolama (GTGS) duruş kestirimi gerektirmediğinden robot manipülatörler için popüler GS yaklaşımlarından biridir. Bu popülerliğin yanında GTGS, uygulanması sırasında ise iki temel sorun ile uğraşır: Etkileşim matrisinin tersinin eldesi ve kontrolör için uygun bir sabit kazanç değeri bulunması. GTGS için etkileşim matrisi her ne kadar yalancı tersi ile beraber kullanılsa da tekilliklerin oluşması durumunda kontrol yasası işleyememektedir. Diğer bir taraftan sabit kazanç değeri yakınsama hızı ile sonlandırıcı hızları arasında bir ödünleşmeye sebep olmaktadır. Bu çalışmada bu sorunları çözmek için akıllı bir GTGS sistemi önerilmiştir. Sistemin ilk aşaması olarak eğitilmiş bir yapay sinir ağı (YSA) etkileşim matrisinin tersinin yerini almakta ve tekillik sorunu çözülmektedir. Ayrıca klasik hız kontrolcüsünün sebep olduğu başlangıç hız süreksizliği yararlanılan sürekli hız kontrolcü ile giderilmiştir. İkinci aşama olarak sabit kazanç yerine bulanık kayan kipten esinlenen ve her çevrimde hata ve hata türevinin değerine göre kazanç hesabı yapan bir bulanık mantık birimi kullanılmıştır. Bu uyarlanabilir kazanç yaklaşımıyla yüksek hız ihtiyacı olmadan hızlı yakınsama sağlanmıştır.

Image-Based Visual Servoing (IBVS) is one of the popular approaches in visual servoing (VS) for robot manipulators by not requiring pose estimation. Besides this popularity, IBVS has to deal with two common problems in realization: obtaining the inverse of the interaction matrix and finding an appropriate fixed gain value for the controller. Although the interaction matrix for IBVS is used with pseudoinverse, the control law is not applicable in the case of singularities. On the other hand, fixed gain value causes a trade-off between convergence speed and end-effector velocities. In this study, an intelligent IBVS scheme is proposed to solve these problems. As the first stage of the system, the interaction matrix is replaced with a trained neural network and the singularity problem has been solved. Furthermore, the discontinuity of the initial velocities caused by the classical velocity controller are resolved by the used continuous velocity controller. As the second stage, instead of a fixed gain, a fuzzy logic unit inspired by fuzzy sliding mode and computing a gain value according to error and error derivative values in each loop is considered. Fast convergence without high velocity demand is provided by this adaptive gain approach.

Makale Özeti | Tam Metin PDF