Yapay sinir ağı temelli uyarlamalı doğrusal model-öngörülü kontrol

Abstract

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.

Keywords

• model-öngörülü denetleyici
• uyarlamalı doğrusal model-öngörülü denetleyici
• uyarlamalı ysa
• kararlılık
• gerçek zamanlı dc/dc güç dönüştürücü
• model predictive control
• adaptive linear model predictive control
• adaptive neural networks
• stability
• real-time dc/dc converter