ÖZET PARAMETRIK DENETLEYİCİLER İÇİN BULANIK DENETLEYİCİ TASARLANMASI Murat Akgûl Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Yüksek Lisans Tez Yöneticisi: Assoc. Prof. Dr. Ömer Morgül Eylül 1996 Bu tezde, parametrik denetleyicilerin ayarlanması için bulanık mantığa dayalı denetleyici (BMDD) tasarımı incelenmiştir. Bulanık mantığa dayalı denetleyici tasarımında amaç, sistemin kural tabanını ve içinde üyelik fonksiyonlarının, küme işlemlerinin, ve çıkarım mekanizmasının bulunduğu veri tabanının be lirlenmesidir. Biri PID diğeri faz kaydırmak denetleyici için sezgiye dayalı iki tasarım gerçekleştirilmiştir. Bu tasarımdaki BMDD'ler PID ve faz kaydırmalı denetleyicilerin parametrelerim eş zamanlı olarak belirlemektedir. Kurallar ve onlara bağlı üyelik fonksiyonları, bu parametre değişimlerinin bütün sistemin performansına etkisi gözlenerek oluşturulmuştur. Bir başka tasarım da sis teme ait istenen giriş ve çıkış sinyalleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Bu tasarımda, Bulanık c-Ortalamalı kümeleme algoritması, kuralların ve üyelik fonksiyonların eldeki giriş ve çıkış sinyallerinden çıkartılmasında kullanılmıştır. Simulasyon sonuçları, BMDD'ler ile klasik tasarım metodlarına göre daha iyi bir performansa ulaşılabileceğini göstermiştir. Anahtar kelimeler : Bulanık mantık, bulanık mantık denetleyiciler, bulanık c-ortalamalı kümeleme algoritması, üyelik fonksiyonu. iv

ABSTRACT FUZZY CONTROLLER DESIGN FOR PARAMETRIC CONTROLLERS Murat Akgûl M.S. in Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Ömer Morgül September 1996 In this thesis, fuzzy logic controller (FLC) design for tuning some parametric controller is investigated. The objective in designing an FLC is to determine the rule base of the system and the data base which includes membership functions, set operations, and inference engine. Two designs have been realized using heuristic rule generation; one for a PID controller and one for a lead-lag type controller. The FLCs in these designs set the parameters of the PID and lead- lag controller on-line. The rules and the corresponding membership functions are constructed by observing the effect of the changes of the parameters on the overall performance. One other design is performed using the desired input- output data pairs. In this design Fuzzy c-Means clustering algorithm is used to extract the rules and the membership functions from the input-output data of the system. Simulation results showed that better controller performance can be achieved by FLCs in comparison with the classical design methods. Keywords : Fuzzy logic, fuzzy logic controllers, fuzzy c-means clustering algorithm, membership function. m

54