Nötrosofik Üyelik Fonksiyonlu Bulanık Mantık-PID (NBMD-PID) ve Geleneksel Bulanık Mantık-PID (BMD-PID) Denetleyicinin Gerçek Zamanlı Karşılaştırılması

Year 2017, Volume: 32 Issue: 4, 135 - 146, 15.12.2017

Mehmet Serhat Can , Ömerül Faruk Özgüven

https://doi.org/10.21605/cukurovaummfd.383202

Cited By: 2

Abstract

Bu çalışmada,
giriş değişkenlerinin nötrosofik küme teorisindeki doğru (T), belirsiz (I) ve
yanlış (F) üyelik fonksiyonları
kullanılarak, evrensel küme üzerindeki dağılımlarının gruplandırıldığı
nötrosofik üyelik değerli bulanık mantık-PID (NBMD-PID) denetleyici ile geleneksel
bulanık mantık-PID denetleyicinin (BMD-PID) 
gerçek zamanlı karşılaştırılması yapılmıştır. Matlab/Simulink
yazılımında NBMD-PID denetleyici ve geleneksel BMD-PID denetleyici tasarlanmıştır.
NBMD-PID ve BMD-PID denetleyici kontrol bloklarından alınan kontrol sinyali ile
sabit mıknatıslı doğru akım (PMDC) motorunun devir hızı gerçek zamanlı olarak
kontrol edilmiştir.  PMDC motor devir
hızı, motor miline bağlı artımsal devir sensöründen alınan devir bilgileri PCI-1711
veri toplama (DAQ) kartı üzerinden bilgisayar (PC) ortamına aktarılarak
ölçülmüştür. NBMD-PID ve BMD-PID denetleyici kontrol çıkış işaretine göre    PCI-1711 veri toplama (DAQ) kartından alınan
analog çıkış işareti, mikrodenetleyici ile PWM işaretine dönüştürülmüştür.  PWM işareti motor sürücü devresine
uygulanarak motor devir hızının, girişten istenen devir hızını takip etmesi
sağlanmıştır. Buna göre her iki kontrolörden, girişten istenen hıza göre çıkış
cevapları alınmış ve grafik sonuçları karşılaştırılmıştır. NBMD-PID
kontrolöründen elde edilen sonuçların, klasik BMD-PID kontrolörden elde edilen
sonuçlara göre, daha hızlı, daha az aşımlı ve daha kararlı olduğu görülmüştür.

Keywords

Bulanık mantık denetleyici, Nötrosofi, PMDC motor, Gerçek zamanlı kontrol

References

• 1. Zadeh, L. A., 1965. Fuzzy Sets, Information & Control, 8, 338-353.
• 2. Smarandache, F., 2002. Neutrosophy a New Branch of Philosophy, Multi. Val. Logic– Special Issue: Neutrosophy and Neutrosophic Logic, 8(3), 297-384 .
• 3. Smarandache, F., 2003. Definition of Neutrosophic Logic, a Generalization of the Intuitionistic Fuzzy Logic, Proceeding of the Third Conference of the European Society for Fuzzy Logic and Technology.
• 4. Shahrokhi, M., Zomorrodi, A., 2003. Comparison of PID Controller Tuning Methods, Proceedings of 8th National Iranian Chemical Engineering Congress, Ferdowsi University, Mashhad, Iran.
• 5. Hussain, K.M., Zepherin, R.A.R., Kumar, M.S., Kumar, S.M. G., 2014. Comparison of PID Controller Tuning Methods with Genetic Algorithm for FOPTD System, Int. Journal of Engineering Research and Applications, 4(2), (Version 1), 308-314.
• 6. Mitsantisuk, C., Nandayapa, M., Ohishi, K., Katsura, S., 2013. Design for Sensorless Force Control of Flexible Robot by using Resonance Ratio Control Based on Coefficient Diagram Method, Automatika, 54(1), special issue, selected papers from AMC2012 Conference, DOI:10.7305/automatika.54-1.311.
• 7. Mamdani, E.H., 1974. Application of Fuzzy Logic Algorithms for Control of Simple Dynamic Plant, Proc Inst Elec Eng.,1585-1588.
• 8. Karasakal, O., Yeşil, E., Güzelkaya, M., Eksin, İ., 2005. Implementation of a New Self-tuning Fuzzy PID Controller on PLC, Turkish Journal of Electrical Engineering & Computer Sciences, 13 (2), 277-286.
• 9. Tang, K.S., Man, K.F., Chen, G., Kwong, S., 2001. An Optimal Fuzzy PID Controller, Industrial Electronics, IEEE Transactions on 48(4), 757-765.
• 10. Carvajal, J., Chen, G., Ogmen, H., 2000. Fuzzy PID controller: Design, performance evaluation, and stability analysis, Information Sciences, 123(3–4), 249–270, DOI: 10.1016/S0020-0255(99)00127-9.
• 11. Aghaei , V.T., Onat, A., Eksin, I., Guzelkaya, M., 2015. Fuzzy PID Controller Design using Q-learning Algorithm with a Manipulated Reward Function, Control Conference (ECC), European, 2502-2507.
• 12. Godjevac, J., 1993. Comparison Between PID and Fuzzy Control, Internal Report R93.36I, Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne Département d’Informatique Laboratoire de Microinformatique.
• 13. Ali, O.A.M., Ali, A.Y., Sumait, B.S., 2015. Comparison between the Effects of Different Types of Membership Functions on Fuzzy Logic Controller Performance, International Journal of Emerging Engineering Research and Technology, 3(3), 76-83.
• 14. Can, M.S., Ozguven, O.F., 2016. Nötrosofik Üyelik Fonksiyonlu Bulanık Mantık Denetleyici ile Sabit Mıknatıslı Doğru Akım Motor Milinin Dönüş Açısının Kontrolü, EEB2016 Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Sempozyumu
• 15. Wang, H., Smarandache, F., Zhang, Y.Q., Sunderraman, R., 2010. Single Valued Neutrosophic Sets, Multispace and Multistructure (4), 410-413.
• 16. Arora, M., Pandey, U.S., 2012. Generalization of Functional Dependencies in Total of Functional Dependencies in Total Neutrosophic Relation, IJCSI International Journal of Computer Science, Issues, 9(3), No 2.
• 17. El-Bardini, M., El-Nagar, A.M., 2014. Interval Type-2 Fuzzy PID Controller for Uncertain Nonlinear Inverted Pendulum System, ISA Transactions, 53(3), 732-743.
• 18. Nie, M., Tan, W.W., 2011. Stable Adaptive Fuzzy PD Plus PI Controller for Nonlinear Uncertain Systems, Fuzzy Sets and Systems, 179(1), 1-19
• 19. Wu, H.N., 2007. Robust H2 Fuzzy Output Feedback Control for Discrete-time Nonlinear Systems with Parametric Uncertainties, International Journal of Approximate Reasoning, 46(1), 151-165.