Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
95373		Variable structure systems theory based training strategies for computationally intelligent systems / İşlemsel akıl içeren sistemler için değişken yapılı sistemler kuramına dayalı eğitim stratejileri Yazar:MEHMET ÖNDER EFE Danışman: PROF. DR. OKYAY KAYNAK Yer Bilgisi: Boğaziçi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Denetim = Control ; Değişken yapılı sistemler = Variable structure systems ; Robotlar = Robots ; Öğrenme = Learning	Onaylandı Doktora İngilizce 2000 136 s.
Gürültü bağışıklığı, sistem-model uyumsuzluklarının aşılması ve yapısal olan ya da olmayan belirsizliklerin bertaraf edilmesi sistem ve kontrol mühendisliği uygulamalarında sıkça karşılaşılan önemli sorunlardır. Bahsedilen güçlüklerin olumsuz etkilerinin azaltılmasının ve iyi bir izleme hassasiyetinin elde edilmesinin bir yolu özellikle kesinlik ve hassasiyet içermeyen problemler için iyi yapılandırılmış çözümler öneren değişken yapılı sistemler kuramının tekniklerinin kullanımıdır. Bu çalışmada işlemsel akıl içeren sistemlerin eğitiminde değişken yapılı sistemler kuramına dayalı stratejiler ele alınmaktadır. Belirtilen güçlüklerin aşılması için iki yaklaşım geliştirilmiş ve öğrenme katsayısı seçimi problemi kayma kipli denetim açısından incelenmiştir. İlk yaklaşımda dinamik bir parametre uyarlama kuralı türetilmekte ve algoritmanın kontrol mühendisliği açısından uygulanabilirliği tartışılmaktadır. Yapılan analiz, sistemin kayma kipli denetimi ile denetleyici içerisinde kayma kipli öğrenme arasındaki denklik koşullarının çıkarsanmasım amaçlamaktadır. İkinci yöntem genişletilmiş bir Lyapunov fonksiyonunun seçimi ile oluşturulmaktadır. Bu yöntemde karesel hata ölçütüne ek olarak maliyet ölçütünün uyarlanabilir parametrelere duyarlılığı da en aza indirilmektedir. Son olarak türeve dayalı üç değişik parametre uyarlama kuralı için öğrenme katsayısının seçimi üzerinde durulmaktadır. Buradaki seçimin amacı sistemi bir kayma kipine sürerken denetleyici çıkışını da benzer bir rejime zorlamaktır. Geliştirilen yöntemlerin başarımı, iki hareket serbestisine sahip, doğrudan sürümlü bir SCARA robotunun dinamik modeli üzerinde değerlendirilmektedir ve sistem denklemlerinin bilinmediği varsayılmaktadır. Benzetimlerde gözlem gürültüsünün ve değişken yük koşullarının olumsuz etkileri de irdelenmiştir.
Noise rejection, handling the plant-model mismatches and alleviation of structured or unstructured uncertainties constitute prime challenges that are frequently encountered in the practice of systems and control engineering. One way of reducing the adverse effects of the stated difficulties and obtaining a good tracking precision is to utilize the techniques of variable structure systems theory, which offers well formulated solutions particularly to problems containing uncertainty and imprecision. In this thesis, variable structure systems theory based training strategies of computationally intelligent systems are discussed. Two approaches are developed for alleviating the above mentioned difficulties. Additionally, the learning rate selection problem is treated from the point of variable structure control. In the first approach described, a dynamic parameter adaptation law is derived and the applicability of the algorithm is discussed. The analysis presented aims to extract the conditions for establishing equivalence between sliding mode control of the plant and sliding mode learning in the controller. The second method is based on the selection of an extended Lyapunov function, by the use of which the sensitivity of the cost measure to the adjustable parameters are minimized together with the half squared error measure. Lastly the selection of the learning rate for three different gradient based parameter tuning strategies are discussed. The objective of the learning rate selection is to drive the plant to a sliding mode while the output of the controller is driven to a similar regime. The performances of the methods developed are assessed on the dynamic model of a two degrees of freedom direct drive SCARA robotic manipulator, whose dynamic equations are assumed to be unknown throughout the results presented. In the simulations, the alleviation of the adverse effects of observation noise and varying payload conditions are studied.