Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
645120		Robust adaptive type-2 neural fuzzy sliding mode control of a class of nonlinear systems / Bir doğrusal olmayan sistemler sınıfının gürbüz uyarlanır tip-2 sinirsel bulanık kayan kipli kontrolü Yazar:MUHAMMAD UMAIR KHAN Danışman: DOÇ. DR. TOLGAY KARA Yer Bilgisi: Gaziantep Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering Dizin:	Onaylandı Doktora İngilizce 2020 122 s.
Bu çalışmanın amacı aşırı birleşik dinamikleri ve sonsuz sayıda boyutu olan, esnek çok elemanlı doğrusal olmayan sistemler sınıfının kontrolü için bir uyarlamalı kontrol şeması tasarlamaktır. Modların süperpozisyonu yöntemiyle (AMM) sonlu sayıda boyutlu bir model elde edilir, ancak kesilmiş modelde sistemi zor bir kontrol problemi haline getiren belirsizlikler mevcuttur. Önerilen uyarlamalı kontrol şeması kayan kipli kontrol (SMC) ile tip-2 sinirsel bulanık sistemin (NFS) melezidir. NFS parametrelerini optimize etmek için yeni değiştirilmiş eşlenik gradyan (CG) algoritması kullanılmıştır, böylece kendi kendini uyarlama yeteneklerini geliştirir. Önerilen kontrol şemasının kontrol kuralı belirsiz sistem fonksiyonlarının tahminini gerektirir ki bunlar uyarlamalı NFS tarafından sağlanır. Kontrol sisteminin kararlılığı Lyapunov kararlılık teoremi kullanılarak sağlanmıştır. Önerilen kontrol şemasıyla karşılaştırmak amacıyla çeşitli diğer akıllı kontrol şemaları da test edilmiştir. Benzetim sonuçları açık biçimde önerilen kontrol şemasının sistemin doğal sapmalarını yönetmenin yanı sıra takip verimliliğini de iyileştirdiğini, bu nedenle doğrusal olmayan esnek çok elemanlı sistemler sınıfı için güvenilir bir teknik olduğunu açıkça ortaya koymuştur.
This study aims to develop an adaptive control scheme for the control of a class of flexible multi-body nonlinear systems with infinite dimensions and extremely coupled dynamics. The finite-dimensional model is obtained by the assumed modes method (AMM), but there are uncertainties in the truncated model, which makes the system a challenging control problem. The proposed adaptive control scheme is the hybrid of the sliding mode control (SMC) and the type-2 neural fuzzy system (NFS). A newly modified conjugate gradient (CG) algorithm is used to optimize the NFS parameters, thus enhancing its self-adapting capabilities. The control law of the proposed control scheme requires the estimation of the unknown system functions, which is provided by the adaptive NFS. The stability of the control scheme is guaranteed by the Lyapunov stability theorem. Several other intelligent control schemes have also been tested to provide a comparison with the proposed control scheme. The simulation results clearly show that the proposed control scheme improves tracking efficiency while managing the inherent deflections of the system, making it an appropriate adaptive control technique for the class of flexible multi-body nonlinear systems.