Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
197009		Ani yük değişiklikleri için kararlı, zeki kontrolör tasarımı / Yazar:ERTUĞRUL AKBAŞ Danışman: Yer Bilgisi: Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü / Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:	Onaylandı Doktora Türkçe 2005 121 s.
ivÖZETBu çalışmada endüstriyel ortamlarda ani yük değişikliğine dayalı bir kontrol algoritmasıtasarlanmıştır.Bu tasarıma ulaşmak için literatürde daha önce yapılmış çalışmalar analizedilmiş ve istenilen çalışma şartlarında performans kriterleri ve bunlara göre yapılançalışmaların avantajlı tarafları tespit edilmiştir.Bu çalışmada analiz edilen yöntemler:1-Ters Denetim Modeli (Direct Inverse Modelling Architecture) (DIMA)2-Ters Denetim Modeli (Direct Inverse Modelling Architecture) (DIMA ) Tip II3-Geri Beslemeli -Hata Öğrenmeli Denetim (Feedback Error Learning Architecture) (FELA)4- Kayan Kipli Kontrol (Neuro- Sliding Mode Architecture) (NESMA)Bu yöntemlerin analizi ve performans karşılaştırması için öncelikle bu parametreler tespitedilip daha sonar bu parametreler üzerinde bir karşılaşma sonucuna gidilmiştir.Bu karşılaştırmalar ışığında ani yük değişikliklerine karşı kararlı bir zeki kontrol sistemitasarlanmıştır.
vSUMMARYIn this project, we designed a robust control algorithm for payload variations.In order to evaluate and formulate our work we worked on and analyzed previous works onthe literature. Then we came a conclude about the parameters that we need for evaluation.These parameters are used among those algorithms in order to evaluate them.Algorithms considered:1-Direct Inverse Modelling Architecture (DIMA)2- Direct Inverse Modelling Architecture (DIMA ) Type II3-Feedbak Error Learning Architecture (FELA)4- Neuro- Sliding Mode Architecture (NESMA)In order to compare those parameters we determined important comparison criteria then weused those parameters in order to compare algorithmsComparison results obtained are used in order to design new robust intelligent controlalgorithm for payload variations.