Nonlinear dynamical state feedback design for tracking and chaotification

Abstract

Tez; i) gerçek zaman ve gerçek çevre şartları altında iyi çalışan denetleyici tasarımı, ii) yörünge izleme problemleri için doğrudan sistem giriş-çıkış ölçüm verilerine dayalı denetleyici tasarımı ve çevrim-içi güncellenmesi ve iii) kaotik yörüngeleri izleme yeteneği kazandırmak için sistemin asimptotik davranışlarını değiştiren denetleyicilerin tasarımı için yöntemler ve araçlar geliştirmiştir. Tezin ana katkılarından birincisi, denetleyici tasarım-test-yeniden-tasarım işlemi için görsel bir kullanıcı ara yüzü tarafından yönetilen mikrodenetleyici tabanlı düşük-maliyetli bir gerçek-zaman benzetim platformu gerçekleştirilmesidir. Platform, iyi bilinen gerçek zamanlı benzetim çalışma biçimlerinin yanında, yeni gerçek zamanlı benzetim çalışma biçimleri de sağlamaktadır. İkinci ana katkı, önerilen hata enazlama öğrenme algoritmasına dayalı olarak giriş-çıkış ölçüm verilerini kullanarak çalışan yeni bir doğrusal olmayan dinamik uyarlamalı denetleyici tasarım yönteminin geliştirilmesidir. Üçüncü ana katkı, doğrusal denetlenebilir olanlar özel durum olmak üzere giriş geri-beslemesi ile doğrusallaştırılabilen herhangi bir doğrusal olmayan sistem için geçerli olan dinamik durum geri-besleme tabanlı yeni bir kaotikleştirme yöntemi geliştirilmesidir. Önerilen kaotikleştirme yönteminin, kaotikleştirilen bir DC motor tarafından sürülen sıvı karıştırma işleminde tüketilen enerji açısından çok verimli olduğu deneysel olarak gösterilmiştir. The thesis develops methods and tools; i) for designing controllers which work well under real-time and real environmental conditions, ii) for designing and updating controllers online directly from the plant?s input-output measurement data for tracking problems and iii) for designing controllers modifying the asymptotical behaviors of the plants in order to provide the ability of tracking the chaotic trajectories. One of the main contributions of the thesis is the implementation of a microcontroller based low-cost real-time simulation-emulation platform managed by a graphical user interface for controller design-test-and-redesign. The platform provides a set of novel real-time operating modes as well as the well-known real-time simulation modes. The second main contribution is the design of a novel nonlinear dynamical adaptive control scheme based on the introduced error minimization learning algorithm using input-output measurement data. The third contribution is the development of a new chaotification method based on dynamical state feedback which is valid for any input feedback linearizable nonlinear control system including linear controllable ones as special cases. The proposed chaotification method is demonstrated by experimentation to be very efficient in terms of the consumed energy in liquid mixing actuated by a chaotified DC motor.