Tek serbestlik dereceli bir dengeleme mekanizmasının bulanık mantık ile kontrolü

Abstract

Dengeleme sistemleri gemi ve uçakların hareket eksenlerine dik düzlemdeki salınım hareketlerin kontrol edilmesinde kullanılır. Bu projede tek serbestlik dereceli denge platformu tasarlanıp, oransal integral türevsel kontrol algoritmaları ve Mamdani tipi ve Takagi-Sugeno tipi bulanık mantık ile kontrol testleri yapılmıştır. Tek serbestlik dereceli denge platformu; düzlemsel bir platform üzerine dengeleyici ağırlık mekanizması, bir mil, bir lineer yatak ve yaylı germe mekanizması ile gerdirilen bir dişli kayış ve motor bağlantısı yapılarak gerçekleştirilmiştir. Bu düz platform yatayda orta eksenden bir çalışma miline bağlanarak yataklanmıştır. Ana mil eksenine bir potansiyometre bağlanarak pozisyon geri beslemesi sağlanmıştır. Dengeleme sistemini kontrol edecek olan kontrol düzeneği ise veri toplama kartından ve motoru kontrol edebilmek için darbe genişliği ile hız kontrol sinyali üreten devre ve motor sürücü devresinden oluşmaktadır. Bu düzenek üzerinde yapılan deneyler ile matematiksel modelimizin parametreleri bulunmuştur. Daha sonra da oransal integral türevsel (PID) ve Bulanık mantık ile kontrol algoritmaları Matlab Simulink programı aracılığıyla doğrusallaştırılmış, doğrusal olmayan benzetim modelleri ve gerçek zamanlı sistem üzerinde uygulanmıştır. Bu çalışmanın deney sonuçlarına bakılarak yaygın olarak kullanılan ve birbiri yerine kullanılabilecek kontrol algoritmalarının enerji tüketimleri karşılaştırılmıştır. Balancing systems are used in ships and planes to control the swinging motions in planes that is perpendicular to axis of movement. In this project, a 1 DOF balancing platform is designed and proportional, integral, derivative, Mamdani and Takagi-Sugeno type fuzzy control algorithms are applied on the system. The platform is made up of a planar load balancing mechanism, a shaft, a linear guide, a gear belt that is strained by a spring tensioning mechanism and DC motor connection. The straight platform, on horizontal plane, is connected to a operating shaft from its middle axis. A feedback (potentiometer) is connected to main shaft axis. Control mechanism is made up of a computer, a data gathering card to maintain data transfer between the computer and model and a motor driver circuit. Parameters of our mathematical model are calculated by performing tests on the mechanism. Then, proportional, integrational, derivational (PID) and fuzzy logic control algorithms are applied on the real-time system by using linearized and nonlinear simulation models generated in Matlab Simulink. Concerning at the results of this study, energy consumptions of common and interchangeable control algorithms are compared.