setsci Setsci conference indexing system 2618-6446 SET Technology 47e0900e-bde9-4375-805e-ffa2a3e81847 Gürültülü ve Gürültüsüz Ortamlarda Servo Sistemin Kalman Durum Kestirimi ve LQR Kontrolü Aydın Nedime Merve    Aydoğdu Ömer    Konya Technical University   01 06 2019 4 572 578 © 2019 SET Technology 2019 SET Technology CC BY 4.0

Doğru akım motoru servo sistemlerde önemli bir tahrik unsurdur. Hız veya konum denetimi gerektiren sistemlerde kolay denetlenebildiği ve yüksek performans gösterdiği için sıkça kullanılmaktadırlar. Bu çalışmada, bir DC servo sistemin modellenmesi, durum değişkenlerinin Kalman Filtreleri ile gürültülü ve gürültüsüz ortamlarda elde edilmesi ve Doğrusal Kuadratik Regülatör (Liner Quadratic Regulator, LQR) ile optimal kontrolü gerçekleştirilmiştir. Çalışmada öncelikle servo sistemin matematiksel modeli elde edilerek Matlab Simulink modeli oluşturulmuştur. Daha sonra, durum geri besleme ile sistemin LQR kontrolü gerçekleştirilmiştir. Bu yöntemle sistem kontrolü için gerekli tasarım, kapalı çevrim kutuplarının maniplasyonuna gerek kalmadan optimal bir şekilde hesaplanabilmektedir. Bunun yanında fiziksel sistemlerde durum değişkenlerinin tamamının ölçümünün mümkün olmadığı göz önüne alındığında, sistemin durum değişkenlerinin en doğru şekilde elde edilmesi kontrol performansı için önemli bir etken olmaktadır. Bundan dolayı, çalışmada durum değişkenleri Kalman durum kestirimi ile elde edilmiştir. Motor sistemine işlem ve ölçüm gürültüsü uygulanarak denetleyicinin gürültülü ve gürültüsüz ortamlardaki performansı klasik yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Böylece gürültülü ortamlarda az hatayla çalışıp az etkilenen, durumları öncesinde tahmin ederek gerçek bilinmeyen değerlerin tahminlerini belirsizlikleriyle üreten yüksek seviyede kararlılığa sahip bir algoritma geliştirilmiştir. Simülasyon sonuçlarına göre, denetleyici performansının tatmin edici olduğu anlaşılmaktadır.

 DC servo sistem, LQR, Kalman Filtresi, Matlab/Simulink, Optimal Kontrol Deshpande P., Deshpande A., Inferential control of DC motor using Kalman Filter. 2nd International Conference on Power, Control and Embedded Systems 2012,IEEE. DOI:10.1109/ICPCES.2012.6508056 Gaeid K., Optimal Gain Kalman Filter Design With DC Motor Speed Controlled Parameters. Journal of Asian Scientific Research, 2013, 3(12):1157-1172. Muddasar A., Zahra S.T., Jalal K., Saddiqa A., Hayat M.F., Design of Optimal Linear Quadratic Gaussian (LQG) Controller for Load Frequency Control (LFC) using Genetic Algorithm (G.A) in Power System. International Journal of Engineering Works, Kambohwell Publisher Enterprises, ISSN: 2409-2770, Vol. 5, Issue 3, PP. 40-49, March 2018. Muneeb Masood R., Extended Kalman Filter and LQR Controller Design For Quadrotor UAVs. B.M.E., National University of Sciences and Technology, Pakistan, 2014. Al-Maliki A.Y., Iqbal K., PID-Type FLC Controller Design and Tunin For Sensorless Speed Control of DC Motor. Advances in Science, Technology and Engineering System Journal Vol.3, no.6, 515-522, .2018 Güneş M., Arslan S., Bay A.E., Çok Fonksiyonlu Bir Elektronik Pülverizatörde İlaçlama İşleminin Optimal ve Bulanık Kontrolü. KSU Mühendislik Bilimleri Dergisi, 16(2). Han M., Kim K., Kim D., Lee J., Implementation of Unicycle Segway Using Unscented Kalman Filter in LQR control, 10th International Conference on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence (URAI) October 31-November 2, 2013,Jeju, Korea. Arslan Ş., Mühürcü G., 2014, Speed Control of Direct Current Motor with Linear Quadratic Gaussian Control, Eleco 2014 Elektrik – Elektronik – Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendisliği Sempozyumu, 27 – 29 Kasım 2014, Bursa. Hajiyev C., Vural S.Y., 2013, LQR Controller with Kalman Estimator Applied to UAV Longitudinal Dynamics, Aeronautical & Astronautical Engineering Department, Istanbul Technical University, Received November 26th, 2012, revised December 30th, 2012, accepted January 10th, 2013, Positioning, 2013, 4, Istanbul, Turkey, 36-41. Moreira C.O., Silva F.A., Pinto S.F., Santos M.B., Digital LQR Control with Kalman Estimator for DC-DC Buck Converter, EUROCON - International Conference on Computer as a Tool (EUROCON), 2011 IEEE, Lisbon, Portugal. Tosun D.C., Dört Motorlu Bir İnsansız Hava Aracı İçin Adaptif Kontrol Sistem Tasarımı, Yüksek Lisans Tezi, Anadolu Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Havacılık Elektrik ve Elektroniği Anabilim Dalı, 2015. Çayıroğlu İ., Kalman Filtresi ve Programlama. Fen ve Teknoloji Bilgi Paylaşımı,2012-1. Chingiz H., Sıtkı Y.V., LQR Controller with Kalman Estimator Applied to UAV Longitudinal Dynamics. Positioning, 2013, 4, 36-41. (http://www.scirp.org/journal/pos) Nivedita.,Chawla P., Object Tracking in Simulink using Extended Kalman Filter. International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering Vol. 4, Issue 7, July 2015. Kanieski J.M., Cardoso R., Pinheiro H., Gründling H.A., Kalman Filter-Based Control System for Power Quality Conditioning Devices, IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS, VOL. 60, NO; 11, NOVEMBER, 2013.