:::: MENU ::::
Lisansüstü Araştırmalar

Embedded system in Arduino platform with Fuzzy control to support the grain aeration decision

“Embedded system in Arduino platform with Fuzzy control to support the grain aeration decision” başlıklı çalışma Szesz Junior, A., Monteiro Junior, M., Dias, A. H., Mathias, I. M., & Conti, G. tarafından yapılmış olup Ciência Rural dergisinin 2016 yılında yayınlanan 46.cilt(11.sayısının) 1917-1923.sayfaları arasında basılmıştır.

Tahıl havalandırma kararını desteklemek için Arduino üzerinde bulanık kontrollü gömülü sistem

Çalışmada daha önce yapılmış olan bir çalışmadaki(CRUZ, L. F et al. Fuzzy model to calculate aeration time in
vertical silos to reduce electric energy consume. In: Procedings of the 4th Encontro de Energia no Meio Rural. 2002, Campinas (SP)) matematik model kullanılmıştır.

temperature of the grain mass (Tgrain), -10ºC and 60ºC, resolution 0.1°C and ±0,1ºC
room temperature (Tair), -10ºC and 60ºC, resolution 0.1°C and ±0,1ºC
relative humidity (RH) of 10% to 99%, resolution 1% RH

Bulanık mantık üyelik fonksiyonlarında kullanılan parametrelerin isimlendirilmesi aşağıdaki şekilde yapılmıştır:

nomenclature

Sıcaklık Değişimi 0-10 arasında 1’er artacak şekilde 11 farklı ifade
Nem Değişimi 30-100 arasında 5’er artacak şekilde 15 farklı ifade

11*15=165 farklı kural tanımlanmıştır.

rules

Çıkış olan Havalandırma gereksinimi ise
Possible Care PC 0
Recommended R 1
Possible P 2
Not Recommended NR 3

şeklinde tanımlanmıştır.

Üyelik fonksiyonlarının grafikleri:

fuzzy-sets-for-rational-conduct-of-aeration

Sistemin Çalışmanın görselleştirildiği komple gösterim:

komple-yapi

Sistemin Sonuçları Lasseran (1981)’ın çalışmasıyla kıyaslanmıştır:

kiyas

Çalışmayı indirmek için:

embedded-system-in-arduino-platform-with-fuzzy-control-to-support-the-grain-aeration-decision


The Application of Fuzzy Control in Water Tank Level Using Arduino

“The Application of Fuzzy Control in Water Tank Level Using Arduino” başlıklı çalışma Fayçal CHABNI, Rachid TALEB, Abderrahmen BENBOUALI, Mohammed Amin BOUTHIBA tarafından yapılmış olup (IJACSA) International Journal of Advanced Computer Science and Applications dergisinin 2016 yılındaki 7.cildindeki 4.sayısında 261-265.sayfalarında basılmıştır.

Arduino kullanarak su tankı seviyesini bulanık olarak kontrol etme uygulaması

Sıvı seviyesi kontrolü sıvının yapısı, kontrol mekanizmasındakisürtünme gibi nedenlerden dolayı nonlineer bir problem olarak karşımıza çıkmaktadır. Endüstriyel olarak en yaygın kullanılan denetleyici PID’dir.

PID Nedir?

PID sık kullanılan geri besleme denetleyicisi yöntemidir.
PID(proportional,Integral,Derivative) oransal-integral-türevsel denetleyici PID kontrol döngüsü yöntemi , yaygın endüstriyel kontrol sistemlerinde kullanılan genel bir kontrol döngüsü geribildirim mekanizmasıdir. Bir PID denetleyici ölçülü bir süreç içinde değişen ve istenilen ayar noktası ile arasındaki farkı olarak bir “hata” değerini hesaplar. Kontrolör proses kontrol girişini ayarlayarak hatayı en aza indirerek istenilen ayar değerine ulaşmak için çalışır.
PID algoritması üç ayrı sabit parametreyi içerir ve buna göre bazen üç aşamalı kontrol denir: oransal, P ile gösterilir integral I ile gösterilir türev değerleri, D ile gösterilir
Sezgisel olarak, bu değerler mevcut değişim göz önüne alınarak zaman açısından şu şekilde yorumlanabilir; P mevcut hataya bağlıdır, I geçmiş hataların toplamı ve D gelecekteki hataların bir tahminidir.
Bu üç eylemin ağırlıklı toplamı yoluyla kontrol edilen süreç istenilen seviyeye ayarlamak için kullanılır. Böylece örnek olarak bir kontrol valfının pozisyonu ya da bir ısıtma elemanı çıkış gücü kontrol edilerek istenilen akış veya sıcaklık seviyesi en en düşük hata ile elde edilmeye çalışılır.
Geçmişte istatistik değerleri olmayan bir sürecin ve bilginin olmadığı durumlarda,PID denetleyici algoritması tarihsel olarak en iyi denetleyici olarak kabul edilmektedir. PID kontrol algoritması üç parametre ile , özel proseslerin gereksinimleri için kontrol eylemi sağlayabilir.Denetleyicinin tepkisi hatanın denetlenerek yanıtlanması olarak tarif edilebilir. , derecesi, kontrol sistemi ve istenen salınım derecesi aşma distorsiyonlarını için. Dikkat edilmesi gereken konu; PID algoritmasının kullanımı, sistemin veya sistem stabilizasyonunu optimal olarak edemeyeceğidir.
Bazı uygulamalarda, uygun bir sistem kontrolü sağlamak için sadece bir veya iki işlem kullanmak gerekebilir. Bu, diğer parametrelere sıfır değeri vererek elde edilebilir. Bu durumda PID, ilgili denetim eylemlerinin yokluğuna göre PI, PD, P veya I olarak tanımlanir.Türevsel eylem, ölçüm gürültüsüne hassas olduğundan PI kontrolörleri, oldukça yaygındır. Bir Integral öğesinin olmaması kontrol hareketi nedeniyle sistemin istenilen değere ulaşmasını engelleyebilir. [Kaynak: https://tr.wikipedia.org/wiki/PID]

Çalışmada hem PI (Proportional, Integral) hem de fuzzy logic denetleyiciler sisteme eklenmiştir. Bu iki denetleyici Arduino üzerinde çalıştırılmıştır.

Sistemin Tanımlanması

structure-of-water-level-control

-Su tankı
-Sıvı seviyesi sensörü
-12 V ile çalışan bir su pompası
-DC/DC dönüştürücü güç kaynağı
-Arduino

Su tankı kontrol sisteminin yapısı

structure-chart-of-water-tank-control-system

Arduino, RS232 üzerinden bilgisayarla haberleşmektedir.

Sistem Tanımlama

Sistemin matematiksel modelini çıkarmak için “MATLAB identification toolbox” kullanılmıştır.
matlab-identification-toolbox

Bulanık Mantık Kullanımı

Girişler:
1-Sistem hatası(hata)
2-Hata sinyalinin değişimi(hatanın türevi)

Sistem tek çıkışlıdır.

Bulanık Mantık denetleyicisinin özellikleri aşağıdadır:

Controller type : Mamdani
And method : Min
Or method : Max
Implication :Min
Defuzzification :Centroid

Hem girişler hem de çıkış için aynı üyelik fonksiyonu kullanılmıştır:

uyelik-fonksiyonu

NG = very low
EZ = zero
PG = very high

Bulanık Mantık Kuralları:

fuzzy-rules

Hata büyükse hata oranı hızlı değişir ve sistem hata oranını sıfıra yaklaştırmak için hızlı çalışır, hata küçükse daha yavaş bir şekilde çalışır, hata sıfır ise değişim olmaz.

Sistemin çalışma grafiği(Simülasyon):

sistem-goruntusu

Sistemin çalışma grafiği(Deneysel):

sistem-calismasi

Çalışmayı indirmek için:

the_application_of_fuzzy_control_in_water_tank_level_using_arduino


Parameter Adaptation for Differential Evolution in solving Very Large Scale Global Optimization

“Parameter Adaptation for Differential Evolution in solving Very Large Scale Global Optimization” başlıklı çalışma Renee Seah tarafından 2,5 dakikada kısa ve öz bir şekilde İngilizce altyazılı olarak sunulmuştur. Sempozyumlarda ve kongrelerde hızlıca konuyu anlatmaya yönelik güzel bir örnek olabilir.


Sayfalar:1...1718192021222324