Tez Arşivi

Tez aramanızı kolaylaştıracak arama motoru. Yazar, danışman, başlık ve özete göre tezleri arayabilirsiniz.


Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Havacılık ve Uzay Mühendisliği Anabilim Dalı

Adaptive neural network applications on missile controller design

Uyarlanabilir yapay sinir ağları uygulamalarıyla füze kontrolcüsü tasarımı

Teze Git (tez.yok.gov.tr)

Bu tezin tam metni bu sitede bulunmamaktadır. Teze erişmek için tıklayın. Eğer tez bulunamazsa, YÖK Tez Merkezi tarama bölümünde 259214 tez numarasıyla arayabilirsiniz.

Özet:

Bu tezde bir yüksek ses altı seyir füzesi için uyarlanabilir yapay sinir ağı kontrolcüleri tasarlanmıştır. Bu çalışmada uyarlanabilir yapay sinir ağları yöntemi ile iki adet otopilot tasarımı içerilmiştir, yani düşey kanal için irtifa tutma otopilotu tasarlanmış, yatay kanal kontrolü için istikamet otopilotu tasarlanmıştır. Aerodinamik katsayılar füze geometrisi kullanılarak elde edilmiş, 5 serbestlik dereceli benzetim modeli elde edilmiş, tek bir trim koşulu için doğrusallaştırılmıştır. Kontrolcü içinde bir tersleme modeli kullanılmıştır. Uyarlanabilir yapay sinir ağı kontrolcüleri, yani Sigma-Pi yapay sinir ağı, tek gizli katmanlı yapay sinir ağı, arka planda öğrenme uygulanmış tek gizli katmanlı yapay sinir ağı, modelleme hatasını gidermek için yerleştirilmiş ve füzenin düşey ve yatay kanalları için uygulanmıştır. Bu yaklaşım tek bir uçuş koşulunda tersleme kontrolcüsü tasarımı ile çevrim içi öğrenen yapay sinir ağını birleştirip yaklaşık terslemenin sebep olduğu hataları hesaba katarak otopilot tasarım sürecini basitleştirmektedir.Uygulanan kontrol algoritmalarının etkinliğini göstermek amacıyla düşey ve yatay kanallar için benzetimler yapılmıştır. Uygulanan yapay sinir ağı kontrolcülerinin avantajları ve eksikleri gösterilmektedir.

Summary:

In this thesis, adaptive neural network controllers are designed for a high subsonic cruise missile. Two autopilot designs are included in the study using adaptive neural networks, namely an altitude hold autopilot designed for the longitudinal channel and a directional autopilot designed for heading control. Aerodynamic coefficients are obtained using missile geometry; a 5-Degree of Freedom (5-DOF) simulation model is obtained, and linearized at a single trim condition. An inverted model is used in the controller. Adaptive Neural Network (ANN) controllers namely, model inversion controllers with Sigma-Pi Neural Network, Single Hidden Layer Neural Network and Background Learning implemented Single Hidden Layer Neural Network, are deployed to cancel the modeling error and are applied for the longitudinal and directional channels of the missile. This approach simplifies the autopilot designing process by combining a controller with model inversion designed for a single flight condition with an on-line learning neural network to account for errors that are caused due to the approximate inversion.Simulations are performed both in the longitudinal and directional channels in order to demonstrate the effectiveness of the implemented control algorithms. The advantages and drawbacks of the implemented neural network based controllers are indicated.