Bu çalýþmada, aktif süspansiyon sistemleri için yoldan gelen bozucu etkinin bilinmediði kabulü yapýlarak, uyarlamalý kontrolcü tasarlanmýþtýr. Bozucu giriþi için frekans, genlik ve faz deðerleri bilinmeyen farklý sinüs dalgalarýnýn toplamý olarak modellenmiþ ve gözlemci tasarýmý yapýlmýþtýr. Böylece bozucu parametrize edilmiþ ve geri adýmlama yöntemi kullanýlarak uyarlamalý kontrolcü tasarýmý yapýlmýþtýr. Kapalý çevrim sistemin kararlýlýðý kanýtlanmýþ ve yol bozucusu etkisi altýnda taþýt gövde ivmesinin bastýrýldýðý gösterilmiþtir. Kontrolcünün performansý benzetim ile test edilmiþtir.

In this paper, an adaptive backstepping controller is designed where the road disturbance is assumed that it is not measured. Therefore, the disturbance is modelled as a sum of sinusoidals where amplitude, phase and frequency are considered as unknown. Then, the observer is parametrized. After the design of the observer, an adaptive controller is designed with using backstepping technique. It is proven that the closed loop system is stable and the acceleration of the body is attenuated under the effect of the road disturbance. To reveal the performance of the controller, a simulation is illustrated with road test.

Bu çalýþmanýn ana hedefi, 4x4 aðýr hizmet araçlarý için, araç testleri ile doðrulanmýþ ve fren tepki süresi tahminlerinde kullanýlacak detaylý bir havalý (pnömatik) fren sistemi dinamik modelinin elde edilmesidir. Bu neden ile bu çalýþmada, havalý fren sistemi dinamik davranýþýný belirleyebilmek amacýyla genel bir matematiksel model önerilmektedir. Bu amaca uygun olarak, öncelikle havalý fren sisteminin pnömatik ve mekanik alt sistemlerine ait detaylar incelenmiþtir. Daha sonrasýnda benzetimlerde kullanýlmak üzere elde edilen matematiksel ifadeler Simulink modeline uyarlanmýþtýr.
Simulink modelinin oluþturulmasý esnasýnda sistem parametrelerinin bir kýsmý literatürde bulunan temel modellerden ve/veya fren sistemine ait bileþenlerin teknik veri sayfalarýndan elde edilmiþtir. Burada daha karmaþýk bir havalý fren sistemi modellemesi amaçlandýðý için daha fazla sistem parametresine ihtiyaç duyulmaktadýr. Bu bilinmeyen parametreleri belirleyebilmek amacýyla, fren tepki süresi testleri kampana frenli bir 4x4 aðýr hizmet aracý üzerinde gerçekleþtirilmiþtir. Bu testlere ait deneysel sonuçlar kullanýlarak sistem modelindeki bilinmeyen parametreler ayarlanmýþtýr. Daha sonra elde edilen model, prototip seviyesindeki baþka bir 4x4 araca uyarlanmýþ ve burada fren tepki süresi hesaplamalarý doðrulanmýþtýr.

Main objective of this study is to obtain a detailed dynamic model of pneumatic brake system that will be verified with vehicle tests and be used for response time prediction of 4x4 heavy duty vehicles. Hence, in this study, a general mathematical model is proposed to determine the dynamic characteristics of pneumatic brake system. For this purpose, first of all the details of pneumatic and mechanical subsystems of the air brake system are investigated. After that; in order to be able to execute the simulations, mathematical equations derived are adapted to the Simulink model.
When constructing the Simulink model, some system parameters are obtained from the basic models in the literature and/or are taken from the technical datasheets of the brake system components. Since a more complicated pneumatic brake system is aimed to be modeled, much more system parameters are required to be estimated. To identify those unknown parameters, response time tests were performed on a 4x4 heavy-duty vehicle equipped with wedge drum brakes. The experimental results of those tests are used to tune the system model for the unknown parameters. After that, the model obtained is adapted to a prototype level 4x4 heavy duty vehicle and the break response time calculations are verified.

Tek bir bloktan oluþan sistemlerde geribesleme ile kontrol ve giriþ-çýkýþ iliþkisinin kurulmasý klasik kontrolde yaygýn olarak görülmektedir. Fakat doðal sistemler göz önüne alýndýðýnda çok bloklu yapýlar ve bu bloklar içerisinde de lineer olmayan fonksiyonlar görülür. Bu çalýþmanýn konusu, giriþ iþaretinin lineer bloka uygulandýðý ve çýkýþýn lineer olmayan fonksiyondan alýndýðý sistem yapýsý olan Wiener tipi sistemlerin tanýmlamasýdýr. Durum geribeslemenin mümkün olmadýðý bu sistem tipinde tanýmlama ile farklý kontrol algoritmalarýnýn kullanýmý mümkündür. Sistem tanýmlamada harici giriþli otoregresif að (ARX)-polinom kaskad baðlantýsý tercihi ile en küçük kareler yöntemi ve eðim bilgileri sayesinde sistemin giriþ-çýkýþý arasýndaki matematiksel iliþki elde edilmiþtir. Üç farklý örnek sistem üzerinde çalýþmalar yapýlmýþ, MATLAB/Simulink ortamýnda veri kümeleri elde edilmiþ ve yapýlan sistem tanýmlamalarýnýn baþarýmý grafikler ile sunulmuþtur.

In systems consisting of a single block, the establishment of feedback control and input-output relationship is common in classical control. However, considering natural systems, there are many block structures and non-linear functions within these blocks. The subject of this study is the identification of Wiener type systems, which is the system structure in which the input signal is applied to the linear block and its output is taken from the nonlinear function. It is possible to use different control algorithms with identification in this type of system where state feedback control is not possible. In system identification, the mathematical relationship between the input and output of the system has been obtained by the choice of auto regressive with exogenous inputs (ARX)-polynomial cascade connection with using the least squares method and gradient information. Three different benchmark systems have been studied in MATLAB/Simulink and the performances of the identifications made with the dataset are presented graphically.

Beyin korteksinin yaklaþýk modeli, günümüzde baþta epilepsi, Parkinson gibi hastalýklar olmak üzere birçok hastalýðýn tedavisinde kullanýlmaktadýr. Korteks matematiksel modeli kesin olduðu kabul edilmektedir. Fakat zamanla deðiþen parametreler, gürültü ve diðer bozucu etkilerden dolayý bu model her zaman geçerli deðildir. Ayrýca bazý durumlarýn ölçülmesi zor ve pahalý olmasýndan dolayý yazýlým temelli yapýlmasý hedeflenmiþtir. Dolayýsýyla, bu çalýþmada, belirsizlik içeren beyin korteks modelinin durum ve parametre kestirimi farklý karakteristiklere sahip doðrusal olmayan gözetleyiciler ile beraber yapýlmaktadýr. Sadece durum kestirimi [1] çalýþmasýnda yapýlmýþtýr. Doðrusal olmayan gözetleyici geniþletilmiþ Kalman filtre (EKF), kayan kip gözetleyici (SMO) ve ayrýklaþtýrma temelli gradyan gözetleyici (DBGO) yaklaþýmlarý tasarlanmýþtýr. Ölçülemeyen durum ve belirsizlik parametresi kestirimleri normal çalýþma ve epileptik durumlarý için yapýlmaktadýr. Çünkü korteks model doðrusal olmayan dinamiklere sahiptir fakat epilepsi esnasýnda kaotik bir davranýþa sahiptir. Bu yüzden önce normal durum çalýþma sonra nöbet durumu için tahminler yapýlmaktadýr. Sayýsal benzetimlerde tasarlanan gözetleyicilerin baþarýlý þekilde ölçülemeyen durum ve parametre tahminlerini yaptýðý gözlenmiþtir. Tahmin sonuçlarý ve tahmin baþarým performanslarý tasarlanan gözetleyicileri gürültülü ve gürültüsüz durumlarda karþýlaþtýrmak için verilmiþtir.

Nowadays, an approximate mathematical model of the brain cortex has been used for the treatment of the first epilepsy and Parkinson, and several diseases. It is assumed that the mathematical model of the cortex is an exact model. However, due to the time-varying parameters, noise and other disturbances, this model is not always valid. Moreover, since it is difficult and expensive to measure some states, software based solution is aimed here. Consequently, in this paper, state and parameter estimation of the brain cortex model are jointly achieved using nonlinear observers of different characteristics. The state estimation of the model was merely performed in [1]. As the nonlinear observers, extended-Kalman filter (EKF), sliding-mode observer (SMO) and discretization based gradient observer (DBGO) approaches are designed. The estimation of unmeasurable states and parameters are performed both for the epileptic and normal state of the mathematical model since the cortex model has normally nonlinear dynamics but it exhibits chaotic behavior in epileptic state. Therefore, the estimations are provided for first normal state, then epileptic state. In computational results, it is observed that the designed nonlinear observers resulted successful estimations for unmearuable states and parameters. The estimation results and estimation performances are given to compare the nonlinear observers for noisy and noiseless cases.

Bu çalýþmada TORCS (The Open Racing Car Simulator) oyun ortamýnda bulanýk mantýk tabanlý otonom araç kontrol sistemi tasarýmý yapýlmýþtýr. Bu çalýþmadaki amaç, aracýn yol bariyerlerine çarpasýný engelleyerek hiçbir zarar almadan ve yol sýnýrlarý içerisinde kalmasýný saðlayarak pistin dýþýna çýkmadan yarýþý tamamlamasýdýr. Bu baðlamda, aracýn otonom bir þekilde ilerleyebilmesi için bulanýk mantýk ve klasik kontrol yapýlarýndan oluþan akýllý bir sistem geliþtirilmiþtir. Aracýn vites geçiþleri otomatik hale getirildikten sonra aracýn gerçekçi bir þekilde hýzlanmasý/yavaþlamasýný saðlamak ve de aracýn sabit bir hýzda gitmesi için bulanýk mantýk tabanlý bir gaz/fren kontrol sistemi tasarlanmýþtýr. Ayrýca, aracýn pistin dýþýna çýkmadan ilerleyebilmesi ve de virajlarda pist içinde kalabilmesi için bulanýk mantýk tabanlý bir direksiyon kontrol sistemi geliþtirilmiþtir. Geliþtirilen bu uzman tabanlý sistem sayesinde, aracýn önünde bulunan virajýn yönüne ve keskinliðine göre de aracýn bulunmasý gereken uygun pozisyon hesaplanmýþtýr. Geliþtirilen akýllý kontrol sistemin oyun performansýna https: //youtu.be/qOvEz3-PzRo baðýntýsýndan ulaþýlabilir.

In this study, a fuzzy logic based autonomous vehicle control system is designed and tested in The Open Racing Car Simulator (TORCS) environment. The purpose of this study is that vehicle complete the race without to get any damage with preventing to hit to the barriers and to go out of the way with staying in boudary of the road. In this context, an intelligent control system composed of fuzzy logic and conventional control structures has been developed such that the racing car is able to compete the race autonomously. Once the vehicle's gearshifts have been automated, a fuzzy logic based throttle/brake control system has been designed such that the racing car is capable to accelerate/decelerate in a realistic manner as well as to drive at desired velocity. The steering control problem is also handled to end up with a racing car that is capable to travel on the road even in the presence of sharp curves. In this context, we have designed a fuzzy logic based positioning system that uses the knowledge of the curvature ahead to determine an appropriate positon. The game performance of the developed intelligent control system can be observed from https: //youtu.be/qOvEz3-PzRo

Bu çalýþmada, ürünlerin dayaným ve performanslarýnýn belirlenmesi için kullanýlan hidrolik test sistemlerinin kontrolü için Model Öngörülü Kontrol (Model Predictive Control- MPC) tasarýmý yapýlmýþtýr Sistem kýsýtlarýnýn optimal kontrol kuralýna dahil edilmesiyle test sistemi uygulamalarýnda karþýlaþýlan doyum problemleri için performans artýmý saðlanmasý hedeflenmiþtir. Bu amaçla, ilk olarak örnek sistem için sistemin doðrusal olmayan dinamik denklemleri oluþturulmuþtur. Model çalýþma noktasý etrafýnda doðrusallaþtýrýlarak, ivme durum deðiþkeni olacak þekilde durum uzayý modeli oluþturulmuþtur. Elde edilen model, örnek sisteme ait model parametreleri kullanýlarak, MPC içerisinde kullanýlmak üzere ayrýklaþtýrýlmýþtýr. MPC kuralý, batch metot yardýmý ile oluþturularak, sýnýrlamalý optimal kontrol problemi arama algoritmasý yardýmý ile çözülmüþtür. Kontrol performansýnýn tespiti amacý ile LQR ile karþýlaþtýrmalý benzetim sonuçlarý sunulmuþtur. Elde edilen sonuçlar yorumlanmýþtýr ve gelecek çalýþmalar için önerilerde bulunulmuþtur.

In this study, Model Predictive Control (MPC) is designed for the control of hydraulic test systems that are used for determining the strength and performance of the product. It is aimed to increase the performance of the saturation problems faced during the test system applications while including the system constraints in the optimal control rule. For this purpose, the nonlinear dynamic equations are first obtained for the considered test system. The state space model is obtained by linearizing the model around the equilibrium point in a way that the design variable is considered to be acceleration. The obtained model is discretized for employing it in MPC by using the model parameters of the considered system. MPC rule is solved via constituting batch approach method through constrained optimal control problem search algorithm. The simulation result of the comparisons with LQR is presented with the aim of examining the control performance. The obtained results are discussed and future studies are suggested.

Zaman gecikmesi kontrol sistemleri tasarýmýnda dikkate alýnmasý gelen sistemin performansýný azaltan ve en kötü durumda da sistemi kararsýz yapan etkenlerden birisidir. Zaman gecikmesi telafisi için literatürde pek çok yöntem önerilmiþtir. Bunlardan en yaygýn olarak kullanýlaný Smith tahmincisidir. Smith tahmincisi kolaylýkla uygulanabilse de tahmincinin kullandýðý zaman gecikmesi modeli ile sistemdeki gerçek zaman gecikmesi farklýlaþtýkça gecikme telafisi performansý düþmektedir. Bu metodun alternatifi olarak zaman gecikmesi gözleyicisi önerilmiþ ve literatürde daha önce bilateral teleoperasyon sistemlerine, robotik manipülatörlere ve iletiþim aðý tabanlý yürüyüþ þekli rehabilitasyon cihazlarýna uygulanmýþtýr. Bu çalýþmada ise zaman gecikmesi gözleyicisinin taþýt savrulma dinamiði kontrolüne uygulanmasý ele alýnmýþtýr. Zaman gecikmesi gözleyicisinin performansý zamanla deðiþen gecikmeler için çeþitli simülasyon çalýþmalarýyla test edilmiþ, ayrýca sonuçlar Smith tahmincisiyle karþýlaþtýrýlmýþtýr.

Time delay is a control system design factor, which reduces the performance of the system and makes the system unstable in the worst case. Many methods have been proposed in the literature for time delay compensation and the Smith predictor is the most widely used. Although the Smith predictor is easy to implement, the delay compensation performance degrades as the time delay model used by the predictor differs from the actual time delay in the system. Communication disturbance observer has been proposed as an alternative method to the Smith predictor and it has been applied to the bilateral teleoperation systems, robotic manipulators andnetwork-based gait rehabilitation systems. This paper deals with the application of communication disturbance observer to the vehicle yaw stability control. The performance of communication disturbance observer is tested for time varying delays by using several simulations and the results are compared with the Smith predictor results.

Bu çalýþmada rastgele sonlu kümeler teorisi çerçevesinde geliþtirilmiþ olan kardinalitesi dengelenmiþ çoklu Bernoulli filtresinin ardýþýk Monte Carlo ve Gaus karýþýmý gerçeklemeleri farklý sensör kontrolü uygulamasý için karþýlaþtýrýlmýþtýr. Simülasyonlarda belirsizlik azaltýlmasý ve bilgi kazancýna dayalý iki farklý ödül/ceza fonksiyonu kullanýlmýþtýr. Bu fonksiyonlar, kýsmen gözlemlenebilir Markov karar süreçleri yöntemi kullanýlarak optimize edilmiþ ve platformlarýn bir sonraki hamlesi buna göre belirlenmiþtir. Literatürde hali hazýrda ardýþýk Monte Carlo gerçeklemeleri için kardinalitesi dengelenmiþ çoklu Bernoulli filtresi ile sensör kontrolü alanýnda yayýnlar bulunmaktadýr. Ancak rastgele sonlu kümeler tabanlý filtrelerin Gaus karýþýmlarý üstüne fazla çalýþma yoktur. Bu nedenle, algoritmalarýn Gaus karýþýmlarýnda da kullanýlabilmesi için denklemler sunulmuþtur. Bu iki farklý gerçekleme farklý sensörler ve farklý ödül/ceza fonksiyonlarý açýsýndan simülasyonlarla karþýlaþtýrýlmýþtýr. Algoritmalarýn gerçek sistemlerde uygulandýðýnda gösterecekleri performanslarý hakkýnda fikir vermesi açýsýndan, çalýþma süreleri sunulmuþtur.

In this work, sequential Monte Carlo and Gaussian mixture implementations of cardinality balanced multi-Bernoulli filter, developed under random finite set theory framework, are compared for sensor control application. In the simulations, two different types of reward/penalty functions are utilized. They are based on reduction of uncertainty and information gain. These functions are calculated using partially observable Markov decision processes framework. The sensors move according to the outputs of these functions. The formulations for sequential Monte Carlo methods can already be found in the literature. However, there is not much work done on Gaussian mixtures. Gaussian mixtures based formulations are presented in this work. These two different implementations are compared for different sensor types, reward/penalty functions. In order to give an idea on a possible implementation on a real application, run times of the algortihms are also presented.

Bu çalýþmada, asenkron motorlarýn alan zayýflama bölgesindeki yüksek baþarýmlý hýz-algýlayýcýlý kontrolü için yeni bir indirgenmiþ dereceli geniþletilmiþ Kalman filtresi tabanlý kestirici tasarlanarak benzetim ve gerçek-zamanlý deneylerle test edilmektedir. Önerilen indirgenmiþ dereceli geniþletilmiþ Kalman filtresi ile vektör kontrol sistemi için gerekli olan rotor akýsýnýn stator duran eksen takýmý bileþenleri kestirilmektedir. Ayrýca önerilen algoritma ile aký kestirimlerine ek olarak deðeri çalýþma koþullarý ile deðiþen rotor direnci ve mýknatýslama endüktansý, sýfýr hýz ve alan zayýflama bölgesini de içeren geniþ bir hýz aralýðýnda eþ-zamanlý olarak kestirilmektedir. Önerilen kestirim algoritmasýna ait benzetim sonuçlarý hýz, yük momenti, rotor direnci ve mýknatýslama endüktansýnýn zorlayýcý deðiþimleri altýnda oldukça tatmin edicidir. Bu nedenle önerilen kestirim algoritmasýný kullanan doðrudan vektör kontrollü asenkron motor sürücüsünün baþarýmý da oldukça iyi olmaktadýr. Ayrýca, elde edilen gerçek-zamanlý kestirim sonuçlarý da önerilen kestiricinin baþarýmýný onaylamaktadýr.

In this study, for a high performance speed-sensored control in field weakening region of induction motors, a novel reduced order extended Kalman filter based estimator is designed and tested by experiments performed in simulation and real-time experiments. The proposed reduced order extended Kalman filter estimates the stator stationary axis components of rotor fluxes, which are required for vector control system. In addition to the flux estimations, rotor resistance and mutual inductance whose values vary according to operating conditions of induction motors are estimated simultaneously in a wide speed range including zero-speed and field-weakening. The simulation based estimation results associated with proposed estimation algorithm are quite satisfactory under challenging variations of rotor angular velocity, load torque, rotor resistance, and mutual inductance. Therefore, the performance of the direct vector controlled induction motor drive using the proposed estimation algorithm also becomes quite well. Moreover, the estimation results in real-time experiments also confirm the performances of the proposed estimator.