Algoritmanın Gelişimi – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Algoritmanın Gelişimi
Gösterilen kontrolör konfigürasyonunu düşünün. Geri besleme filtresinin f(s) = 1 olduğunu ve ön filtrenin p(s)’nin, kontrol cihazının sıfır konumunda kutupları ve bir düşük frekans kazancı olan bir filtre yapıldığını varsayalım. Sonuç olarak, kapalı döngü ayar noktasından, r, çıktıya, y transfer fonksiyonunun payında sıfır olmayacaktır. Bu nedenle APPIFT, kapalı döngü herhangi bir sıfır içermediğinden, istenen modele kontrolör sıfırı eklenmeden gerçekleştirilebilir.
Bu nedenle kontrolör sıfırları proses kutuplarını iptal edemez ve kontrolör kutup yerleşiminde kendi serbestlik derecelerini kullanır. Bunun nedeni basitçe kapalı döngü ile model arasındaki tek farkın kutup konumlarıdır çünkü kapalı döngü sıfırları p(s) tanımıyla iptal edilmiştir.
Bir serbestlik dereceli kontrol yapısı için normal IFT’den tek değişiklik, yukarıda tanımlandığı gibi bir ön filtrenin dahil edilmesidir. Dolayısıyla bu ön filtre ayrıca her IFT döngüsünde güncellenir. IFT denklemleri aynı kalır, bu nedenle bu yöntem APPIFT uygulamasının daha basit bir yolu haline gelir çünkü denetleyici parametrelerine göre model çıktı türevi artık sıfırdır.
VRFT, global bir minimuma yerleşir, ancak yalnızca optimum kontrolör, ayarlanan kontrolörler sınıfına aitse kesindir. IFT, maliyet işlevini yerel olarak optimize eder ve bu, VRFT’nin kullanımını, tüm kontrolörler için optimum olan IFT için tamamlayıcı bir teknik haline getirir.
VRFT, IFT ile ince ayar yapılabilen başlangıç parametrelerini elde etmek için kullanılabildiğinden, APPIFT algoritması için başlangıç parametrelerini elde etmek için bir yöntem olması gerekir. VRFT, kapalı döngü modeline ulaşmak için gereken optimal parametreleri elde etmek için modelin tersini kullanır. Ne yazık ki, kutup yerleşiminde model sıfırları bilinmemektedir, çünkü bunlar aranan optimal kontrolörün sıfırlarıdır. Bu nedenle, geleneksel VRFT, direk yerleştirme için kullanılamaz.
Önceki bölümdeki kutup yerleştirme algoritmasının, kontrolör sıfırlarını iptal eden bir ön filtre kullanarak kutup yerleştirme gerçekleştirdiği göz önüne alındığında, artık farklı bir yaklaşım kullanılabilir. Direk yerleştirme için VRFT bu bölümde geliştirilmiştir ve yaklaşık direk yerleştirme sanal referans geri besleme ayarı (APPVRFT) olarak anılır. Bir PI kontrolörü ve birinci dereceden bir süreç durumunu bir kez daha düşünün.
Bu, referans modelin elde edilmesini sağlayacaktır. Girdi sanal referans sinyali ep = pr-y olduğunda bu çıkışı verecek denetleyiciyi elde etmek için şimdi hata sinyaline ihtiyaç vardır, burada p, nihai denetleyici payına bağlı olduğundan bilinmez, ancak bir kazancı vardır.
Buradaki zorluk, sanal referansı elde etmek için ters modelin baskın olmayan kutuplarının konumunu seçmektir. Bu aynı zamanda dijital uygulamalar için örnekleme süresi üzerinde bir kısıtlama oluşturacaktır. Giriş u ve y çıkışının değerleri bilindiğinden, modelin eşdeğer z-dönüşümü, her bir örnekleme zamanında referans sinyal parametrelerini hesaplamak için kullanılabilir. Bu referans sinyal vektöründen, r, b0 ve b1 parametrelerinin değeri hesaplanabilir.
APPVRFT ile elde edilen kontrolör parametrelerinin kapalı çevrimin başlangıç sönümleme faktörüne bağlı olmadığı görülebilir. Ancak optimum kontrolör parametreleri ile APPVRFT kullanılarak elde edilenler arasında bir fark vardır.
Örnekleme süresi azaldıkça bu farklılıkların azaldığı tespit edilmiştir. Fiziksel uygulamalarda örnekleme süresi sınırlı olduğundan, ince ayar için APPIFT kullanılabilir. Tek seferlik bir yöntem olarak APPVRFT, proses kutuplarını iptal eden bir kontrolör üretmez ve normal VRFT’nin avantajına sahip olduğu için global bir minimum noktaya yerleşir.
Algoritma Nedir
Algoritma Nedir Örnekleri
Yazılımda algoritma Nedir
Algoritma Türleri
Algoritma Kim Buldu
Algoritma nedir günlük hayattan örnekler
Algoritma Nedir Kısaca
Algoritma Örnekleri
ÇEVRİMDIŞI DİREK YERLEŞTİRME
Normal IFT, kontrolör parametrelerini ayarlayarak yapılır, böylece kapalı döngü, aşağıda gösterilen hataların karesi maliyet fonksiyonu gibi bir maliyet fonksiyonuna göre en küçük kareler anlamında istenen modelinkine benzeyebilir.
Maliyet fonksiyonunun kontrolör parametrelerine göre türevi, bu parametreleri yinelemeli olarak ayarlamak için kullanılır. Kontrolör parametrelerine göre model çıkış türevi sıfırdır, dolayısıyla model parametreleri sabit kalır.
Bir PI kontrolörü ve birinci dereceden bir süreç durumunu tekrar düşünün. Daha önce gösterildiği gibi, kutup yerleştirmeyi gerçekleştirmenin başka bir yolu, bir ön filtre ve formun sıfırı olmayan bir model kullanarak kontrolör sıfırını kapalı döngüden iptal etmektir.
Bu bölümde, farklı bir direk yerleştirme yöntemi önerilmektedir. IFT, en küçük kareler anlamında hangi model parametrelerinin en küçük maliyet fonksiyonu ile sonuçlanacağına göre yapılmalı ve optimize edilmelidir. Bu nedenle, ilk IFT deneyi, kapalı döngüye ve seçilen başlangıç modeline bir ayar noktası uygulanarak gerçekleştirilir.
Bu deney sırasında çıktı, y ve model çıktısı y toplanır. Aradaki fark, ilk IFT deneyinin kapalı döngüde bir kez gerçekleşmesidir. Veriler depolanır ve sürekli olarak modeli ayarlamak için kullanılır, böylece bir ayar noktasına yanıtı ilk IFT deneyindeki kapalı döngü çıktısına benzer. Bu nedenle, daha önce belirtilen maliyet fonksiyonu için model parametrelerine göre türevlerdir.
Optimum parametreler (d0 ve d1 için) elde edildikten sonra istenilen konuma kutup yerleşimini verebilecek kontrolör parametreleri elde edilebilir. Dolayısıyla d0, d1, b0 ve b1 bilindiği için A ve T değerleri hesaplanabilir. A ve T’nin bu değerleri kullanılarak istenen kutup konumlarını verecek olan gerekli b0 ve b1 değerleri hesaplanabilir.
Bu nedenle bu yöntem, kutup yerleştirmeyi gerçekleştirmek için yinelemeli tanımlamayı kullanır ve yaklaşık kutup yerleştirme yinelemeli geri besleme ayarlama modellemesi (APPIFTM) olarak anılacaktır. Normal APPIFT daha sonra sistemi ayarlamak için kullanılabilir, böylece orijinal sinyaldeki gürültü yanlılığı ortadan kaldırılır. Bu yöntemin bir dizi birinci dereceden işleme uygulanmasının sonuçları gösterilmektedir.
APPIFTM’nin bir avantajı, iteratif olarak kullanıldığında, kullanıcının kapalı döngünün transfer fonksiyonunu bilmesi ve kapalı döngü h(s)’nin modelin dinamiğine, m(s) sahip olduğundan emin olabilmesidir. Diğer bir avantaj ise, eğer kapalı döngü ikinci dereceden bir modelle modellenemiyorsa, işlemin sırası birinci dereceden değildir. Bundan kullanıcı, ikinci dereceden işlemler için direk yerleştirmenin denenmesi gerektiğini belirleyebilir.
Ancak dezavantajı, kullanıcının kapalı döngü modelinin formunu bilmesi gerekmesidir ve bu, kullanıcının süreç dinamiklerinin yaklaşık sırasını tahmin edebilmesini gerektirir.
Diğer bir dezavantaj, IFT’ye başlamadan önce bir ilk kapalı döngü modeli gerektirmesidir. Yeni bir model seçmek zorunda kalmamak için bu ilk modelin istenen model olması önerilir. Diğer bir dezavantaj, bu yöntemin normal IFT prosedürünü, bir gradyan iniş algoritmasını kullandığından, yerel bir minimumda sıkışıp kalabilmesidir.
İlk kapalı döngü sönümleme faktörünün elde edilen parametreler üzerindeki etkisi gösterilmiştir. APPVRFT’den farklı olarak, kontrolör parametreleri kapalı çevrimin ilk sönümleme faktörüne bağlıdır.
Algoritma Kim Buldu Algoritma Nedir Algoritma nedir günlük hayattan örnekler Algoritma Nedir Kısaca Algoritma Nedir Örnekleri Algoritma Örnekleri Algoritma Türleri Yazılımda algoritma Nedir