http://hdl.handle.net/20.500.12416/2057 Elektrik elektronik mühendisliği bölümü tezlerini içerir. 2026-10-28T16:29:59Z http://hdl.handle.net/20.500.12416/7219 DSP based multichannel modular SSPC design for SPDU's Erdoğdu, Doğukan Bu çalışmada, katı hal güç dağıtım ünitesinde kullanılmak üzere DSP tabanlı 16 kanal, 238A toplam akım değerine sahip 28VDC katı hal güç kontrolcüsü tasarlanmıştır. Uçaklarda İkincil Güç Dağıtım Birimi (İGDB) olarak kullanılan, röle ve devre kesiciler ile tasarlanan geleneksel güç dağıtım birimleri ile yarı iletken anahtarlarla tasarlanan katı hal güç dağıtım üniteleri karşılaştırılmış ve yeni nesil GDB'lerin detaylı tasarım süreçleri ve özellikleri anlatılmıştır. Katı hal güç kontrolcüsü tasarımında, gelecekte güç ihtiyacının artması durumunda bu ihtiyacın mümkün olan en az değişikliklerle nasıl karşılanabileceği ve bu tasarım ile nasıl zaman ve maliyet tasarrufu sağlanabileceği anlatılmaktadır. Bu GDB, hava araçlarının yanı sıra, askeri kara ve deniz araçları gibi platformlarda kullanılmak üzere tasarlanmıştır. GDB'nin temel özelliklerinden biri olan yazılım tasarımı ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Yükleri korumak için I2T gibi yazılım algoritmaları geliştirilmiştir. Teorik olarak tasarlanan devreler ve yazılımlar uygulamaya alınmış ve gerekli performans değerlendirmeleri yapılmıştır.; In this study, a DSP-based, 16 channel, 28VDC solid-state power controller with 238A total current rating was designed to be used in solid-state power distribution unit. Traditional power distribution units used as Secondary Power Distribution Unit (SPDU) in aircraft with relays and circuit breakers and solid-state power distribution units designed with semiconductor switches were compared and detailed design processes and features of new-generation PDUs were explained. It is explained during in the design of the solid-state power controller how, should the power requirement increase in the future, this need may be satisfied with the minimum changes possible and how time and cost savings can be achieved with this design. This SSPC was designed for use on platforms such as military ground and naval vehicles as well as aircraft. Software design one of the key features of SSPC was explained in detail. Software algorithms were developed to protect loads based on I2T approach. Theoretically designed circuits and software were put into practice and necessary performance evaluations were made. 2023-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/20.500.12416/7162 Synchronization optimization on dual-axis systems by variable gain cross-coupled controller Bekar, Gürhan Günümüzde hızlı ve doğru hareket kontrolü; CNC tezgahları, al ve bırak robotlar, yörünge izleyen insansız hava araçları ve kızaklı makinalar gibi bir çok sistem için oldukça önemlidir. Tek eksen için istenilen düzeyde yörünge takibi kolaylıkla sağlanabilir. Ancak çok eksenli sistemlerde yeterli yörünge takibi ve düşük kontur hatasının elde edilmesi karmaşık olabilir. Sürtünme, içsel ve dışsal düzensizlikler, dişli geri tepmesi ve servo gecikmeleri eksenlerin hareketlerinde koordinasyonsuzluğa sebep olur. Bu koordinasyonsuzluk eksenler arası senkronizasyonu bozarak kontur hatasına sebep olacaktır. Birçok durumda her bir eksen kontrolcüsünün ayrı ayrı tasarlanması istenmeyen etkilerin azaltılmasında ve harekette istenilen doğruluğun yakalanmasında etkili olamayacaktır. Bu tezde iki eksenli bir sistem ele alınmış olup, düz çizgi, daire, elips ve parabol şeklinde yörüngeler izlenmiştir. Ardından kontur hatalarını elimine etmek için Değişken Kazançlı Çapraz-Eşleşmeli Kontrolcü tekniği uygulanmıştır. Değişken kazanç farklı yörünge tipleri için ayrı ayrı hesaplanarak kontrolcü yapısına entegre edilmiştir. Kontrol yapısını gösteren blok diyagramlar ve değişken kazanç hesapları detaylı bir şekilde açıklanmıştır. Son olarak önerilen yapı; sürtünme, dış gürültü ve her iki etmen aynı anda uygulanarak test edilmiştir. Simülasyon sonuçları önerilen yapının ekseneler arası koordinasyonu artırdığına ve kontur hatasını düşürdüğüne işaret etmektedir.; Fast and accurate trajectory control is fundamental for modern machines such as CNC machinery, pick and place robots, path following unmanned vehicles and gantries. For one axis, satisfactory trajectory control can be accomplished easily. But for multi-axis systems, getting adequate trajectory control and low contour error can be tricky. Friction, inner or inner disturbances, gear backlash, servo lag can cause uncoordinated motion which will lead inter-axial uncoordinated motion and contour error. In many cases, lowering or controlling unwanted effects by individual control techniques cannot be enough to get required accuracy. Excelling coordinated motion requires a comprehensive and structural approach. In this thesis, a two-axis system is introduced and different trajectories such as linear, circular, elliptic and parabolic trajectories are followed. Then proposed method is applied for eliminating contour error by variable gain cross-coupled controller. Control structure's block diagram and variable gain calculation steps are explained comprehen-sively. Finally, suggested structure is simulated under friction, inner disturbance and both friction and inner disturbance simultaneously. Results indicate proposed systems' efficiency to increase inter-axial coordination and decrease contour error. 2023-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/20.500.12416/6407 Machine learning applications in control systems Eren, Doruk Bu tezde Kalman filtresi ile durum tahmini yapaktansa, bu görevi Uzun Kısa Dönemli Bellek (LSTM) ağına vermeyi bir potansiyel alternatif olarak kunlanmanın etkileri araştırılmıştır. Durum tahmini, bir sistemin gereç halini gürültüle veya tam olmayan gözlemlemelerden çıkartmaktır. Kalman filterler bu amaçta yaygın olarak kunlanılan bir tekniktirler, fakat bazı kısıtlamarı vardır, örneğin çıkartma yaptıkları sistemin doğrusal olduğunu varsaymaları gibi. Yinelemeli Sinir Ağlarının (RNN)lerin bir türü olan LSTM'ler, dil çevirisi ve görütü alt yazısı olusturmak givi karmaşık ve dorusal olamayan sistemlerin modellenmesinded etkinlik gösterebilirler. Bu yüzden LSTM'lerin dinamik sistemlerin durumlarını doru şekilde tahmin etme yeteneğine sayip olabilecekleride önerildi. Bu hipotezi deneyebilmek için farklı örenme parametrelerine sahip LSTM'lerin performansları ile bir Kalman Filtersini performansı doğrusal olmayan bir sistemde karşılaştırıldı. LSTM modellerinin eğitimi, önemli miktarda işlem gücü ve zaman gerektiriyordu, bu da tüketici sınıfı ev işlem cihazlarında zorluk yarattı. Eğitim sürecini optimize etmek için çabalar sarf edildi, ancak sonuçlar tamamen tatmin edici değildi. Bu araştırmanın kapsamı tüketici sınıfı ev işlem cihazlarıyla sınırlı olduğundan, bu sonuçların LSTM'ler için çıkan bulguların kesin olarak kabul edilmemesi gerekir. Durum tahmini görevinde LSTM'lerin kabiliyetlerini tam olarak değerlendirmek için daha güçlü bilgi işleme cihazları gerekli olarbilir.; In this thesis, the use of Long Short-Term Memory (LSTM) networks as a potential alternative to Kalman filters in the task of state estimation was investigated. State estimation involves inferring the true state of a system from noisy or incomplete observations. Kalman filters are a widely used technique for this purpose, but they have certain limitations, such as the assumption of linearity. LSTMs are a type of recurrent neural network (RNN) that have demonstrated effectiveness in modeling complex, nonlinear systems in tasks such as language translation and image captioning. It was proposed that LSTMs may also be capable of accurately estimating the state of dynamic systems. To test this hypothesis, the performance of LSTMs of differing learning parameters and a Kalman filter was compared on a non-linear system benchmark dataset. The training of LSTM models required a considerable amount of processing power and time, which posed a challenge on consumer grade home computing devices. Efforts were made to optimize the training process, but the results were not entirely satisfactory. It is important to note that the scope of this investigation was limited to consumer grade computing devices, and the findings about LSTMs should not be taken as definitive. Further research using more powerful computing resources may be necessary to fully assess the capabilities of LSTMs in the task of state estimation. 2023-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/20.500.12416/6388 Stability and optimal control of hybrid models of fishery Gökgöz Küçüksakallı, Nurgül Tüm dünyada, balıkçılık, ormanlar, tarıma elverişli araziler ve temiz su şeklinde listelenebilecek yenilenebilir kaynaklara artan bir ilgi bulunmaktadır. Bunlar, iklim değişikliği gibi sosyal ve ekolojik olayların sebep olduğu belirsizliklerin, statejilerin uygulanmasındaki prosedürlerin zorluğun ve datadaki hataların etkisi altında nasıl etkili karar vereceğne dair metotlar arayan kurumlar ve hükümetler tarafından kontrol edilmektedir ve yönetilmektedir. Kontrol sistem yöntemleri, problem bir matematiksel problem olarak tasarlanabildiği için, yukarda listelenen zorlukların, belirsizliklerin ve hataların üstesinden gelmek için uygun bir yol sunar. Bu sayede, kaynağın sürdürülebilirliği sistematik bir şekilde farklı senaryolara göre incelenebilir. Dahası, balıkçılık hasatı sadece bazı mevsimlerde yapıldığı için, problem literatürde hibrit dinamik sistemler olarak anılan kesikli ve sürekli dinamikler kullanılarak modellenmelidir. Bu tezde, balıkçılık için iki yeni hibrit model tanımlıyoruz. Modellerden biri bir boyutlu ve diğeri iki boyutlu ve tamamiyle aynı sistemi gösteriyorlar. Bir boyutlu olan için optimal kontrol problemini çözdük ve iki boyutlu modelin kararlılığını kontrol ettik. Böyle yaparak, model kararsız olduğunda, sistemin sürdürülebilirliği için gereken optimal çabaya karar veriyoruz.; All around the world, there is an increasing interest in the renewable resources which can be mainly listed as fisheries, forests, agricultural lands and freshwater. They are controlled and managed by some foundations and govenments which are searching for the methods to determine how to efficiently manage those resources under the effect of uncertanities caused by social and ecological events such as climate change, adversities in the application procedure of the strategies, and error in the data. Control systems methodologies serve an appropriate tool to overcome the difficulties, uncertanities and errors listed above since the problem can be designed as a mathematical problem. By this way, sustainability of the resource can be investigated with respect to different scenarios in a systematic way. Moreover, since the harvesting of the fishery is applied during only some seasons, the problem has to be modelled by using both discrete and continuous dynamics which are called as the hybrid dynamical systems in the literature. In this thesis, we define two new hybrid dynamical models of fishery. One of the models is one dimensional and the other one is a two dimensional model and they represent exactly the same sustainable system. We solve the optimal control problem on the one dimensional one and we check the stability of the two dimensional model. By doing so, we determine the optimal effort needed for the sustainability of the system whenever the model is unstable. 2022-01-01T00:00:00Z