1. Eğitim Bilgi Sistemi
  2. Elektronik Pr. (Dr)
  3. Uyarlamalı Kontrol Sistemleri (2025 - 2026)
Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Uyarlamalı Kontrol Sistemleri ELE 671 0 3 + 0 3 6
Ön Koşul Dersleri

Önerilen Dersler:

  • Kontrol Sistemleri / Otomatik Kontrol I–II (transfer fonksiyonları, durum uzayı, kararlılık, kök-yer eğrisi, frekans cevabı, geri besleme tasarımı)

  • Modern Kontrol / Durum Uzayında Kontrol (gözlenebilirlik-kontrol edilebilirlik, durum geri besleme, gözleyiciler/Kalman filtreye giriş)

  • Sayısal Kontrol / Ayrık Zamanlı Sistemler (örnekleme, z-dönüşümü, ayrık sistem kararlılığı, sayısal uygulama ayrıntıları)

  • Sistem Modelleme ve Sistem Tanılama (System Identification) veya eşdeğer içerik (ARX/ARMAX, LS/RLS, temel kestirim teorisi)

  • Olasılık ve Rastgele Süreçler (özellikle MV/GMV ve performans değerlendirme konuları için; beyaz gürültü, varyans, otokorelasyon)

  • Lineer Cebir ve Diferansiyel Denklemler (Lyapunov analizi ve adaptasyon yasalarının türetilmesi için)

 
Önerilen Seçmeli Dersler

Adaptif kontrol dersini destekleyecek ve uygulama derinliğini artıracak önerilen seçmeli dersler:

  • İleri Sistem Tanılama / Parametre Kestirimi (ARMAX/Box–Jenkins, özyinelemeli kestirim, deney tasarımı)

  • Stokastik Sistemler ve Stokastik Kontrol (gürültü modelleri, MV/GMV tasarım perspektifi, Kalman filtreleme)

  • Optimal Kontrol (dinamik programlama, LQR/LQG; öngörülü STR ile kavramsal bağ)

  • Model Predictive Control (MPC) (çok-adımlı tahmin, kısıtlar; predictive STR konusuna doğrudan katkı)

  • Sağlam (Robust) Kontrol (H∞, μ-sentez, dayanıklılık analizleri; adaptif kontrolün robustifikasyonları için altyapı)

  • Doğrusal Olmayan Sistemler ve Kontrol (Lyapunov yöntemleri, geri-adımlama; MRAC ile güçlü bağ)

  • İleri Sayısal Yöntemler / Sayısal Optimizasyon (çevrimiçi hesaplama, gerçek zamanlı uygulama)

  • Sinyal İşleme (spektral analiz, korelasyon, filtreleme; performans değerlendirme ve veri tabanlı analizler için)

  • Endüstriyel Proses Kontrolü (performans izleme, loop assessment, MV benchmark uygulamaları)

  • (Uygulama odaklı) Robotik / Uçuş Kontrol / Mekatronik Sistemler (adaptif kontrolün tipik uygulama alanları)

 
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Doktora
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Prof.Dr. ARDASHIR MOHAMMADZADEH
Dersi Verenler Prof.Dr. ARDASHIR MOHAMMADZADEH,
Dersin Yardımcıları

-
Dersin Kategorisi Alanına Uygun Öğretim
Dersin Amacı

Bu dersin amacı; belirsiz parametreli ve/veya zamanla değişen dinamik sistemlerde istenen kapalı çevrim performansının korunması için adaptif kontrol yaklaşımlarının teorik temellerini ve uygulama yöntemlerini öğretmektir. Ders kapsamında öğrencilerin:

  • Adaptif kontrol bağlamında sistem tanılama/sistem kimliklendirme (parametre kestirimi, çevrimiçi tanılama, RLS tabanlı yöntemler) ilkelerini kavraması,

  • Self-Tuning Regulator (STR) yapısını, kesinlik eşdeğeri (certainty equivalence) yaklaşımını ve kararlılık–yakınsama koşullarını analiz edebilmesi,

  • Tahminlemeli (Predictive) STR ve minimum varyans/Genelleştirilmiş minimum varyans (MV/GMV) tasarım perspektifini kullanarak denetleyici sentezi yapabilmesi,

  • Denetleyici performansını Minimum Varyans (MV) konsepti üzerinden değerlendirme ve kıyaslama (performans göstergeleri, MV kıyas ölçütleri) yöntemlerini uygulayabilmesi,

  • Model Reference Adaptive Control (MRAC) çerçevesinde Lyapunov tabanlı tasarım, uyarlama yasaları, kalıcılık uyarımı (persistent excitation) ve sağlamlaştırma (robustness) modifikasyonlarını anlayıp tasarım problemlerine uyarlayabilmesi

 
Dersin İçeriği

  • Adaptif kontrolün temel kavramları: belirsizlik sınıfları, uyarlama mimarileri (doğrudan/dolaylı), kararlılık–yakınsama hedefleri, PE (persistent excitation) ve izlenebilirlik koşulları.

  • Adaptif kontrolde sistem kimliklendirme: çevrimiçi parametre kestirimi, ARX/ARMAX model yapıları, regresör oluşturma, en küçük kareler (LS) ve RLS (unutma katsayısı, normalizasyon), gürültü etkileri ve sayısal kararlılık.

  • Self-Tuning Regulator (STR): certainty equivalence ilkesi, dolaylı adaptif kontrol yapısı, STR tasarım adımları, kapalı çevrim kararlılığı ve performans analizi, regülasyon ve izleme problemleri.

  • Minimum Varyans (MV) ve Genelleştirilmiş Minimum Varyans (GMV) tasarımı: stokastik kontrol bakışı, MV/GMV maliyet fonksiyonları, filtreleme–tahminleme ilişkisi, MV tabanlı STR türetilmesi.

  • Predictive STR: öngörü ufku, çok-adımlı tahmin, öngörülü (predictive) kontrol yasasının STR ile birleştirilmesi, pratik ayar parametreleri ve kısıtlar (uygulanabilirlik, sayısal konular).

  • Controller Performance Assessment (CPA): performans göstergeleri, MV konseptiyle performans kıyaslaması (benchmarking), kapalı çevrim verisinden performans ölçümü, teşhis ve iyileştirme kararları.

  • Model Reference Adaptive Control (MRAC): referans model seçimi, hata dinamikleri, Lyapunov tabanlı uyarlama yasaları, parametre yakınsaması ve PE, sağlamlaştırma teknikleri (σ-modification, e-modification, projeksiyon vb.), izleme ve bozucu etkiler altında davranış.

  • Uygulama/simülasyon çalışmaları: STR ve MRAC örnekleri, gürültü ve modelleme hatası altında dayanım, parametre kestirimi–kontrol etkileşimi, performans değerlendirme raporlaması.
Kalkınma Amaçları
# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Proje, Sözlü Sınavlar,
2 Proje, Ödev / Evde-Çöz Sınavlar,
3 Proje, Ödev / Evde-Çöz Sınavlar,
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 giriiş
2 LS'ye dayalı dinamik tanımlama ve parametre tahmini
3 RLS'ye dayalı dinamik tanımlama ve parametre tahmini
4 ELS'ye dayalı dinamik tanımlama ve parametre tahmini
5 "adaptive observers "
6 Dinamik çıkış geri besleme kontrolörü (kutup yerleşimleri)
7 Dolaylı kendi kendini ayarlayan regülatörler
8 Doğrudan kendi kendini ayarlayan regülatörler
9 Stochastic Regulators
10 "Stochastic Regulators - Part 2 Adaptive Mode (Self-Tuning) "
11 Genelleştirilmiş stokastik düzenleyiciler
12 Denetleyicilerin performansının değerlendirilmesi, Bir adım önde öngörücü denetleyici
13 Genelleştirilmiş Tahmini Uyarlamalı Denetleyici (GPC)
14 Uyarlamalı control referans modeli, gradyan yöntemi
Kaynaklar
Ders Notu

Ders notu; adaptif kontrolün hem stokastik/ayrık-zaman self-tuning yaklaşımını hem de sürekli-zaman model reference yaklaşımını ortak bir çerçevede ele alacak şekilde hazırlanmıştır. Notlar, çevrimiçi tanılama (system identification) ile başlayan ve öz-ayarlamalı denetleyiciler (STR) üzerinden öngörülü STR ve MV (minimum variance) kavramına dayalı performans değerlendirmesine uzanan bir akış izler; son bölümde MRAC tasarım ve kararlılık analizi Lyapunov yaklaşımıyla verilir. Notlarda her ana başlık için (i) temel türetimler, (ii) varsayımlar ve sınırlılıklar, (iii) pratik uygulama notları ve (iv) sayısal/simülasyon örnekleri bulunur.

Ders Notu Bölüm Planı

  1. Giriş ve Temel Kavramlar: adaptif kontrol problemleri, belirsizlikler, yakınsama ve kararlılık hedefleri.

  2. System Identification in Adaptive Control: ARX/ARMAX modelleme, regresör yapısı, LS/RLS (unutma katsayısı, normalizasyon), gürültü ve sayısal konular.

  3. Self-Tuning Regulators (STR): certainty equivalence, dolaylı adaptif kontrol, STR tasarım adımları, kararlılık/pratik koşullar.

  4. Predictive STR: çok-adımlı tahmin, MV/GMV maliyetleri, öngörü ufku ile kontrol sentezi.

  5. Controller Performance Assessment (CPA) – MV Concept: MV kıyas ölçütü, Harris tipi performans endeksi ve kapalı çevrim verisinden benchmark tahmini.

  6. Model Reference Adaptive Control (MRAC): referans model, hata dinamikleri, Lyapunov tabanlı uyarlama yasaları, PE, sağlamlaştırma modifikasyonları.

  7. Uygulamalar ve Çalışmalar: STR/MRAC simülasyonları, gürültü–model hatası etkileri, performans raporlama.

 
Ders Kaynakları

  • Ana ders kitabı: Åström & Wittenmark, Adaptive Control (dersin omurgası).

  • STR / MV / Predictive STR için çekirdek ek kaynaklar:

    • Åström, “Self-Tuning Regulators” (klasik, STR–MV ilişkisini net kurar).

    • Vukić, “A Tutorial on Adaptive Control: The Self-tuning Approach” (ders notu formatında STR akışı).

    • Harris (1980) “Self-Tuning and Adaptive Controllers” (uygulama/pratik bakış ve literatür).

  • MV tabanlı performans değerlendirme için:

    • Kariwala et al., “Minimum Variance Benchmark …” (MV benchmark ve CPA perspektifi).

    • (İsteğe bağlı endüstriyel bağlam) Gao & Shah vb. MV benchmark uygulamaları.
Sıra Program Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Yaşadığı toplumun bilgi toplumu olmasına katkıda bulunmak, toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik sorunlara çözüm sunmak amaçlarıyla alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri içeren bilimsel projeler geliştirir ve bu projeleri ulusal ve uluslararası bilimsel ortamlarda (toplantılarda) tanıtır. X
2 Alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, alanında güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında sahip olduğu kapsamlı bilgiyi elde ettiği bilgi ile karşılaştırarak değerlendirir ve sentezleyerek yeni sonuçlar ortaya koyar. X
3 Alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler ve/veya yöntemler geliştirir. X
4 Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri bilimsel yöntemlerle tamamlar; verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması ile yeni modellemelerin oluşturulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. X
5 Alanındaki uygulamaların sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuki boyutlarını ile proje yönetimi ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların getirdiği kısıtların farkındadır. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilir, bu tür takımlarda liderlik yapabilir ve karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilir; bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır. X
6 Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, alanında veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü C1 Genel Düzeyinde kullanarak, yazılı ya da sözlü olarak aktararak sözlü ve yazılı iletişim kurar. X
# Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 6
1
2
3
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Proje / Tasarım 100
Toplam 100
Toplam 0
AKTS - İş Yükü Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)