Selçuk Üniversitesi, Mühendislik-Mimarlık Fakültesi, Makina Mühendisliği Bölümü* Alaaddin Keykubad Kampüsü, KONYA

Transkript

1 TAVUK KULUÇKA MAKİNESİNİN BULANIK-PID KONTROLÜ Mustafa TINKIR*, Serkan DOĞANALP**, Mete KALYONCU*, Ümit ÖNEN* Selçuk Üniversitesi, Mühendislik-Mimarlık Fakültesi, Makina Mühendisliği Bölümü* Alaaddin Keykubad Kampüsü, KONYA Selçuk Üniversitesi, Mühendislik-Mimarlık Fakültesi, Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Bölümü** Alaaddin Keykubad Kampüsü, KONYA tr, tr, tr, ÖZET Son yıllarda çeşitli kontrol teknikleri, endüstrinin birçok alanında kullanılmaktadır. Bu kontrol tekniklerden biriside bulanık mantık tabanlı kontroldür. Bu çalışmada, bir tavuk kuluçka makinesinin sıcaklık ve nem kontrolü için bulanık mantık ve PID (Oransal, Türevsel ve İntegral) kontrolcü tasarımı yapılmıştır. Kontrolcülerden istenen performans, kuluçka makinesinin ortam sıcaklığı ve nem oranı değerlerini minimum zamanda istenilen değere getirmek ve bu değerleri korumaktır. Her iki kontrolcü sistem giriş ve çıkış parametrelerine göre birbirlerinden ayrı olarak tasarlanmıştır. Tasarlanan kontrolcülerin sistem üzerindeki performanslarını test etmek amacı ile performans kriterleri belirlenmiştir. Ayrıca kuluçka makinesinin sıcaklık ve nem kontrolü bulanık mantık ile modellenmiştir. Bilgisayar simülasyonları MATLAB/Simulink, bulanık mantık kontrolcü tasarımı ise MATLAB/Fuzzy Logic Toolbox yazılımı ile yapılmıştır. Anahtar Kelimeler: Tavuk Kuluçka Makinesi, Bulanık Mantık Kontrol, PID Kontrol, Simülasyon FUZZY-PID CONTROL OF A CHİCKEN INCUBATOR(HATCHER) ABSTRACT In recent years the various control techniques are applied in many fields of industry. One of these techniques, is fuzzy logic based control. In this study, fuzzy logic and PID (proportinal, derivative and integral) controller is designed to control temperature and humidity of a chicken incubator (hatcher). The desired performance of controllers is to reach environment temperature and humidity rate to a set values in minimum time and keep these values. Each two controllers are designed apart from each other as to input and output parameters of system. The performance criterians are determined to test performances of controllers on system. Besides temperature and humidty control of incubator (hatcher) is modelled by fuzzy logic. MATLAB/Simulink is used in computer simulations and fuzzy logic controller design is realized by MATLAB/Fuzzy Logic Toolbox software. Keywords: Chicken Incubator(Hatcher), Fuzzy Logic Control, PID Control, Simulation 1.GİRİŞ Bir yumurtadan sağlıklı bir şekilde civciv elde edilebilmesi için yumurtanın kuluçka zamanı boyunca belli bir sıcaklık ve nem oranında tutulması ve belirli aralıklarla çevrilmesi gerekmektedir. Tavuk yerine bu işlevleri gerçekleştiren makinelere kuluçka makinesi denir. Bu tür bir makine Şekil 1 de görülmektedir [6]. Bir kuluçka makinesinden sağlıklı şekilde civciv elde edilebilmesi için makine içindeki sıcaklığın yaklaşık 37,5 o C, nem oranının kuluçka başlangıcında % 50-60, civciv çıkışının başlangıcında ise %75 olması istenmektedir. Sıcaklığın 37 o C nin altına düşmesi yada 38 o C nin üzerine çıkması durumunda civciv ölür. Yine nem oranının gerekenden düşük ya da yüksek olması civcivden ileride alınacak verimi etkilemektedir. Bu sebeple kuluçka makinelerinin içindeki sıcaklık ve nem oranının sürekli kontrol edilmesi gerekmektedir. Kuluçka makinesinde istenilen ortam sıcaklığı ve nemin elde edilmesi amacı ile çeşitli kontrolcüler tasarlanmıştır. Bunlardan en basit olanı on-off kontroldür. Bu kontrolde sistem parametrelerinin alt ve üst sınır değerlerinde kontrolcünün devreye girmesi amaçlanır. Bu tür kontrolde, sistem parametrelerinin alt ve üst sınır değerlerine ulaşıldığında kontrolcü devreye girerek, sınır değerlerin aşılmasını engeller. Örneğin ortam sıcaklığı 38 o C ye çıktığında kontrolcü kuluçka makinesinin ısıtıcı ünitesini kapatır, sıcaklık 37 o C ye düştüğünde ise açar. Bu şekilde oldukça basit bir kontrol işlemi gerçekleştirilir. Aynı işlem ortamın nem oranı için de yapılır. Geliştirilen bazı kontrol teknikleri ile sistemin kontrolü daha iyi şekilde sağlanabilir. Bu tekniklerden biriside bulanık mantığa dayalı kontrolcü tasarımıdır [1].

2 1. OS = [37 38 o C], İdeal OS = [ 37.5 o C ] 2. ONO = [50 70 %], İdeal ONO = [ % 60 ] Bulanık Mantık Kontrolör İçin Çıkış Değişkeni : Şekil 1. Kuluçka makinesi Bu çalışmada kuluçka makinesinin sıcaklık ve nem kontrolü için bulanık mantık tabanlı kontrolcü ve PID kontrolcü tasarlanmıştır. Sistemin online kontrolü yapılmadan önce bulanık mantık kullanılarak ortam sıcaklığı ve nem oranına göre ısıtıcı gücünün belirlenmiştir. Ele alınan sistem çok giriş tek çıkış (MISO) bir sistemdir. Sistem girişi ısıtıcı gücü, sistem çıkışları ise ortam sıcaklığı ve ortam nem oranı olarak alınmıştır. Aynı şekilde sistemin online kontrolünde de aynı giriş ve çıkış parametreleri kullanılmıştır. Sıcaklık ve nem kontrolü için bulanık mantık kontrolcü ve PID kontrolcü tasarlanmış ve sistem üzerinde her iki kontrolcü performansı birlikte kullanılmıştır. Kontrolcülerin performanslarını test etmek amacı ile iki adet performans kriteri belirlenmiştir. Elde edilen simülasyon sonuçlarının yorumlanması bu kriterlere göre yapılmıştır. 2. KULUÇKA MAKİNESİNİN BULANIK MANTIK İLE MODELLENMESİ Kuluçka makinesinin online bulanık mantık ve PID kontrolünün gerçekleştirilmesi için sistemin modellenmesi gerekmektedir. Gerçekte bulanık mantık kontrolcü için sistemin matematiksel modeline ihtiyaç yoktur. Bulanık mantık kontrolcüler matematiksel olarak modellenmesi zor olan sistemlerin kontrolünde oldukça etkilidirler. Bulanık mantık kontrol, dilsel ifadeler sonucunda bir kontrol etkisi yaratır. Bu amaçla kontrolcü hangi sistem için tasarlanacak ise o sistem davranışının iyi bilinmesi gerekir ya da bir uzmana ihtiyaç duyulur. PID kontrolcü için ise sistemin modellenmesi gerekmektedir. Yumurtaların gelişme evresinde özellikle tavuk yumurtalarının gelişimi için ideal ortam sıcaklığı (OS) 37.5 o C dir. Bu sıcaklık yumurta embriyosunun gelişmesi için en uygun sıcaklık olarak belirlenmiştir. Bir diğer önemli faktör ise yumurta içindeki embriyonun kuruması engelliyen ortamın nem oranıdır (ONO). En ideal nem oranı ise %60 ve aşağısı olarak belirlenmiştir. Ortam sıcaklığının kontrolünde üst sıcaklık değeri 37.8 o C, alt sıcaklık değeri ise 37.1 o C dir. Makinenin sıcaklık kontrolü için bu iki değer sınır olarak alınmıştır. En başta belirtildiği gibi embriyo gelişimi için en uygun sıcaklık değeri 37.5 o C dir. Bu sıcaklık değerini sağlamak için ( ± %5 o C tolerans aralığında) bulanık mantık ve PID kontrolcü tasarlanmıştır. Bulanık Mantık Kontrolör İçin Giriş Değişkenleri : 1. Isıtıcı Enerjisi = [ Watt ] Tablo 1. Bulanık Mantık Kural Tablosu ORTAM SICAKLIĞI ORTAM NEM ÇD D O Y ÇY ORANI ÇD ÇA A AD D ÇD D A A AD D D O ÇA A A D ÇD Y A A D ÇD ÇD ÇY A AD D ÇD ÇD Kuluçka makinesini bulanık mantık ile modellemek için bulanık mantık kural tablosunun oluşturulması gerekir. Bulanık mantık kural tablosu Tablo 1 de görülmektedir. Bu tablo, sistem giriş değişkenleri kabul edilen ortam sıcaklığı ve nem oranına göre ısıtıcının vermesi gereken güç şeklinde dilsel terimler kullanılarak oluşturulmuştur. Tablodaki dilsel kısaltmalar ortam sıcaklığı ve nem için sırası ile Çok Düşük (ÇD), Düşük (D), Orta (O), Yüksek (Y) ve Çok Yüksek (ÇY) şeklindedir. Isıtıcı gücü; Çok Artır (ÇA), Artır (A), Az Düşür (AD), Düşür (D) ve Çok Düşür (ÇD) şeklinde tanımlanmıştır. Ortam sıcaklığı ve nem oranı, kontrolü yapılan kuluçka makinesinden elde edilen çıkış parametreleridir. Isıtıcı gücü ise sisteme verilen giriş değişkenidir. Fakat sistemin bulanık mantık ile modellenmesinde bulanık model için giriş değişkenleri ortam sıcaklığı ve nemi iken çıkış değişkeni ısıtıcı gücüdür. Aynı giriş ve çıkış parametreleri tasarlanan bulanık mantık kontrolcü için de geçerlidir. Giriş/çıkış değişkenlerini bulanıklaştırılması Denklem 1 de verilmiştir. x; 37 x 38 OS ( x) = ve 38; x 38 x; 50 y 60 ONO ( y) = 0; y < 50 (1) 60; y 60 Tablo 1 e göre bulanık kurallar çıkarılmış ve her bir kural için doğruluk değeri bulunmuştur. Kural 1: Eğer OS çok düşük ve ONO çok düşük ise O halde IE yi çok artır. Kural 2: Eğer OS düşük ve ONO çok düşük ise O halde Kural 3: Eğer OS orta ve ONO çok düşük ise O halde IE yi az düşür.

3 Kural 4: Eğer OS yüksek ve ONO çok düşük ise O halde Kural 5: Eğer OS çok yüksek ve ONO çok düşük ise O halde IE yi çok düşür. Kural 6: Eğer OS çok düşük ve ONO düşük ise O halde Kural 7: Eğer OS düşük ve ONO düşük ise O halde Kural 8: Eğer OS orta ve ONO düşük ise O halde IE yi az düşür. Kural 9: Eğer OS yüksek ve ONO düşük ise O halde Kural 10: Eğer OS çok yüksek ve ONO düşük ise O halde Kural 11: Eğer OS çok düşük ve ONO orta ise O halde IE yi çok artır. Kural 12: Eğer OS düşük ve ONO orta ise O halde IE yi artır. Kural 13: Eğer OS orta ve ONO orta ise O halde IE yi artır. Kural 14: Eğer OS yüksek ve ONO orta ise O halde Kural 15: Eğer OS çok yüksek ve ONO orta ise O halde IE ni çok düşür. Kural 16: Eğer OS çok düşük ve ONO yüksek ise O halde IE ni artır. Kural 17: Eğer OS düşük ve ONO yüksek ise O halde Kural 18: Eğer OS orta ve ONO yüksek ise O halde Kural 19: Eğer OS yüksek ve ONO yüksek ise O halde IE yi çok düşür. Kural 20: Eğer OS çok yüksek ve ONO yüksek ise O halde IE yi çok düşür. Kural 21: Eğer OS çok düşük ve ONO çok yüksek ise O halde Kural 22: Eğer OS düşük ve ONO çok yüksek ise O halde IE yi az düşür. Kural 23: Eğer OS orta ve ONO çok yüksek ise O halde Kural 24: Eğer OS yüksek ve ONO çok yüksek ise O halde IE yi çok düşür. Kural 25: Eğer OS çok yüksek ve ONO çok yüksek ise O halde IE yi çok düşür. Bulanık sistem giriş parametrelerinin (OS ve ONO) bulanık kümelerler ifadesi aşağıda gösterilmektedir. OS (x) = {0/37+0,1/37,1+0,2/37,15+0,3/37,2+0,4/37,25+0,6/37,3+ 0,8/37,4+0,9/37,45+1/37,5+0,9/37,55+0,8/37,6+0,7/37,7 +0,6/37,75 +0,5/37,8+0,4/37,85+0,2/37,9+0/38} ONO(y) = {0/50+0,1/51+0,18/52+0,3/53+0,4/54+0,5/55+0,65/56+0, 8/57+0,9/58+1/60+0,9/62+0,8/63+ 0,65/64+0,5/64+0,4/66+0,3/67+0,15/68+0/70} Şekil 2. belirlenmesi Ortam sıcaklığı için üçgen üyelik fonksiyonlarının Şekil 3. Ortam nem oranı için üçgen üyelik fonksiyonlarının belirlenmesi Şekil 4. Isıtıcı gücü için üçgen üyelik fonksiyonlarının belirlenmesi Bulanık ifadelerin ağırlık derecelerini bulmak için denklem 2 de verilen formül uygulanmıştır. Ortam sıcaklığı için Orta µ(x) için; 37,3 x<37,5 ise 37,5<x 37,7 ise 37,5 x 37,3 µ(x)= 0,2 37,3 37,7 37,7 x µ(x)= 0,2 37,5 µ(x) ler bulunurken öncelikle x in hangi kategoriye girdiğine bakılır. Daha sonra orta nokta bulunur. Sonra x değerimizin orta noktadan küçük veya büyük olmasına göre aşağıdaki şekilde gösterilen örnek hesaplamadaki gibi bulunur. (2) Denklem 3 de ortam sıcaklığının ağırlık derecesi µ(x) in hesaplanması verilmiştir. ÇD, D, O, Y, ÇY dilsel değerleri içinde ortam sıcaklığı ve ortam nem oranı ağırlık dereceleri bilgisayar programı ile hesaplanmıştır.

4 37,5 37,5 37,38 x=37,3 ise µ(x)= 0,2 37,3 = 0,6 (3) Denklem 4 de Tablo 1 deki birinci kural için ağırlık derecesi max (bulanık kesişim) ve çarpım; çıkarım kuralına göre belirlenmiştir ve diğer kurallar içinde doğruluk dereceleri (α) hesaplanmıştır. Şekil 5. Kuluçka makinesi on-off kontrolü blok diyagramı α 1 = max (Çok Düşük(x),Çok Düşük(y) (4) Eğer iki (ve daha fazla) kural aynı zamanda ateşlendiğinde çıkarım onların maksimumlarının minimumlarını almakta veya onların çarpımını hesaplamaktadır. Örneğin OS = 37,257 ve ONO = 59,3 için gerekli olan ısıtıcı enerjisini bulunsun. OS = 37,257 olduğundan dolayı hem Çok Düşük hem de Düşük kategorisine girer Çok Düşük µ(x) = 0,215 ve Düşük µ(x) = 0,785 dir. ONO = 59,3 değeri de Düşük ve Orta kategorisindedir. Düşük µ(y) = 0,175 ve Orta µ(y) = 0,825. Bu durumda kural 6, 7, 11 ve 12 ateşlenir ve max - çıkarım mekanizmasına göre Kural 6 : Eğer OS çok düşük ve ONO düşük ise O halde IE ni artır. Kural 7 : Eğer OS düşük ve ONO düşük ise O halde IE ni artır. Kural 11 : Eğer OS çok düşük ve ONO orta ise O halde IE ni çok artır. Kural 12 : Eğer OS düşük ve ONO orta ise O halde IE ni artır. α 6 = max (Çok Düşük(x), Düşük(y)) α 7 = max (Düşük (x), Düşük(y)) α 11 = max (Çok Düşük(x), Orta(y)) α 12 = max (Düşük (x), Orta(y)) Durulaştırma işleminde çıkarım bu değerlerin maksimumlarının minimumlarını almaktadır. 3. KULUÇKA MAKİNESİNİN BULANIK MANTIK ve PID KONTROLÜ Kuluçka makinesinin sıcaklık ve nem kontrolünün online yapılması için öncelikli olarak sistem modellenmiştir. Modelleme yapılırken on-off kontrol ile çalıştırılan bir kuluçka makinesinin sıcaklık değeri olarak 37,5 o C ve nem değeri olarak %60 a getirilmesi esas alınmıştır. Bu tür bir kontrol ile çalışan sitemde kontrol alt ve üst değerler esas alınarak gerçekleştirilmektedir. Burada makine ilk çalıştırıldığı andan itibaren belli bir süre geçtikten sonra iki sınır değer arasında referans değerini yakalamaya çalışmaktadır. Bu çalışmada ise, bulanık mantık ve PID kontrol kullanılması ile minimum zamanda referans değerlerin elde edilmesi amaçlanmıştır. Şekil 6. On-off sıcaklık kontrolü 3.1 PID Kontrol PID kontrol, oransal (K p ), türevsel (K d ) ve integral (K i ) kontrol etkilerinin bileşiminden meydana gelmektedir. PID kontrol; üç temel kontrol etkisinin üstünlüklerini birleştiren bir kontrol etkisine sahiptir. Bununla birlikte, bazen PID kontrolcüler, doğrusal olmayan ve dinamik modeli iyi tanımlanmamış sistemlerin kontrolü için yeterli performans sağlamayabilirler [3]. PID kontrolcünün kontrol etkisi aşağıdaki bağıntı ile gösterilebilir: de u = K p. e + K i. edt + K d. dt (5) Ki U ( s) = ( K p + + K d. s) E( s) (6) s PID kontrolcü kullanılması halinde kontrolcüye ait kazanç parametrelerinin değişiminin sistem cevabına etkisi Tablo 2 de özetlenmektedir. Tablo 2. PID Kontrol Kazanç Parametrelerinin Değişiminin Sistem Cevabına Etkisi (+ : Artma, - : Azalma, : Çok Fazla Değişmez) Kapalı Çevrim Cevabı Yükselme Zamanı Maksimum Aşma Yerleşme Zamanı Sürekli Rejim Hatası K p K i K d - -

5 3. 2 Kontrolcü Performans Kriterleri Tasarlanan kontrolcülere ait performans kriterleri: 37,4 Ortam Sıcaklığı 37,6 55 Ortam Nem Oranı 65 Referans değerlere ulaşma zamanı 15 sn. olarak seçilmiştir. 3.3 Bulanık Mantık Kontrol Bulanık mantık kontrolcüler günümüzde sarkaç ve robot sistemlerin kontrolünde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bulanık mantık kavramı ilk olarak 1965 yılında California Üniversitesi öğretim üyelerinden aslen Azerbaycan lı olan Prof. Lotfi Zadeh tarafından bir makale ile ortaya atılmış ve hızla gelişerek birçok bilim adamının ilgisini çeken, araştırmaya açık yeni bir konu olmuştur [5]. Bulanık kontrol, Zadeh ve Mamdani tarafından, kontrol sürecinde belirsizlik durumlarında uzman bilgisi ile deneyimi birleştirmek olarak tanımlanmıştır. Bulanık kontrol sistemlerinin avantajı kontrol için uygun matematiksel modele gereksinim duyulmamasıdır. Geçen zaman içerisinde bulanık mantık tabanlı kontrolün temel dayanağı olan bulanık mantığın, insan düşünme yapısına ve dilsel değişkenlerine klasik mantıktan çok daha yakın olduğu kabul edilmiştir [2]. Olasılık ve bulanık kavramları arasındaki en önemli farklılığın bir deterministik belirsizlik olmasıdır [4]. Bulanık sistemler bilgi tabanlı ve kural tabanlı sistemlerdir. Bulanık mantığın temeli EĞER-İSE kurallarından oluşmaktadır. Literatürde bulanık mantık için iki şekilde açıklama yapılmaktadır [2]. 1. Gerçek dünya çok net ve açık tanımlamalar yapmak için fazlası ile komplikedir. Bundan dolayı bir yaklaşıklık yapmak zorunluluğu vardır. 2. Gerçek sistemler için önemli bilgiler iki kaynaktan elde edilir. Birinci kaynak; insan tecrübesi, diğer ise sensör ölçümleri ve fiziksel kanunlardan çıkarılan matematiksel modellerdir. Hedef, bu iki bilgi kaynağını kullanarak sistem dizaynını yapmaktır. durumda yapılması gereken eldeki giriş çıkış çiftleri ile giriş çıkış davranışını karakterize eden bir bulanık kontrolcü tasarlamaktır. Kuluçka makinesinin bulanık mantık kontrolü için Tablo 3 de verilen bulanık mantık kural tablosu kullanılmıştır. Bu kural tablosunda ; NB, N, Z, P, PB simgeleri sırası ile Negatif büyük, Negatif, Sıfır, Pozitif ve Pozitif büyüğü temsil etmektedir. Tablo 3. Bulanık Mantık Kontrolcü Kural Tablosu ORTAM SICAKLIĞI HATASI ORTAM NEM ORANI NB N Z P PB HATASI NB ÇA A AD D ÇD N A A AD D D Z ÇA A A D ÇD P A A D ÇD ÇD PB A AD D ÇD ÇD Kural tablosu 25 adet ayrı kuraldan oluşmuştur. Üyelik fonksiyonları olarak en uygun sonucu verdiği için üçgen üyelik fonksiyonları tercih edilmiş, deneme ve yanılma yaklaşımı, iyi bir kontrolcü performansı elde etmek için kullanılmıştır. Çift ters sarkaç sistemi MATLAB\SIMULINK programı kullanılarak modellendikten sonra sistem için en uygun bulanık mantık tabanlı kontrolcü MATLAB\Fuzzy Logic Toolbox da tasarlanmıştır 4. SAYISAL UYGULAMA Kuluçka makinesinin sıcaklık ve nem kontrolü için bulanık mantık kontrolcü ve PID kontrolcü tasarımı yapılmış ve sistemin kontrolü gerçekleştirilmiştir. Sıcaklık kontrolü için ortam sıcaklığı ve neme göre bulanık mantık ve PID kontrolcü tasarlanmıştır. Nem kontrolün de ise sadece PID kontrolcü tasarımı yapılmıştır. Nem ve sıcaklık değişimine göre bulanık mantık kural tablosu oluşturulmuştur. Sistemin kontrolünde istenen referans değerler ile sistemin oluşturduğu gerçek değerler arasındaki fark esas alınmıştır. Bulunan hata miktarları kontrolcüler için giriş değişkenlerini ifade etmektedir. Bu kombinasyonu oluşturmak için insan tecrübesini ve bilgisini, matematiksel modele ve sensör ölçümlerine göre nasıl formüle edilebileceğini saptamak anahtar problemdir. Diğer bir deyişle sorun insan bilgisinin ve tecrübesinin nasıl formüle edileceğidir. Bulanık sistemler uzman insan bilgisini formüle etmek için kullanılmaktadırlar. Burada öncelikli olarak uzman insan bilgisinin nasıl elde edileceği bilinmelidir. Uzman insan, sistem hakkındaki bilgisini EĞER-İSE kurallarıyla ifade edebilirse bu kurallar bulanık sistemin oluşturulmasında kullanılabilir. Ancak bu kurallar elde edilemiyorsa, sistemin tipik durumları için denemelerle çeşitli giriş çıkış çiftleri elde edilerek bulanık sistem tasarımı yapılır. Ancak birçok pratik uygulamada elde edilen giriş çıkış çiftleri sınırlıdır ve bundan dolayı rasgele bir giriş için çıkış değeri elde edilemeyebilir. Bu Şekil 8. Bulanık mantık kontrolcü çıkış cevabı

6 Şekil 7. Kuluçka Makinesinin Bulanık Mantık ve PID Kontrolü Şekil 8 de bulanık kontrolcü çıkış cevabı (kontrol yüzeyi) görülmektedir. Bu grafikte eksenler sırası ile ortam sıcaklığı, ortam nem oranı ve ısıtıcı enerjisini ifade etmektedir. kriterlerine göre bu sürenin 10 s den küçük olması istenmektedir. Böylece sistemin PID nem kontrolünün performans kriterlerini sağladığı söylenebilir Şekil 9. Kuluçka makinesi bulanık mantık ve PID kontrolü, ortam sıcaklığı-zaman grafiği Şekil 9 da sistemin bulanık mantık ve PID kontrolü verilmiştir. Buna göre sistemin ortam sıcaklığının istenen referans değer olan 37,5 o C ye yaklaşık 14 s civarında ulaştığı ve bu değeri koruduğu görülmektedir. Bulanık mantık ve PID kontrolcü performansının birleştirilmesi ile oldukça etkili bir kontrolcü etkisi yaratılmıştır. Bu sonuçlara göre tasarlanan kontrolcüler kontrolcü performans kriterlerini başarı ile sağlamaktadırlar. Şekil 10 da ise sistemin nem kontrolü PID kontrolcü ile gerçekleştirilmiştir. Ortam nem oranı kontrolü için sadece PID kontrolcü kullanılmıştır. PID kontrolcü kazanç parametreleri (K p, K i ve K d ) en uygun sistem cevabı için deneme yanılma yöntemi ile elde edilmiştir. PID kontrolcünün sistemin nem kontrolünde oldukça başarılı olduğunu söyleyebiliriz. Nem oranını %60 olması için yaklaşık 7 s geçtiği grafikten görülmektedir. Kontrolcü performans Şekil 10. Kuluçka makinesi PID kontrolü, ortam nem oranı-zaman grafiği 5.SONUÇ Bu çalışmada, bir tavuk kuluçka makinesinin sıcaklık ve nem kontrolünün gerçekleştirmek amacıyla bulanık mantık ve PID tip iki kontrolcü tasarımı yapılmıştır. Tasarımı yapılan kontrolcülerin kullanılması durumlarına ait sayısal simülasyonlar elde edilerek tasarımı yapılan kontrolcülerin performansları kontrolcü performans kriterlerine göre değerlendirilmiştir. İlk olarak sistemin ortam sıcaklığı ve nem oranına göre ısıtıcı gücünün hesaplanması bulanık mantık olarak elde edilmiştir. Daha sonra sistemin istenen sıcaklık ve nem oranına göre sistemin online kontrolü yapılmıştır. Sıcaklık kontrolünde bulanık mantık ve PID tip kontrolcü tasarımı yapılmıştır. Nem kontrolünde ise sadece PID kontrolcü performansı dikkate alınmıştır. Her iki kontrolcünün sıcaklık ve nem kontrolünde hem birlikte

7 hem de ayrı kullanılmalarına ait grafikler elde edilmiş ve yorumlanmıştır. Bu grafiklere göre tasarlanan bulanık mantık ve PID kontrolcünün sistem üzerinde oldukça etkili olduğu ve tatmin edici sonuçlar verdiği kanısına varılmıştır. Fakat bulanık mantık kontrolcü için daha iyi bir kural tablosu ve farklı tip üyelik fonksiyonları kullanılarak kontrolcü performansı artırılabilir. PID kontrolcü içinde kazanç parametrelerinin değiştirilmesi ile sistem için daha iyi bir kontrolcü tasarımı yapılabilir. 6. KAYNAKLAR 1. Fuzzy Logic Control Applied to Neonatal Life Support Units, David Crespo, Santiago J imenez, Roberto Linares, Isaac Chairez, Alejandro Garcfa, Israel Zaragoza,Agustln Cabrera, Ana Perez, Alfredo Ramirez, Gonzalo Galvez, Yolanda Gomez,Proceedings of the 22"d Annual EMBS International Conference, July 23-28,2000, Chicago 2. Wang,Li-Xin, A Course in Fuzzy Systems and Control, Prentice Hall, Seri Tip İkili Ters Sarkaç Sisteminin Bulanık Mantık Tabanlı Kontrolü,Mustafa TINKIR, Fatih Mehmet BOTSALI ve Mete KALYONCU, 12. UMTS, Kayseri Erciyes Ünv., Oktay Kaynak, Gülçin Armağan, Süreç Denetiminde Yeni Bir Yaklaşım : Bulanık Mantık, Sayısal Motor Kontrolü Semineri, Zadeh, Lotfi, "Fuzzy Sets," Information and Control 8: ,