T.C. KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI

T.C. KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI KATI YAKITLI BUHAR KAZANININ BULANIK MANTIK DENETLEYİCİ İLE TAM OTOMASYONUNUN GERÇEKLEŞTİRİLMESİ YÜKSEK LİSANS TEZİ KAHRAMANMARAŞ Eylül - 2006

T.C. KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI KATI YAKITLI BUHAR KAZANININ BULANIK MANTIK DENETLEYİCİ İLE TAM OTOMASYONUNUN GERÇEKLEŞTİRİLMESİ YÜKSEK LİSANS TEZİ KAHRAMANMARAŞ Eylül 2006

T.C. KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI KATI YAKITLI BUHAR KAZANININ BULANIK MANTIK DENETLEYİCİ İLE TAM OTOMASYONUNUN GERÇEKLEŞTİRİLMESİ YÜKSEK LİSANS TEZİ Kod No: Bu Tez 13/09/2006 Tarihinde Aşağıdaki Jüri Üyeleri Tarafından Oy Birliği ile Kabul Edilmiştir. Dç. Dr. Prof. Dr. Yrd. Doç. Dr. H. RIZA ÖZÇALIK M.Kemal KIYMIK Mustafa DANACI Danışman Üye Üye Yukarıdaki imzaların adı geçen öğretim üyelerine ait olduğunu onaylarım. Bu çalışma K.S.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü tarafından desteklenmiştir. Proje No:2005/3-11 Prof. Dr. Özden GÖRÜCÜ Enstitü Müdürü Not: Bu tezde kullanılan özgün ve başka kaynaklardan yapılan bildirişlerin, çizelge, şekil ve fotoğrafların kaynak gösterilmeden kullanımı, 5846 sayılı Fikir ve Sanat Eserleri Kanunundaki hükümlere tabidir.

İÇİNDEKİLER İÇİNDEKİLER SAYFA İÇİNDEKİLER... I ÖZET... III ABSTRACT... IV ÖNSÖZ...V ÇİZELGELER DİZİNİ... VI ŞEKİLLER DİZİNİ...VII 1. GİRİŞ...1 2. ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR...3 3. MATERYAL VE METOD...5 3.1. Materyal...5 3.1.1. Bulanık Mantık(Fuzzy)...5 3.1.2. Bulanık Mantık Sistemlerinin Gelişimi...6 3.1.3. Bulanık Küme Kuramı Ve Bulanık Mantık...8 3.1.4. Bulanık Kümeler Ve Olasılık...15 3.1.5. Bulanık Çıkarım...16 3.1.6. Bulanık Mantık Denetleyicinin Üstünlükleri Ve Sakıncaları...16 3.1.6.1. Üstünlükler...16 3.1.6.2. Sakıncalar...17 3.2. Metod...18 3.2.1. Bulanık Mantık Denetleyicili Sistemler...18 3.2.2. Denetim (Karar) Yüzeyi...19 3.2.3. Bulanık Mantık Denetleyici Sistem Tasarımı...19 3.2.4. Bulanık Mantık Denetim Kurallarının Oluşturulması...20 3.2.5. Basit Bulanık Mantık Denetleyiciler...22 3.2.6. Genel Bulanık Mantık Denetleyiciler...24 3.2.6.1. Bulandırma (fuzzyfication) Birimi...24 3.2.6.2. Bilgi Tabanı...25 3.2.6.3. Karar Verme Birimi...25 3.2.6.3.1. Max-Dot...26 3.2.6.3.2. Min-Max...26 3.2.6.4. Durulama (Defuzzyfication) Birimi...28 3.2.6.4.1. Maksimum Üyelik Yöntemi...28 3.2.6.4.2. Ağırlık Merkezi Yöntemi...29 3.2.6.4.3. Ağırlık Ortalaması Yöntemi...29 3.2.6.4.4. Mean-Max Üyelik Yöntemi...30 3.2.7. Bulanık Mantık Denetim Uygulamaları...32 3.2.7.1. Bir Bulanık Mantık Denetleyici Sistem Tasarımı...34 3.2.7.2. Bulanık Mantık Denetimli Sıcaklık Denetim Sistemi...37 3.2.7.2.1. İklimlendirme...37 3.2.7.2.2. Denetim Elemanı Ve Algılayıcılar...38 3.2.7.2.2.1. Ana Denetim Paneli (ADP)...38 3.2.7.2.3. Bulanık Mantık Denetleyici...39 3.2.7.2.4. Bulanık Mantık Denetleyici Biriminin Tasarlanması...39 3.2.7.2.5. Bulanık Mantık Denetleyici Giriş Ve Çıkış Değişkenlerinin Tanımlanması 40 3.2.7.2.5.1. Isı_Hata(e) Giriş Değişkeni...40 I

İÇİNDEKİLER SAYFA 3.2.7.2.5.2. Isı_Hata_Değişim(ce) Giriş Değişkeni...40 3.2.7.2.6. Bulanık Mantık Çıkış Değişkeni...40 3.2.7.2.7. Bulandırma...41 3.2.7.2.8. Bulanık Küme Tanımları...41 3.2.7.2.9. Üyelik işlevleri...42 3.2.7.2.9.1. Giriş Değişkenlerinin Üyelik İşlevleri...42 3.2.7.2.9.2. Çıkış Değişkeninin Üyelik İşlevi...42 3.2.7.2.10. Bulanık Çıkarım...43 3.2.7.2.11. Durulama...44 4. BULGULAR VE TARTIŞMA...45 4.1. Katı Yakıtlı Buhar Kazanında Fuzzynin Uygulanması...45 4.1.1. Bulanık Mantık Denetleyici Biriminin Tasarlanması...46 4.1.2. Bulanık Mantık Denetleyici Giriş Ve Çıkış Değişkenlerinin Tanımlanması...46 4.1.2.1. Basınç_Hata(e) Giriş Değişkeni...46 4.1.2.2. Basınç_Hata_Değişim(ce) Giriş Değişkeni...46 4.1.3. Bulanık Çıkış Değişkeni...46 4.1.4. Bulandırma...47 4.1.5. Bulanık Küme Tanımları...47 4.1.6. Üyelik İşlevleri...49 4.1.6.1. Giriş Değişkenlerinin Üyelik işlevleri...50 4.1.6.2. Çıkış Değişkeninin Üyelik İşlevi...50 4.1.7. Bulanık Çıkarım...51 4.1.8. Durulama...53 4.2. Sistemin Genel Yapısı Ve Çalışması...56 KAYNAKLAR...68 EKLER...72 II

ÖZET T.C. KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS TEZİ ÖZET KATI YAKITLI BUHAR KAZANININ BULANIK MANTIK DENETLEYİCİ İLE TAM OTOMASYONUNUN GERÇEKLEŞTİRİLMESİ DANIŞMAN: Dç. Dr. H. Rıza ÖZÇALIK Yıl : 2006 Sayfa : 72 Jüri : Dç. Dr. H. Rıza ÖZÇALIK : Prof. Dr. M.Kemal KIYMIK : Yrd. Dç. Dr. Mustafa DANACI(Erciyes Üniversitesi) Bu çalışmada, katı(kömür) yakıtlı buhar kazanında, kömürün yanması için gerekli olan taze havanın(yakma havası) Programming Lojik Controlor(PLC) ile kontrolü sunulmaktadır. Bu kontrolü sağlarken FUZZY(Bulanık Mantık) KONTROL SİSTEMİ kullanılmıştır. Buhar kazanının ürettiği buhar işletme tarafından sürekli nonlineer olarak tüketilmektedir. Bu sebeple buhar basıncı sürekli değişim halindedir. Bu nedenle kontrolörcülerin kullandığı en hassas yöntemlerden biri olan Fuzzy denetim algoritması kullanılmıştır. Elde edilen grafiklerden de anlaşılacağı üzere fan motorunun hız denetiminde fuzzynin kullanılması oldukça başarı sağlamıştır. Fuzzy katsayısının değişimine göre sistemin performansı değişmektedir. Bu değer deneme sonuçlarına göre optimal duruma getirilmiştir. Anahtar Kelimler: PLC, Fuzzy, Otomasyon, Otomatik Kontrol III

ABSTRACT T.C. UNIVERSITY OF KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED SCIENCES DEPARTMENT OF ELECTRICAL AND ELECTRONICS ENGINEERING MSc THESIS ABSTRACT TO MAKE FULL OTOMATION OF STİFF FUEL VAPOR BOİLER WİTH FUZZY Supervisor: Dç. Dr. H. Rıza ÖZÇALIK Year: 2006, Pages: 102 Jury : Dç. Dr. H. Rıza ÖZÇALIK : Prof. Dr. M.Kemal KIYMIK : Yrd. Dç. Dr. Mustafa DANACI (University of Erciyes) In this study, in stiff(coal) fuel vapor boiler, it is presented control of fresh air that necessary for burn the coal, with Programming Lojik Controler(PLC). Fuzzy control system is used in this control. Vapor that is produced by boiler is exhausted as nonlineer by a lot of machines. So pressure of vapor always changes. So Fuzzy algorithm that is very sensitive is used. Because Fuzzy presents stability of system, increases performance of system, is cheap for company and investment in endüstrial inspection. Separately structure of system and dynamics property of system are known very well and is necessary mathematical model. But mathematical model of stiff fuel vapor boiler is very hard. Maybe it is not possible. Fuzzy do not need mathematical model any system. Therefore we prefer fuzzy algorithm in this study As it was understood from the discoveries' graphics which were got, it had been supplied for fuzzy in using classification problem successfully. Fuzzy performance has been changing according to the changing of fuzzy parametre. This values had been made optimal according to experimental results. Key Words: Fuzzy, Otomation, PLC, Otomatic Control, Boiler IV

ÖNSÖZ ÖNSÖZ Fuzzy yaklaşımı, makinelere insanların özel verilerini işleyebilme ve onların deneyimlerinden ve önsezilerinden yararlanarak çalışabilme yeteneği verir. Bu yeteneği kazandırırken sayısal ifadeler yerine sembolik ifadeler kullanır. İşte bu sembolik ifadelerin makinelere aktarılması matematiksel bir temele dayanır. Bu çalışmada, katı(kömür) yakıtlı buhar kazanında, kömürün yanması için gerekli olan taze havanın(yakma havası) Programming Lojik Controlor(PLC) ile kontrolü sunulmaktadır. Bu kontrolü sağlarken FUZZY(Bulanık Mantık) Denetim Algoritması kullanılmıştır. Bu çalışma Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.. nolu projesi ile desteklenmiştir. Bu proje Kahramanmaraş Matesa Tekstil Sanayi Ve Ticaret Anonim Şirketi örme boya-kasar işletmesi kazan dairesi kömür kazanında uygulanmıştır. Çalışmalarım süresince bilgi ve tecrübesiyle yardımlarını esirgemeyen danışman hocam sayın Dç. Dr. H.Rıza ÖZÇALIK a, diğer hocalarım Prof.Dr. M.Kemal KIYMIK, Yrd.Dç.Dr. Serdar YILMAZ a ve tezin hazırlanması sırasında bana yardımcı olan Ceyhun YILDIZ a, Matesa Tekstil yöneticilerine, aileme ve tüm arkadaşlarıma teşekkürlerimi sunarım. Eylül 2006 KAHRAMANMARAŞ V

ÇİZELGELER DİZİNİ ÇİZELGELER DİZİNİ SAYFA Çizelge 3.1. Bulanık mantık denetiminin endüstriyel uygulamaları... 7 Çizelge 3.2. Bulanık mantığın çeşitli alanlardaki uygulamaları... 33 Çizelge 3.3. Kural Çizelgesi... 36 Çizelge 3.4. Kural Çizelgesi... 43 Çizelge 4.1. Kural Çizelgesi... 52 Çizelge 4.2. Basınç set değerlerine göre basıncın zamanla değişimi... 62 Çizelge 4.3. Basınç set değerlerine göre basıncın zamanla değişimi... 64 Çizelge 4.4. Basınç set değerlerine göre basıncın zamanla değişimi... 66 VI

ŞEKİLLER DİZİNİ ŞEKİLLER DİZİNİ SAYFA Şekil 3.1. Sıcaklık için bir keskin küme örneği... 9 Şekil 3.2. Bulanık kümelerde örtüşüm... 9 Şekil 3.3. Klasik boy uzunlukları kümesi... 10 Şekil 3.4. Klasik kümelerde kesişim... 11 Şekil 3.5. Boy uzunlukları bulanık kümeleri... 12 Şekil 3.6. Örnek üyelik işlevi eğrisi... 13 Şekil 3.7. Üçgen, yamuk ve çan eğrisi üyelik işlevi... 13 Şekil 3.8. Değişik üyelik işlevleri... 14 Şekil 3.9. Yedi ayrı etiketli üyelik işlevleri ve örnek ölçeklendirme katsayısı... 15 Şekil 3.10. Kapalı döngülü denetim sistemi... 18 Şekil 3.11. Basit bir bulanık mantık denetleyici.... 22 Şekil 3.12. Bulanık mantık denetleyicinin temel yapısı... 24 Şekil 3.13. Max-Dot çıkarım... 27 Şekil 3.14. Min-Max çıkarım... 27 Şekil 3.15. Maksimum üyelik yöntemi... 28 Şekil 3.16. Ağırlık merkezi yöntemi... 29 Şekil 3.17. Ağırlık ortalaması yöntemi... 30 Şekil 3.18. Mean-Max üyelik yöntemi... 31 Şekil 3.19. Endüstriyel işlemin kapalı döngü bulanık mantık denetleyci ile denetimi 34 Şekil 3.20. Hata için üyelik işlevi... 35 Şekil 3.21. Hatanın değişimi için üyelik işlevi... 35 Şekil 3.22. Denetim değişkeni için üyelik işlevi... 36 Şekil 3.23. Modellenecek sistemin blok diyagramı... 38 Şekil 3.24. Bulanık mantık denetleyici biriminin blok şeması... 40 Şekil 3.25. Giriş değişkenlerinin üyelik işlevleri grafiği... 42 Şekil 3.26. Çıkış değişkeninin üyelik işlevi grafiği... 43 Şekil 4.1. Basınç denetim sistemin blok diyagramı... 45 Şekil 4.2. Hatanın üyelik fonksiyonlardaki üyelik dereceleri... 48 Şekil 4.3. Hata değişiminin üyelik fonksiyonlardaki üyelik dereceleri... 48 Şekil 4.4. Giriş değişkenlerinin üyelik işlevlşeri... 49 Şekil 4.5. Hatanın üyelik fonksiyonlardaki üyelik dereceleri... 50 Şekil 4.6. Hata değişiminin üyelik fonksiyonlardaki üyelik dereceleri... 50 Şekil 4.7. Çıkış değişkeninin üyelik işlevi... 51 Şekil 4.8. Durulama işlevi grafiği... 53 Şekil 4.9. Hatanın üyelik fonksiyonlardaki üyelik dereceleri... 54 Şekil 4.10. Hata değişiminin üyelik fonksiyonlardaki üyelik dereceleri... 54 Şekil 4.11. Durulama işlevi... 55 Şekil 4.12. Buhar üretim sistemin genel yapısı... 56 Şekil 4.13. Basınç denetim sistemin genel blok yapısı... 57 Şekil 4.14. Kullanılan basınç dönüştürücünün görünümü... 57 Şekil 4.15. Elektrik panosunda PLC nin görünümü... 58 Şekil 4.16. Elektrik panosunda inverterin görünümü... 59 Şekil 4.17. Taze hava fanı... 60 Şekil 4.18. Elektrik panosundan bir görünüm... 61 VII

ŞEKİLLER DİZİNİ SAYFA Şekil 4.19. Kazan Buhar Basıncının 1.Set Değerleri İçin Zamanla Değişimi... 63 Şekil 4.20. Hatanın 1.Set Değer Gurubu İçin Zamanla Değişimi... 65 Şekil 4.20. Kazan Buhar Basıncının 2.Set Değerleri İçin Zamanla Değişimi... 65 Şekil 4.20. Hatanın 2.Set Değer Gurubu İçin Zamanla Değişimi... 65 Şekil 4.20. Kazan Buhar Basıncının 3.Set Değerleri İçin Zamanla Değişimi... 65 Şekil 4.21. Hatanın 3.Set Değer Gurubu İçin Zamanla Değişimi... 67 VIII

SİMGELER VE KISALTMALAR DİZİNİ SİMGELER VE KISALTMALAR DİZİNİ PLC : Programlanabilir Lojik Kontrolör AOM : Analog Çıkış Modülü AIM : Analog Giriş Modülü e : Hata ce : Hata Değişimi Fuzzy : Bulanık Mantık NÇB : Negatif Çok Büyük NB : Negatif Büyük NOB : Negatif Orta Büyük NO : Negatif Orta NOK : Negatif Orta Küçük NK : Negatif Küçük S : Sıfır PK : Pozitif Küçük POK : Pozitif Orta Küçük PO : Pozitif Orta POB : Pozitif Orta Büyük PB : Pozitif Büyük PÇB : Pozitif Çok Büyük ÇK : Çok Küçük K : Küçük B : Büyük O : Orta ÇB : Çok Büyük EB : En Büyük µ : Üyelik İşlevi V : Voltaj(Gerilim) Bilgisi IX

GİRİŞ 1. GİRİŞ Bu çalışmada katı(kömür) yakıtlı buhar kazanında, kömürün yanması için gerekli olan taze havanın(yakma havası) Programming Lojik Controlor(PLC) ile kontrolü sunulmaktadır. Bu kontrolü sağlarken FUZZY(BULANIK MANTIK) KONTROL SİSTEMİ kullanılmıştır. Buhar kazanının ürettiği buhar işletme tarafından sürekli nonlineer olarak tüketilmektedir. Bu sebeple buhar basıncı sürekli değişim halindedir. Bu nedenle kontrolörcülerin kullandığı en hassas yöntemlerden biri olan Fuzzy(Bulanık Mantık) denetim algoritması kullanılmıştır. Bulanık mantık, klasik mantığın aksine iki seviyeli değil, çok seviyeli işlemleri kullanmaktadır. Bulanık mantık yaklaşımı, makinelere insanların özel verilerini işleyebilme ve onların deneyimlerinden ve önsezilerinden yararlanarak çalışabilme yeteneği verir. Bu yeteneği kazandırırken sayısal ifadeler yerine sembolik ifadeler kullanır. İşte bu sembolik ifadelerin makinelere aktarılması matematiksel bir temele dayanır. Bulanık mantık denetleyicinin temeli bu tür sözlü ifadeler ve bunlar arasındaki mantıksal ilişkiler üzerine kurulmuştur. Bulanık mantık denetleyici uygulanırken sistemin matematiksel modellenmesi şart değildir. Klasik denetim uygulamalarında karşılaşılan zorluklar nedeni ile, bulanık mantık denetimi alternatif yöntem olarak hızla gelişmiş ve modern denetim alanında geniş uygulama alanı bulmuştur. Bulanık mantığın ilk uygulaması, Mamdani tarafından 1974 yılında bir buhar makinesinin denetiminin gerçekleştirilmesi olmuştur. Bu tarihten sonra Bulanık mantık, su arıtmadan metro denetimine, elektronik pazarından, otomotiv ürünlerine, ısı, sıvı, gaz akımı denetiminden, kimyasal ve fiziksel süreç denetimlerine kadar bir çok alanda kullanılmıştır. Endüstriyel bir süreç denetiminde, sistemin güvenliği ve kararlılığını sağlaması, kolay, anlaşılır, tamir edilebilir ve değiştirilebilir olması, sistemin performansını istenilen seviyeye çıkarması, yatırım ve işletme açısından ucuz olması istenir. Bu koşulların gerçekleştirilmesi için denetlenecek sistemin yapısının ve dinamik özelliklerinin çok iyi bilinip matematiksel modellemesi gerekir. Bazı sistemlerin matematiksel modellemesi mümkün olmayabilir. Sistemin değişkenleri matematiksel modelleme yapılabilecek kadar kesin olarak bilinmeyebilir veya bu değişkenler zaman içinde değişiklik gösterebilir. Bazı sistemlerde modelleme doğru şekilde yapılsa bile elde edilen modelin denetleyici tasarımında kullanımı karmaşık problemlere ve oldukça yüksek maliyete neden olabilir. Bu nedenle, bazı denetim algoritmalarının belirsiz, doğru olmayan, iyi tanımlanmamış, zamanla değişen ve karmaşık sistemlere uygulanması mümkün olmayabilir. Bu durumda ya hiç çözüm üretilememekte ya da elde edilen denetleyicinin performansı yeterince iyi olmamaktadır. Bu gibi durumlarda genellikle bir uzman kişinin bilgi ve deneyimlerinden yararlanılma yoluna gidilir. Uzman kişi az, çok, pek az, pek çok, biraz az, biraz çok gibi günlük hayatta sıkça kullanılan dilsel niteleyiciler doğrultusunda bir denetim gerçekleştirir. Bu dilsel ifadeler doğru şekilde bilgisayara aktarılırsa hem uzman kişiye ihtiyaç 1

GİRİŞ kalmamakta hem de uzman kişiler arasındaki denetim farkı ortadan kalkmaktadır. Böylece denetim mekanizması esnek bir yapıya kavuşmaktadır. Temeli insanın herhangi bir sistemi denetlemedeki düşünce ve sezgilerine bağlı davranışının, benzetimine dayanmaktadır. Dolayısıyla bir insan bir sistemin bulunduğu gerçek durumdan, istenilen duruma götürmek için sezgilerine ve deneyimlerine bağlı olarak bir denetim stratejisi uygulayarak amaca ulaşmaktadır. Bulanık mantık işte bu tür mantık ilişkileri üzerine kurulmuştur. Bulanık mantık için matematiğin gerçek dünyaya uygulanması denilebilir. Çünkü gerçek dünyada her an değişen durumlarda değişik sonuçlar çıkabilir. Bu çalışmada katı yakıtlı buhar kazanının matematiksel modellemesi oldukça zordur, belkide mümkün değildir. Mümkün olsa bile, sistemin değişkenleri matematiksel modelleme yapılabilecek kadar kesin olarak bilinmemektedir, bu değişkenler zaman içinde değişiklik gösterebilmekte veya işletmeden işletmeye farklı olmaktadır. Burada bulanık mantığın tercih edilme nedenlerinden biride Bulanık Mantık Denetim Algoritmasının matematiksel modellemeye ihtiyaç duymamasıdır. Bulanık mantık denetleyicinin temeli sözel ifadelere dayanır. Sözel ifadelerin bilgisayara aktarılması matematiksel bir temele dayanır. Bu matematiksel temel, bulanık kümeler kuramı ve bulanık mantık olarak adlandırılır. Bulanık mantık bilinen klasik mantık gibi (0,1) olmak üzere iki seviyeli değil, [0, 1] aralığında çok seviyeli işlemleri ifade etmektedir. 2

ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR 2. ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR Ahmet Yüksek (2002), çalışmasında bir anahtarlamalı güç kaynağı için bulanık mantık denetleyici tasarımını sunmuştur. Vedat Topuz (2002), çalışmasında genetik proses kontrolünü gerçekleştirmek için bulanık mantık denetleyiciden faydalanmıştır. İlker Subaşı (2002), çalışmasında bulanık mantık temelli robot kontrolünü sunmuştur. Janset Kuvulmaz (2002), endüstriyel prosesler için PID tipi bulanık kontrol tasarımını gösteren bir çalışma yapmıştır. Metin Yıldırım (2002), Aerdinamik olarak sürülen füzelerin bulanık mantık denetleyici ile denetlenebildiğini gösteren bir çalışma yapmıştır. Bülent Efecik (2002), çalışmasında değişken sığalı kompresörlü buzdolabının çalışma oranının uyarlanır bulanık denetimi konusunu incelemiştir. Vedat Kıray (2002), dinamik dengeleme sistemi, modellenmesi ve bulanık mantık ile denetimi konusunda çalışma yapmıştır. Yusuf Oysal (2002), fero modelleme ve optimal bulanık kontrol konusu üzerinde çalışmıştır. İbrahim Beklan Küçükdemiral (2002), nöral-genetik tabanlı optimal bulanık kontrolörün gerçeklenmesi ve DC servomotora uygulanması konusunda bir çalışma sunmuştur. Ramazan Bayındır (2002), çalışmasında bulanık mantık denetimli senkron motor ile reaktif güç kompanzasyonu üzerinde durmuştur. Zafer Güney (2002), çalışmasında eğitim amaçlı bulanık mantık denetleyici tasarlamıştır ve bunda da başarılı olmuştur. İsmail Sarıtaş (2003), medikal alnda bulanık kontrol amacıyla bulanık mantık denetleyici kullanarak bir çalışma yapmıştır. Şule Özdemir (2003), çalışmasında reaktif güç kompanzasyonu ve harmonik azaltımında kullanılan kompanzatörün bulanık mantık denetimi ile analizi ve simulasyonunu irdelemiştir. Emre Kıyak (2003), bulanık mantık denetimi ile uçuş kontrol uygulamaları üzerine bir çalışma yapmıştır. 3

ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR S.Seçkin Erdem (2003), çalışmasında taşıt süspansiyon sistemlerinin geliştirilmesinde bulanık mantık denetleyiciden faydalanmıştır. Hulusi Ayluçtarhan (2003), elektrik motorlarının bulanık mantık denetleyici ile denetlenmesi konusunda çalışma yapmıştır, ve gayet başarılı olduğunu gözlemlemiştir. Recep Arınç (2003), çalışmasında bulanık mantık yöntemiyle asenkron motor hız kontrolü ve simülasyonunu sunmuştur. 4

MATERYAL VE METOD 3. MATERYAL ve METOT 3.1. Materyal Çalışmada kullanılan materyaller, içerisinde bulanık mantık denetleyici olan Delta PLC, Operatör paneli, 24 Volt DC beslemeli 4-20 ma çıkışlı basınç dönüştürücü, Kömür yakıtlı buhar kazanı, Frekans inverteridir. 3.1.1. Fuzzy(Bulanık Mantık) Bulanık mantık denetleyicinin temeli sözel ifadelere dayanır. Sözel ifadelerin bilgisayara aktarılması matematiksel bir temele dayanır. Bu matematiksel temel, bulanık kümeler kuramı ve bulanık mantık olarak adlandırılır. Bulanık mantık bilinen klasik mantık gibi (0,1) olmak üzere iki seviyeli değil, [0, 1] aralığında çok seviyeli işlemleri ifade etmektedir. Örneğin odadaki klimanın motoru otomatik olarak değil de, bir insan tarafından denetlendiği varsayılsın. Eğer oda sıcaklığı biraz arttıysa işletmen motorun hızını biraz artıracaktır, eğer oda sıcaklığı çok düştüyse motor hızını çok azaltacaktır. Burada kullanılan biraz, çok kelimeleri dilsel terimler olup bulanık değişkenler olarak isimlendirilirler. Bulanık mantık denetimi dilsel olarak tanımlanmış denetim stratejisini uzman tabanlı otomatik denetim algoritmasına çevirir. Deneyimler Bulanık mantık denetimi ile elde edilen çıkış performansının klasik yöntemlerle elde edilene göre daha iyi olduğunu göstermiştir. Özellikle sistemin karmaşık olduğu ve analizinin klasik yöntemlerle yapılamadığı ve bilgilerin niteliklerinin belirsiz veya kesin olmadığı durumlarda bulanık mantık denetim yöntemi çok uygun olmaktadır. Bu yaklaşım ilk defa Amerika Birleşik Devletlerinde düzenlenen bir konferansta 1956 yılında duyurulmuştur. Ancak bu konudaki ilk ciddi adım 1965 yılında Lotfi A. Zadeh tarafından yayınlanan bir makalede bulanık mantık veya bulanık küme kuramı adı altında ortaya konulmuştur. Zadeh bu çalışmasında insan düşüncesinin büyük çoğunluğunun bulanık olduğunu, kesin olmadığını belirtmiştir. Bu yüzden 0 ve 1 ile temsil edilen boolean mantık bu düşünce işlemini yeterli bir şekilde ifade edememektedir. Insan mantigi, açık, kapalı, sıcak, soğuk, 0 ve 1 gibi değişkenlerden oluşan kesin ifadelerin yanı sıra, az açık, az kapalı, serin, ılık gibi ara değerleri de göz önüne almaktadır. Bulanık mantık klasik mantığın aksine iki seviyeli değil, çok seviyeli işlemleri kullanmaktadır. Ayrıca Zadeh insanların denetim alanında, mevcut makinelerden daha iyi olduğunu ve kesin olmayan dilsel bilgilere bağlı olarak etkili kararlar alabildiklerini savunmuştur. Klasik denetim uygulamalarında karşılaşılan zorluklar nedeniyle, Bulanık mantık denetimi alternatif yöntem olarak çok hızlı gelişmiş, ve modern denetim alanında geniş, uygulama alanı bulmuştur. Bulanık mantığın genel özellikleri Zadeh tarafından şu şekilde ifade edilmiştir; Bulanık mantıkda, kesin değerlere dayanan düşünme yerine, yaklaşık düşünme kullanılır. 5

MATERYAL VE METOD Bulanık mantıkda her şey [0,1] aralığında belirli bir derece ile gösterilir. Bulanık mantıkda bilgi büyük, küçük, çok az gibi dilsel ifadeler şeklindedir. Bulanık çıkarım işlemi dilsel ifadeler arasında tanımlanan kurallar ile yapılır. Her mantıksal sistem bulanık olarak ifade edilebilir. Bulanık mantık matematiksel modeli cok zor elde edilen sistemler için çok uygundur. Bulanık mantık tam olarak bilinmeyen veya eksik girilen bilgilere göre işlem yapma yeteneğine sahiptir. ifade etmektedir. 3.1.2. Bulanık Mantık Sistemlerinin Gelişimi Geçmiş birkaç yıl içinde özellikle Japonya, Amerika ve Almanya'da yaklaşık 1000'e yakın ticari ve endüstriyel bulanık mantık sistemleri başarıyla gerçekleştirilmiştir. Yakın gelecekte ticari ve endüstriyel uygulamalarda, bulanık mantık sistemlerinin dünya çapında önemli oranda arttığı görülecektir. Bulanık mantığın ilk uygulaması, Mamdani tarafından 1974 yılında bir buhar makinesinin bulanık denetiminin gerçekleştirilmesi olmuştur. 1980 yılında bir Hollanda şirketi çimento fırınlarının denetiminde bulanık mantık denetimi uygulamıştır. 3 yıl sonra Fuji elektrik şirketi su arıtma alanları için kimyasal puskürtme aleti üzerine çalışmalar yapmıştır. 1987'de ikinci IFSA kongresinde ilk bulanık mantık denetleyicileri sergilenmiştir. Bu denetimler 1984 yılında araştırmalara başlayan Omron şirketinin 700'den fazla yaptığı uygulamaları içermektedir. 1987 yılında ise Hitachi takımının tasarladığı Japon Sendai metrosu denetleyicisi çalışmaya başlamıştır. Bu bulanık mantık denetim metroda daha rahat bir seyahat, düzgün bir yavaşlama ve hızlanma sağlamıştır. 1989 yılında Omron şirketi Japonya'nın Harumi şehrinde bulunan çalışma merkezinde yapmış olduğu bulanık sonuç-board'la yapılan depolama, tekrar etme ve bulanık sonuçlarını elde etmek için kullanılan (RISC) bilgisayara dayalı olan çalışmaları tanıtmıştır. Bulanık mantık kuramının uygulamalarının ürünleri Japonya'da 1990 yılında tüketicilere sunulmuştur. Örneğin, Bulanık mantık denetimli çamaşır makinesinde, makine çamaşırın cinsine, miktarına, kirliliğine göre en etkili çamaşır yıkama ve su kullanım programını seçebilmektedir. Bulanık mantık uygulamalarına diğer bir örnek arabalarda yakıt püskürtme ve ateşleme sisteminin denetimidir. Ayrıca, elektrik süpürgesi, televizyon ve müzik kümeleri gibi aygıtlarda da bulanık mantık denetim kullanılmaktadır. 1993 yılında Sony, The Palm Top sistemini tanıtmıştır. Burada bulanık mantık ile elle yazılan kanji karakterlerinin makine tarafından tanınması sağlanmıştır. Örneğin eğer 253 yazılırsa, burada Sony Palmtop S harfinden 5 sayısını ayırt edebilmektedir. Bugün elektronik pazarında, pek çok üretim bulanık mantık temeline dayanmaktadır. Bulanık mantık denetim sistemlerinin pek çoğu tüketiciler için SEA/Japonya'da 6

MATERYAL VE METOD üretilmektedir. Bulanık mantığa dayanan pek çok otomotiv ürünleri piyasaya sunulmuştur. Çizelge 1.1'de bulanık mantık yaklaşımının kullanıldığı birkaç örnek görülmektedir. Bulanık mantık uygulamaları, ısı, elektrik akımı, sıvı gaz akımı denetimi, kimyasal ve fiziksel süreç denetimlerinde kullanılmaktadir. Bulanık mantık yaklaşımı uygulandığında öncelikle problemin özellikleri tanımlanır. Bulanık mantık yaklaşımlarının kullanıldığı sistemler klasik sistemlere göre daha etkin ısı ve hız denetimi yapabilmektedir. Ayrıca, enerji tasarrufu sağlanmakta ve aygıt omrü uzamaktadır. Çizelge 3.1 Bulanık mantık Denetimin Endüstriyel Uygulamaları Çamaşır makinesi Pirinç fırını Fırın/Kızartıcı Mikrodalga fırın ElektrikliTıraş Makinesi Buzdolabı Batarya sarj cihazı Elektrikli Süpürge Camcorder Klima Denetimi Isı Denetimi Kredi Kartı AEG, Sharp, Goldstar Goldstar Tefal Sharp Sharp Whirlpool Bosch Philips, Siemens Canon, Sanyo, JVC Ford NASA inspace shuttle GE Corporation Bulanık mantık sistemlerde denetim kurallarının tanıtımı genellikle daha kolay ve basittir. Genel olarak bulanık mantık denetleyiciler daha az kural gerektirmekte ve daha yüksek performans sağlamaktadırlar. Bulanık mantık işlemleri problemin analiz edilmesi ve tanımlanması, kümelerin ve mantıksal ilişkilerin oluşturulması, mevcut bilgilerin bulanik kümelere dönüştürülmesi ve modelin yorumlanması aşamalarından oluşmaktadır. Birçok önkoşul kullanılarak Bulanık mantık problemi çözüme götürüp götüremeyeceğine karar verilebilir. Bu önkoşullara sonucun tutarlılık oranını ve verilerin belirlilik ölçüleri de dahildir. Öncelikle çözülecek problem için bulanık mantık yaklaşımının doğru bir seçenek olup olmadığına karar verilir. Eğer uygulanacak sistemin davranışı kurallar ile ifade edilebiliyorsa veya karmaşık birr matematiksel işlem gerektiriyorsa, bulanık mantık yaklaşımı uygulanabilir. Aksi taktirde bulanık mantık ile elde edilen sonuçlar büyük olasılıkla istenilen değerleri vermeyecektir. 7

MATERYAL VE METOD Sistemin her bir çıkış ve giriş degişkenleri için üyelik işlevi tanımlanmalıdır. Üyelik işlevinin sayısı sistemin davranışına bağlı olmakla birlikte, aynı zamanda tasarımcı seçimine de bağlıdır. Kaç tane kural gerektiğine tasarımcı karar verir. Bulanık mantık çok degişkenli mantıktır. Yani bu mantıkta küme üyeleri derecelendirilebilir. Bu basit bir örnek ile açıklanacak olursa; bilgisayar dünyasında büyük önemi olan ikili sayılarda, sayı 0 yada 1 olabilir, bilgisayar mantığına uygulanırsa ya doğru yada yanlış olabilir. Bulanık mantık kuramının en büyük özelliği 'klasik' bilgide olduğu gibi sayılardan çok sembolik bilgilerin kullanılmasıdır. Bu bilgi kavramları nesneleri düşünürken bir insanın göz önünde bulundurduğu olguların aynılarını temsil eder. Bu sayısal işlem yöntemlerinin kullanılmasını dışlamaz, ancak sonuçların incelenmesi genellikle sembole dayalı olarak yapılır. Bulanık mantıkda bulunan ikinci bir kavramda klasik algoritma metotlarının tersine tecrübeye dayalı bilgi metotları kavramıdır. Bulanık mantığın bir başka özelliği de işlenen verilerin ve bilgilerin belirsiz, eksik, yanlış ve hatta çelişkili olduğu durumlarla yetinmesidir. Bulanık mantık çok karmaşık bir problemi tamamen çözmese de etkili metotlar geliştirir. Bulanık mantık ile tasarlanan ürünlerin kullanımı, tasarlanması, denenmesi daha kolay ve standart sistemlere göre daha iyi bir denetim sağlamaktadır. Ayrıca bulanık mantığın uygulamaya geçirilişi kolay, hızlı ve ekonomiktir. 3.1.3. Bulanık Küme Kuramı Ve Bulanık Mantık Klasik küme kuramında bir eleman o kümenin ya elemanıdır ya da değildir. Hiç bir zaman kısmi üyelik olmaz. Nesnenin üyelik degeri 1 ise kümenin tam elemanı, 0 ise elemanı değildir. Başka bir deyişle klasik veya yeni ürün kümelerinde elemanların üyelikleri {0,1} değerlerini alır. Bulanık mantık, insanın günlük yaşantısında nesnelere verdiği üyelik değerlerini, dolayısıyla insan davranışlarını taklit eder. Örneğin elini suya sokan bir kişi hiç bir zaman tam olarak ısısını bilemez, onun yerine sıcak, az sıcak, soğuk, çok soğuk gibi dilsel niteleyiciler kullanır. Klasik kümelere örnek Şekil 3.1'de verilmiştir. Eğer sıcaklık 20 o C'nin altına düşerse sıcak değildir. Yani klasik mantık kuramına göre 19,5 o C sıcak değildir. Doğal olarak bu mantığın hiç bir esnekliği yoktur. Gerçek dünyada ise sınırlar bu kadar keskin değildir. Endüstriyel denetleyici için bu durum ele alınırsa, denetleyicideki fiziksel büyüklüklerin dahil olduğu kümeler birbirlerinden böyle keskin sınırlarla ayrılmışlarsa denetim çıktısının ani değişiklikler göstermesi kaçınılmaz olacaktır. Bir de üyelik durumunun belirsizliği söz konusudur. Çok sık olarak, gerçek fiziki kelimelerle karşı karşıya gelen nesnelerin kümeleri, üyeliklerin önkoşullarını tam olarak tanımlayamaz. Örneğin, hayvanlar kümesi açıkça köpekleri, atları, kuşları vb. ve onların üyeliklerini kapsar. Fakat bakteriler vb. hayvanlar kümesiyle ilişkide belirsiz yapılara sahiptirler. Gerçek küme tanımlaması, bilginin iletişimi, insan düşüncesindeki özellikle modellerin tanınması, soyut düşünce alanlarında önemli rol oynar. 8

MATERYAL VE METOD Üyelik Derecesi 1 Soğuk Sıcak Sıcaklık (C) 5 10 15 20 25 30 35 40 Şekil 3.1 Sıcaklık için bir keskin küme örneği Klasik kümelerin aksine bulanık kümelerde elemanların üyelik dereceleri [0, 1] arasında sonsuz sayıda değişebilir. Bunlar üyeliğin derecelerinin devamlı ve aralıksız bütünüyle bir kümedir. Keskin kümelerdeki soğuk-sıcak, hızlı-yavaş, aydınlık-karanlık gibi ikili değişkenler, bulanık mantık da biraz soğuk, biraz sıcak, biraz karanlık gibi esnek niteleyicilerle yumuşatılarak gerçek dünyaya benzetilir. En önemli fark, böyle bir çatıda bilginin kaynağındaki küme üyeliğinin kesin tanımlanmış önkoşullarının olmayışı ve daha çok problemlerle rasgele değişkenlerin hazır bulunmasındaki iş yapılan doğal yolu hazırlamasıdır. Bulanık kümeler için Şekil 3.2'de bir örnek verilmiştir. Burada 10-40 o C arasındaki değerler sıcak kümesine üyedirler. 20-40 o C arasındaki değerler üyelik dereceleri l'dir, 10-20 o C derece arasındaki sıcaklıkların ise üyelik dereceleri 0 ile 1 değerleri arasında değişecektir. Başka bir ifade ile örneğin 11 o C az sıcak, 15 o C biraz sıcak olarak değerlendirilecektir. 20 o C'yi oda sıcaklığı kabul ederek, soğuk bulanık kümesi oluşturulduğunda Şekil 3.2 elde edilir. Üyelik Derecesi 1 0.5 Soğuk Sıcak Sıcaklık (C) 5 10 15 20 25 30 35 40 Şekil 3.2 Bulanık kümelerde örtüşüm 9