Yüksek Mertebeden Sistemler İçin Ayrıştırma Temelli Bir Kontrol Yöntemi

Benzer belgeler
Gerçek Zamanlı Giriş Şekillendirici Tasarımı Design of Real Time Input Shaper

Sayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç

denklemini sağlayan tüm x kompleks sayılarını bulunuz. denklemini x = 64 = 2 i şeklinde yazabiliriz. Bu son kompleks sayıları için x = 2iy

BEKLENEN DEĞER VE VARYANS

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

Deney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

Giriş. Değişkenlik Ölçüleri İSTATİSTİK I. Ders 5 Değişkenlik ve Asimetri Ölçüleri. Değişkenlik. X i ve Y i aşağıdaki gibi iki seri verilmiş olsun:

Değişkenler Arasındaki İlişkiler Regresyon ve Korelasyon. Dr. Musa KILIÇ

Parametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2

YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir.

Quality Planning and Control

Zaman Gecikmesine Sahip Kesirli Dereceli Belirsiz Sistemler için Kontrolör Tasarımı

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

Polinom İnterpolasyonu

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ

BETONARME YAPILARIN DEPREM PERFORMANSININ DEĞERLENDİRİLMESİ. M.Emin ÖNCÜ 1, Yusuf CALAYIR 2

TÜRKİYE ŞEKERPANCARI ÜRETİMİNDE FAKTÖR TALEP ANALİZİ ( ) (TRANSLOG MALİYET FONKSİYONU UYGULAMASI) Yaşar AKÇAY 1 Kemal ESENGÜN 2

(DERS NOTLARI) Hazırlayan: Prof.Dr. Orhan ÇAKIR. Ankara Üniversitesi, Fen Fakültesi, Fizik Bölümü

MOS TRANZİSTORLARDA SICAK TAŞIYICI ETKİSİNİN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERLE İNCELENMESİ

1. GAZLARIN DAVRANI I

Tarihli Mühendislik ekonomisi final sınavı. Sınav süresince görevlilere soru sormayın. Başarılar dilerim.

HĐPERSTATĐK SĐSTEMLER

Zaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi

PERDE ÇERÇEVE SİSTEMLERİN DEPLASMAN ESASLI DİZAYNI İÇİN DEPLASMAN PROFİLİ

EGITIM AMAÇLI PNÖMATIK SERVO-KONTROL DÜZENEGIN DENEYSEL DEGERLENDIRMESI

) ( k = 0,1,2,... ) iterasyon formülü kullanılarak sabit

Bir Alışveriş Merkezinde Hizmet Sektörü Đçin En Kısa Yol Problemi ile Bir Çözüm

ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu

Yapı ve LQR kontrol sisteminin birleşik optimum tasarımı

S.Erhan 1 ve M.Dicleli 2

TEZ ONAYI Nur ÇELİK tarafıda hazırlaa ANOVA Modellerde Çarpık Dağılımlar Kullaılarak Dayaıklı İstatstksel Souç Çıkarımı ve Uygulamaları adlı tez çalış

Çift Taraflı Kontrol Sistemlerinin Biomedikal Alanda Uygulamaları

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 9 Sayı: 1 s. 1-7 Ocak 2007 HİDROLİK PROBLEMLERİNİN ÇÖZÜMÜNDE TAŞIMA MATRİSİ YÖNTEMİ

İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi Journal of Advanced Technology Sciences ISSN:

Çok Aşamalı Sıralı Küme Örneklemesi Tasarımlarının Etkinlikleri Üzerine Bir Çalışma

ÖLÜ ZAMANLI SİSTEMLERİN PADÉ AÇILIMLARI KULLANARAK KATSAYI DİYAGRAM YÖNTEMİ (KDY) İLE KONTROLÜ

Gamma ve Weibull Dağılımları Arasında Kullback-Leibler Uzaklığına Dayalı Ayrım

OKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİLERDE MÜZİK EĞİTİMİ İLE ÇOCUKLARIN GELİŞİM ÖZELLİKLERİ ÜZERİNE TERAPÖTİK BİR ÇALIŞMA

ETKİN SINIR VE BETA KATSAYI KISITLI PORTFÖY SEÇİM MODELİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

AES S Kutusuna Benzer S Kutuları Üreten Simulatör

DC Motor Hız Kontrolü için Model Referans Uyarlamalı PID Denetleyici Tasarımı

Ergonomik Ürün Tasarımına Bütünleşik Bir Yaklaşım

REGRESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KARELER VE EN KÜÇÜK MEDYAN KARELER YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması

6. Uygulama. dx < olduğunda ( )

Tanımlayıcı İstatistikler

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Ara Sınavı

DOGRUSAL REGRESYONDA SAGLAM TAHMiN EDiciLER VE BiR UYGULAMA Meral Candan ÇETiN1, Aynur ORSOY1

SIMULINK kullanarak güç sistem geçici hal kararlılık analizi. Power system transient stability analysis using SIMULINK

EKONOMİK YÜK DAĞITIMI İÇİN YENİ BİR ALGORİTMA VE HESAPLAMA YÖNTEMİ

2q-Konveks Parpoligon Yaklaşımını Kullanarak Kesir Dereceli Affine Belirsizlik Yapısındaki Sistemlerin Nyquist Zarflarının Elde Edilmesi

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ

= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama

TABAKALI ŞANS ÖRNEKLEME

KUVVET SİSTEMLERİ KUVVET. Vektörel büyüklük. - Kuvvetin büyüklüğü - Kuvvetin doğrultusu - Kuvvetin uygulama noktası - Kuvvetin yönü. Serbest vektör.

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

WEİBULL DAĞILIMININ ÖLÇEK VE BİÇİM PARAMETRELERİ İÇİN İSTATİSTİKSEL TAHMİN YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

çözüm: C=19500 TL n=4 ay t=0,25 I i 1.yol: Senedin iskonto tutarı x TL olsun. Bu durumda senedin peşin değeri: P C I (19500 x) TL olarak alınabilir.

İntegratörlü sistemler için Katsayı Diyagram Metodu ile kontrolör tasarımı

Asimetri ve Basıklık Ölçüleri Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartillere dayanan (Bowley) Momentlere dayanan asimetri ve basıklık ölçüleri

III.4. YÜKSEK MERTEBE TAYLOR METODLARI. ( t)

Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI

Đst201 Đstatistik Teorisi I

BİLGİNİN EĞİTİM TEKNOLOJİLERİNDEN YARARLANARAK EĞİTİMDE PAYLAŞIMI

ĐÇI DEKILER 1. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR 1

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Dinamik Programlama. Örnek 3: Tıbbi Müdahale Ekiplerinin Ülkelere Dağıtımı

Genelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine

HIZLI EVRİMSEL ENİYİLEME İÇİN YAPAY SİNİR AĞI KULLANILMASI

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının

İŞLETMELERDE DAĞITIM SİSTEMİ MALİYETLERİ MİNİMİZASYONU İÇİN ÇÖZÜM MODELİ: BİR FİRMA UYGULAMASI

BİR KARMAŞIK SİSTEMİN GÜVENİLİRLİK BLOK DİYAGRAMI İÇİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONUNUN OLUŞTURULMASI VE İSTATİSTİKSEL GÜVENİLİRLİK HESAPLAMALARI*

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

Kontrol Sistemleri Tasarımı

Fark Denklemlerinin Çözümünde Parametrelerin Değişimi Yöntemi

RAYLEIGH DAĞILIMININ ARDIŞIK OLASILIK ORAN TESTİ SEQUENTIAL PROBABILITY RATIO TEST OF RAYLEIGH DISTRIBUTION

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

Tekil değerlerin ayrıştırılması (TDA) yöntemi ile duyarlılık analizi

Sürekli Faz Modülasyonlu Kaynak/Kanal Kodlamalı Sistemlerin Sönümlemeli Ortamlarda Hata Başarımı

ELECO '2012 Elektrik - Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 29 Kasım - 01 Aralık 2012, Bursa

SAYISAL ARAZİ MODELLERİNDE BAZI ENTERPOLASYON YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

MİNİMAL SİSTEMLERDE DURUM GERİBESLEMESİ İLE KUTUP ATAMA PROBLEMİNİN NÜMERİK ANALİZİ

İKİ ÖLÇÜTLÜ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: MAKSİMUM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME

KALİTE VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME İÇİN MÜŞTERİ GERİ BİLDİRİMLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE

TÜRKİYE DEKİ 380 kv LUK 14 BARALI GÜÇ SİSTEMİNDE EKONOMİK YÜKLENME ANALİZİ

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ AZALAN BOZULMA ORANINA SAHİP ÜÇ PARAMETRELİ YENİ BİR YAŞAM ZAMAN DAĞILIMI

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

değerine bu matrisin bir girdisi(elemanı,bileşeni) denir. Bir sütundan (satırdan) oluşan bir matrise bir sütun (satır) matrisi denir.

Sağlam Ridge Regresyon Analizi ve Bir Uygulama

TUTGA ve C Dereceli Nokta Koordinatlarının Gri Sistem ile Tahmin Edilmesi

Bir Telekomünikasyon Probleminin Matematiksel Modellenmesi Üzerine

Robot Navigasyonunda Potansiyel Alan Metodlarının Karşılaştırılması ve Đç Ortamlarda Uygulanması

LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2

SAÜ. Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü DİFERENSİYEL DENKLEMLER Dönemi Ders Notları. Prof. Dr.

Transkript:

Yüksek Mertebede Sstemler İç Ayrıştırma Temell Br Kotrol Yötem Osma Çakıroğlu, Müjde Güzelkaya, İbrahm Eks 3 Kotrol ve Otomasyo Mühedslğ Bölümü Elektrk Elektrok Fakültes İstabul Tekk Üverstes,34369, Maslak, İstabul cakrogluo@tu.edu.tr, guzelkaya@tu.edu.tr, 3 eks@tu.edu.tr Özetçe Bu çalışmada, yüksek mertebede modellemş sstemler ç bast ve etk br kotrolör tasarım yötem suulmuştur. Yötemde, sstem model mertebes kadar saal çevrm oluşturularak, çok çevrml br kotrol yapısı öerlmektedr. Sstem sahp olduğu yüksek mertebede model ayrıştırmak ve saal çevrmler oluşturablmek amacıyla daha öce ardışıl sstemler ç gelştrle br ayrıştırma yötemde yararlaılmıştır[6,7]. Saal çevrmler sayesde sstem her damğ ç ayrı br kotrolör tasarlamıştır. Böylece yüksek mertebede modeller, düşük mertebede modellere drgemeksz k parametre le kotrol edleblmes olaaklı kılımıştır. Bezetm çalışmaları le yötem etklğ gösterlmştr.. Grş Br kotrol sstem tasarlaablmes ç uygulaacak lk matıklı adım kotrol edlmek stee sstem matematksel model elde edlmesdr. Edüstrde sıklıkla kullaıla br kotrolör yapısı ola PID kotrolörler tasarımı ç, bu modeller brc mertebede ölü zamalı (BMÖZ) sstem modellere drgemes, kotrolör parametreler bast br şeklde ayarlaması ç öerlmektedr []. Bast br model elde edldkte sora bu model üzerde PID parametreler türetmek ç lteratürde çeştl yötemler suulmuştur [,3,4,5]. PID kotrolör parametreler hesaplamak ç gereke BMÖZ sstem model se geelde yüksek mertebel ola sstemler bazı kurallarla brc mertebede sstem modele drgemes le elde edlr. Bu yötemler arasıda e popüler ola Skogestad tarafıda öerlmş ola yarılama yötemdr[]. Bu çalışmada, yüksek mertebede model ola sstemler ç bast ve etk br kotrol tasarım yötem öerlecektr. Yötemde, sstem model mertebes kadar saal çevrm oluşturarak, çok çevrml br kotrol yapısı suulmaktadır. Öerle yötem, ser ardışıl sstemler ç de öerle model ayrıştırma [6,7] yötem le ayı tabaa sahptr. Yötemde sstem mertebes kadar çevrm bulumasıa rağme ayarlaması gereke sadece k kotrolör parametres bulumaktadır. Yötem etklğ bezetm çalışmaları le gösterlmştr. Bldr suuluşuda lk olarak öerle yötem alatılacak ve kotrolör parametreler asıl seçlmes gerektğ gösterlecektr. Arkasıda, bezetm çalışmaları verlecek ve so bölümde öerle yötem başarımı üzerde tartışılacaktır.. Öerle yötem Yötemde, sstem model mertebes kadar saal çevrm oluşturarak, çok çevrml br kotrol yapısı öerlmektedr. Bu amaçla [6,7] da ardışıl kotrol yapıları ç öerle 'model ayrıştırma' yötemde yararlaılmıştır. Yötemde k adet kotrolör parametres öerlmektedr... Yöteme lşk ayrıştırma yapısı Şekl' de görüldüğü üzere öerle kotrolör yapısı gerçek sstem model sstem mertebes () kadar brc mertebede sstem parçalarıa ayrılıp, her br ç farklı kotrolör tasarlamaya dayamaktadır. Kotrolörü tasarlamaı lk aşamasıda ayrıştırıla modeller lk ç kutup sıfır götürmes yapacak bçmde br PI kotrolörü seçlmektedr. Model ayrıştırma şlem soucuda e ç saal çevrmde elde edle model parçasıı trasfer foksyou aşağıdak gbdr. G m Km T s + m (.) Bu çevrm ç tasarlaacak ola kotrolör se kutup - sıfır götürme yötem kullaılarak C s m ( ) Kc T s + s = (.) şeklde buluur. Bu kotrolörü kazacı ola K c parametres se aşağıdak gb hesaplaablr. K c γ λ K = (.3) m Burada K m (3.) dek trasfer foksyouu kazacı olup, γ se lk tasarım parametresdr. İlk çevrm tasarladıkta sora kapalı çevrm trasfer foksyou T λ s + (.4)

Şekl : Öerle Kotrol Yapısı ola br sstem model elde edlr. Bu modelde λ lk ç çevrm ç stee zama sabt olup λ = γ λ (.5) şeklde fade edlr. (.3) ve (.5) dek λ term, elde edlecek e so kapalı çevrm yapısıı trasfer foksyou zama sabt temsl etmektedr. İkc adımda se ayrıştırma soucu elde edle kc model parçası le lk adımda hesaplaa kapalı çevrm trasfer foksyou kullaılarak tasarıma devam edlr. Burada kc model parçasıa lşk trasfer foksyou G m Km T s + m (.6) şekldedr. İkc ç çevrm ç uygu kotrolör ye kutup - sıfır götürülmes yötem kullaılarak C T m (s) Kc s + s = (.7) şeklde seçlr. Bu kotrolörü kazacı se Kc γ γ λ = (.8) 4 Km şeklde hesaplaır. Bu deklemde K m (.7) dek model kazaç katsayısı, λ elde edlecek e so kapalı çevrm yapısıı trasfer foksyou zama sabt temsl etmektedr. γ ve γ se tasarım parametrelerdr. Uygulaa kutup sıfır götürülmes soucu ç çevrme lşk kapalı çevrm trasfer foksyou λ s + s + K Kc K Kc m m (.9) olarak elde edlr. Bu kc mertebede ssteme lşk trasfer foksyouu aşımsız br şeklde tasarlaması ögörülerek bu trafer foksyou T λ s + (.0) şeklde brc mertebede br trasfer foksyou le temsl edleblr. Burada zama sabt şekldedr. λ γ γ λ = (.) İkc saal ç çevrm kapalı çevrm trasfer foksyou, brc mertebede br trasfer foksyou le temsl edldğde, üçücü saal çevrme lşk tasarımı, kc saal ç çevrm tasarımıa bezer br şeklde yapmak mümkü olmaktadır. Üçücü saal ç çevrm ç, kc çevrme at brc mertebede temsl edle trasfer foksyou ve üçücü çevrme at brc mertebede ayrıştırılmış model parçası brlkte ele alıarak sıfır kutup götürmel br kotrolör trasfer foksyou kc mertebede elde edlr. Bu kc mertebede sstem trasfer foksyou da brc mertebe br trasfer foksyou le temsl edlerek tasarıma. adıma kadar bezer şeklde devam edleblr.

Bu şeklde hesaplamalar. mertebeye kadar lerletldğde =,, olmak üzere her br saal çevrm ç kotrolör katsayıları Kc = = = γ λ K m ve kapalı sstem trasfer foksyou zama sabtler (.) Karşılaştırma amacıyla BMÖZ sstem model ç de kapalı çevrm zama sabt.75 olarak ayarlaması hedeflemştr. Bu amaçla, IMC tabalı tasarlaa PID kotrolörü parametreler se Kc=5.857, T=4.3750, Td=0.87 olarak bulumuştur. Bezetm çalışması çersde 75. ve 50. sayelerde ssteme 0. gelkl bozucular uygulamıştır. Bu koşullarda tasarlaa kotrolörler performasları aşağıdak şekller ve tablo le verlmştr. = γ λ = λ = (.3) olarak elde edlr. Formül üzerde görüleceğ üzere burada adet γ parametres ortaya çıkmaktadır. Bu tasarım parametreler azaltılması ç γ ve γ harç tümγ tasarım parametreler olarak kabul edlecektr. Acak sterse bu parametreler farklı olarak da seçleblr.. Parametreler seçm Şekl : Basamak grş şaret ç sstem çıkışları γ parametres seçm le sstem geçc hal cevabı hızladırılmaktadır. Düşük seçlrse sstem hızıı arttırıldığı gb, kotrol şaret de arttırır. parametres seçldkte sora γ parametres λ zama sabt stee zama sabte eştlemes le γ γ = (.4) γ şeklde buluur. 3.Bezetm çalışmaları 3. Doğrusal yüksek mertebede sstem ç kotrolör tasarımı Bezetm çalışmasıı lk bölümüde model 4. mertebede ola br sstem ele alımıştır. Karşılaştırma amacıyla bu model BMÖZ br modele drgemş ve bu model ç ç model kotrol le PID kotrolör tasarlamıştır. Sstem model aşağıdak gbdr: Şekl 3: Sstem kotrol şaretler Şekl üzerde görüldüğü üzere verle performas değerler ç hazırlaa kotrolörler de öerle yötem aşımsız br cevap verrke ç model kotrol yötem le tasarlaa PID kotrolörlü sstem çıkışı aşım yapmıştır. G (s + )(3s+ )(0.s+ )(0.05s + ) (3.) Karşılaştırılma yapılması amacıyla bu yüksek mertebede sstem model Skogestad'ı yarılama yötem [] kullaılarak (3.)' dek gb elde edlmştr. GBMÖZ e 3.5s +.75s (3.) Bu sstem ç öerle yötemde kapalı çevrm zama sabt.75 olması stemştr. Öerle yötem ç parametreler γ =0.; γ =; γ 3 =; γ 4 =.5 olarak belrlemştr. Şekl 4: Parametreler %30 değştğ durumda basamak grş şaret ç sstem çıkışı

Şekl 5: Parametreler %30 değştğ durumda kotrol şaretler Şekl 6: Basamak grş şaret ç sstem çıkışları Ardıda (3.) de verle trasfer foksyoudak sstem kutuplarıda e yavaş ola k taes %30 değştrlerek souçlar Şekl 4 ve 5 de verlmştr.. Şekl5' te görüldüğü üzere öerle yötem daha y br souç vermştr. Tablo' de gösterle verler öerle yötem ISE değerler daha düşük olduğuu göstermştr. Tablo: Karşılaştırıla tasarımları ISE performas krterler ISE ISE (%30 değşm) Öerle.66.985 BMÖZ-İç Model Tasarım.9 3.36 3. Doğrusal olmaya sstem ç kotrolör tasarımı İkc bölümde se doğrusal olmaya 'küresel tak' (sphercal tak) sstemde br sstem taıma deey le ver toplamıştır. Bu verler kullaılarak lk olarak doğrusal olmaya model elde edlmş, ardıda kotrolör tasarımıda kullaılmak üzere üçücü mertebede doğrusal br model ve BMÖZ br model oluşturulmuştur. Elde edle üçücü mertebede model 0.48 G (9.33s + )(9.33s + )(9.375s + ) (3.3) Şekl 7: Sstem kotrol şaretler Şekl 6' da görüldüğü gb öerle yötem, BMÖZ sstem model ç tasarlaa kotrolörde daha y br yaıt vermştr. Bu şekller yaı sıra tasarlaa kotrol sstemler ISE performas krtere göre karşılaştırılmaları yapılmıştır. Tablo' de görüldüğü üzere öerle yötem daha y br souç vermştr. Tablo: Performas krterler ISE Öerle 5680 BMÖZ-İç Model Tasarım 30640 şekldedr. Bu model BMÖZ olarak drgedğde GBMÖZ 0.4 (3.5s+ ) 7.654s e (3.4) elde edlmştr. Öerle tasarım yötemde (3.3) le verle model kullaılmış ve zama sabt 40 s. Olması hedeflemştr. Karşılaştırma ç BMÖZ model kullaılarak IMC tabalı PID kotrolörü tasarlamış ve kotrolör parametreler bu sstem kapalı çevrm zama sabt 40 s. olmasıı sağlayacak şeklde ayarlamıştır. Tasarlaa sstemlere gelğ 30 ola basamak grş şaret uygulaıp, 750 ve 500. sayelerde gelkl bozucuları etksde sora sstem çıkışları celemş ve souçlar Şekl 6 ve 7 de verlmştr. 4. Souç Bu bldrde sstemler BMÖZ sstem modellere drgemese alteratf olarak yüksek mertebel modeller kullaılmasıı sağlayacak ola kotrolör tasarım yötem öerlmştr. Bezetm souçlarıda öerle kotrol yapısıı hem yüksek mertebede doğrusal sstemler ç, hem de yüksek mertebede modellemş doğrusal olmaya sstemler ç uygulaablr olduğu, yapıla karşılaştırmalar le gösterlmştr. Gerekrse parametre sayısı artırılarak daha etk br kotrol yapısıa ulaşılableceğ aşkardır.

Kayakça [] O. Garpger, T. Hägglud, K. J. Aström, Performace ad robustess trade-offs PID cotrol, Joural of Process Cotrol 4 (04) 568 577 [] S. Skogestad, Smple aalytc rules for model reducto ad PID cotrollertug, Joural of Process Cotrol 3 (4) (003) 9 309. [3] E. B. Dahl, Desgg ad tug dgtal cotrollers, Istrumets ad CotrolSystems 4 (6) (968) 77 83. [4] J. D. Hgham, Sgle-term cotrol of frst- ad secod-order processes wthdead tme, Cotrol (968) 36 40. [5] D. E. Rvera, M. Morar, S. Skogestad, Iteral model cotrol. 4. PID cotrollerdesg, Idustral ad Egeerg Chemstry Process Desg ad Developmet5 (986) 5 65. [6] O. Çakıroğlu, M. Güzelkaya, İ. Eks, 'Improved cascade cotroller desg methodology based o outer - loop decomposto' Trasactos of the Isttute of Measuremet ad Cotrol (04) DOI: 0.77/043345360 [7] O. Çakıroğlu, M. Güzelkaya, İ. Eks, 'İtegratör ve ölü zama etkl sstemler ç br ser ardışıl kotrol yapısı', TOK03