YAPILARIN SİSMİK İZOLASYONUNDA İLERİ DENETİM ALGORİTMALARININ UYGULANMASI - YAKUT, OĞUZ (Fırat Üniveristesi, 2007)
Aktif denetim sistemlerinde kullanılan algoritmalar sistemin belirleyici en büyük özelliğidir. Kullanılan algoritmalar ve yapılan hesaplar neticesinde üretilecek olan kontrol kuvvetleri sinyallerle eyleyici denilen tahrik elemanlarına gönderilir. Bu çalışmada sismik izolasyona yönelik ileri kontrol algoritmaları tasarlanarak uygulanmış ve birbirleriyle kıyaslanmıştır.Bunlardan biri olan LQR kontrol, doğrusal sistemlerin kontrolünde kararlılık ve gürbüzlük özelliğinden dolayı yaygın biçimde kullanılmaktadır. Aktif kontrol sistemlerinde pratikte seçilen tahrik elemanlarının sınırlı kapasitelerinden dolayı kontrol kuvvetleri sınırlı olarak uygulanabilmektedir. Kontrol değişkenlerindeki bu sınırlamalardan dolayı uygulamalarda LQR kontrol algoritmasının performansında azalmalar görülmekte ve özellikle sistemin parametrik belirsizlikleri karşısında yetersiz kalmaktadır. Diğer taraftan, birçok alanda başarı ile uygulanan ve bang-bang kontrol olarak adlandırılan bir başka optimum kontrol, depreme dayanıklı yapı tasarımında yeterince yerini alamamıştır. Uygulamalarda LQR kontrole yakın başarılar sağlanabilmiştir.Değişken yapılı kontrol algoritmalarından bir olan kayan kipli kontrol, dış etkilere ve parametrik değişikliklere duyarsız oluşu nedeniyle en çok bilinen ve kullanılan kontrol algoritmalarından birisidir. Gelişen teknolojinin de bu tür kontrol yöntemlerinin uygulanabilirliğine zemin hazırlaması, bu yöntemi daha da cazip hale getirmektedir. Ancak kontrol sinyallerinin çok sık bir şekilde yön değiştirmesi ile oluşan anahtarlanmalar bu kontrol yönteminin en önemli dezavantajını oluşturmaktadır. Denetim sonucunda pratikte uygulanması mümkün olmayan kontrol kuvveti eğrileri ortaya çıkmaktadır. Bu dezavantajın giderilmesinin yanı sıra denetleyicinin performansında bir azalmaya neden olmayacak alternatif çözümler arasında yapay zeka tekniklerinin başarısı büyük olmuştur. Buna yönelik bulanık kayan kipli denetim algoritması tasarlanmış ve oldukça başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Özellikle de kontrol kuvveti eğrilerinde sık anahtarlamalar giderilmiş ve pratikte uygulanabilir hale gelmiştir. Ancak bulanık mantık tekniğinde bazı parametrelerin deneme yanılma tekniği ile belirlenmesi en iyi cevaba ulaşmayı zorlaştırmaktadır. Yapay sinir ağlarının son zamanlarda denetleyici olarak kullanıldığı çalışmalarda büyük başarılar elde edilmiştir. Yapay sinir ağları ile tasarlanan denetleyicinin sismik izolasyonda gösterdiği başarı bunu kanıtlamaktadır ancak kayan kipli denetimin parametrik belirsizliğe karşı olan başarısını yakalayamamıştır. Bulanık mantığın belirsizlikleri işleyebilme özelliği ile yapay sinir ağlarının öğrenebilme yeteneği birleştirilerek sismik izolasyona yönelik oldukça başarılı denetim algoritması tasarlanmıştır. Ancak benzer şekilde kayan kiplinin en büyük avantajı olan parametrik belirsizliğe olan duyarsızlık başarısına ulaşamamıştır. Bunun üzerine bu iki yapay zeka tekniği ile kayan kipli denetim birleştirilerek ağ tabanlı bulanık kayan kipli kontrol algoritması tasarlanmıştır.Denetleyicinin başarısını arttırmanın yolları aranırken son yıllarda dikkati çeken çalışmalarda kayan kipli denetleyicinin kayma yüzeyinin hareketli tutulması ile performansının arttırılabildiği görülmüştür. Bunun üzerine binaların sismik izolasyonu için kayma yüzeyi hareketli tutularak bulanık kayan kipli kontrol, ağ tabanlı kayan kipli kontrol ve ağ tabanlı bulanık kayan kipli kontrol yöntemleri tasarlanarak uygulanmıştır. Uygulamalar sonucunda arzu edilen başarılar elde edilmiştir.Denetim algoritmalarının tasarımında en uygun katsayıların seçimi başarıyı doğrudan etkilemektedir. Bunun için optimizasyon işlemine başvurarak bu konuda genetik algoritma tekniğinden yararlanılmıştır.Tasarlanan kontrol algoritmalarını sismik izolasyonda uygulayabilmek ve performanslarını analiz edebilmek için birbirinden farklı 3, 8 ve 16 katlı bina modelleri kullanılmıştır. Bu bina modellerinin her birine ayrıca 2 farklı kontrol sistemi uygulanmıştır. Bunlar en yaygın kullanılan sistemler olan aktif tendon ile aktif kütle ayarlı kontrol sistemleridir. Sisteme ait matematiksel model elde edilmiş ve çözüm kolaylığı için durum uzay formuna dönüştürülmüştür. Sisteme etkiyen yer hareketi olarak birbirinden farklı karakterlere sahip 6 deprem ivmesi kullanılmıştır. Ayrıca, parametrik belirsizlik ve zaman gecikmesinin etkisini görmek için % 30 parametrik belirsizlik ve 20 ms gibi büyük bir zaman gecikmesi sisteme eklenmiştir. Sayısal çözüm için MATLAB paket programında hazırlanmış yazılım ve genetik algoritma işlemleri için MATLAB paket programına ait Genetik Algoritmalar araç kutusundan yararlanılmıştır. Sonuçlar grafiksel olarak elde edilmiş ve değerler tablo haline getirilerek irdelenmiştir. Sonuç olarak, deplasman, ivme cevapları, parametrik belirsizlikler ve zaman gecikmesi dikkate alındığında , hareketli kayan yüzeye sahip bulanık, ağ tabanlı ve ağ tabanlı bulanık kayan modlu kontrol algoritmalarının performansı oldukça daha iyi ve uygulanabilir olduğu görülmüştür.Anahatar Kelimeler : Sismik İzolasyon, Denetim Algoritmaları, Yapay Sinir Ağları, Bulanık Mantık, Genetik Algoritmalar.

Algorithms used in the active control systems are the most determinative characteristics. The control forces generated by the means of the used algorithms are sent to actuators. In this study, the advanced control algorithms have been first designed then applied to the seismic isolation after that the performances of the designed control algorithms have been compared with each other.LQR control, one of the active control algorithms, has commonly been used because of its stability and robust features. The limited control forces can be applied since all actuators have the control bounds in practical applications in the active control systems. Because of the bounds on the control variables, the performance of LQR control algorithm has decreased and especially been insufficient against structural uncertainities. On the other hand, the bang-bang control, one of the optimum controls used successfully in many areas, has not sufficiently been used in earthquake-resistant structure design. The success of this control algorithm is similar to that of LQR control algorithm in the simulations.Sliding-mode controller, a special case of a variable structure control algorithm, has been one of the most popular and the most widely accepted control algorithms since the most important feature of this control method is not to be sensitive against structural uncertainities and disturbances. In addition, this method has become more attractive by rapid technological developments to allow the implementation of these kinds of controllers. However, chattering phenomena, too many switches in the control bounds, is the most disadvantage of this control method. For this reason, the obtained time histories of control forces can not be realized by the real controllers.The successes of artificial intelligence methods among the alternative solutions to eliminate the mentioned disadvantage without degrading control performance have extremely been good. Hence, fuzzy sliding-mode control algorithm was designed and the successful results were obtained. The chattering phenomena was especially eliminated and the control algorithm was able to applicable in practical sense. However, obtaining to the optimum result is very difficult because some parameters of fuzzy logic (FL) have been determined by trial-error technique. The studies using Artificial Neural Network (ANN) as a controller have achieved a great successful. The simulation results of the controller designed by using ANN has verified a good achievement however it has not reached to the success of the sliding-mode controller if considered against structural uncertainities. Combining FL having properties to eliminate disadvantages of parametric and structural uncertainities and ANN having properties training capabilities has created a successful control algorithm. However, it has not reached to the success of the sliding-mode controller if considered against structural uncertainities. Therefore, a neural based fuzzy sliding-mode control algorithm has been designed by combining ANN, FL and sliding-mode control. The excellent results were obtained. In order to obtain better performance of the controllers, sliding-mode controller with moving sliding surfaces has been developed by rotating the sliding surfaces in the phase plane in such a direction that the seismic isolation can be improved. Thus, fuzzy sliding-mode control, neural based sliding-mode control and neural based fuzzy sliding-mode control methods have designed and applied by moving sliding surfaces for the seismic isolation of structures. The simulation results showed that the applied control algorithms had great achievements.The selection of the optimum control parameters directly affects the performance of controllers. For this reason, genetic algorithm technique was used to obtain the optimum control parameters.In order to apply the designed control algorithms and analyze the performances of these controllers, 3, 8 and 16-floor building models have been considered. In addition to that, two different practical control systems have been applied for each building model. These active control systems called active tendon and active mass systems have most commonly been used in practical applications. The mathematical models of the considered systems were obtained then they were transformed in the state-space forms. Six different seismic events have been considered as ground accelerations acting to the systems. Besides, 30% parametric uncertainities and 20 ms time delay were added to the system to see the effects of parametric uncertainities and time delay. For simulations, the MATLAB code was prepared and Genetic Algorithm Toolbox in MATLAB was used for the optimizations. The obtained results were presented in graphical and table forms and examined. As a result, it has been seen that the performances of the fuzzy, neural based and neural based sliding-mode controller with moving sliding surfaces are much better and applicable if the displacement, acceleration responses, parametric uncertainities and time delay have been considered.Keywords : Seismic Isolation, Control Algorithms, Artificial Neural Network, Fuzzy Logic, Genetic Algorithms.
Application of advanced control algorithms in seismic isolation of structures
Keywords: Makine Mühendisliği