A global optimal control methodology and its application to a mobile robot model

A global optimal control algorithm is developed and applied to an omni-directional mobile robot model. The aim is to search and find the most intense signal source among other signal sources in the operation region of the robot. In other words, the control problem is to find the global extremum point when there are local extremas. The locations of the signal sources are unknown and it is assumed that the signal magnitudes are maximum at the sources and their magnitudes are decreasing away from the sources. The distribution characteristics of the signals are unknown, i.e. the gradients of the signal distribution functions are unknown. The control algorithm also doesn't need any position measurement of the robot itself. Only the signal magnitude should be measured via a sensor mounted on the robot. The simulation study shows the performance of the controller.Publisher's Versio

Extremum seeking control of uncertain systems

Extremum seeking is used in control problems where the reference trajectory or reference set point of the system is not known but it is searched in real time in order to maximize or minimize a performance function representing the optimal behaviour of the system. In this paper, extremum seeking algorithm is applied to the systems with parametric uncertainties.Publisher's Versio

Makine Öğrenmesi ve Covid-19

Işık Üniversitesi öğretim görevlileri tarafından Covid-19 Pandemisi'nin ele alındığı yazı dizisi serisinin "Makine Öğrenmesi ve Covid-19" konu başlıklı yayınıdır.Makine öğrenmesi kavramını çok sık duyuyoruz değil mi, birçok farklı alanda uygulaması olan adeta sihirli, mucizevi bir konsept, altın bir anahtar. Ne yazık ki yaşadığımız dünyada her şeye iyi gelen mucizevi çözümlerimiz yok (Yoksa var mı? Bilen varsa öğrenmeye açığım!). Farklı disiplinlerden olsalar da tasarım konularında ders veren tüm hocaların öğrencilerine kazandırmaya çalıştıkları ortak bir bakış açısı var; bir tasarımın birbirine göre avantajı ve dezavantajı olan birçok farklı alternatifi olacaktır ve bu çözüm alternatiflerinden hangisini seçeceğimiz ise ekonomi, güvenlik, çevresel etkiler gibi çeşitli ve genellikle birbirileri ile çelişen faktörlere bağlıdır. Örneğin tasarımda güvenlik kriterine ağırlık verdikçe ekonomi gemisinin su almaya başladığını görürüz. Peşrev kısmını çok uzatmadan ana konumuza dönelim. Öncelikle bir soru: Makine öğrenmesi yapay zeka mıdır? Bu soruyu hem evet hem hayır diye cevaplandırabiliriz. Makine öğrenmesi yapay zekanın bir alt bileşeni, yapay zekayı oluşturan parçalardan bir tanesi, unsuru. Makine öğrenmesi uygulamaları diye internette arama yaptığımızda göreceğimiz şeyler: ...

Extremum Seeking Method And Its Applications In Automotive Control

Tez (Doktora) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2011Thesis (PhD) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2011Kontrol uygulamalarındaki ana yöntem, ele alınan bir sistemi belli bir çalışma noktasına veya referans yörüngesine oturtmaktır. Fakat bazı kontrol problemlerinde, arzu edilen sistem performansı ile o performansı sağlayacak sistem çalışma noktası arasındaki ilişki önceden bilinmemektedir. Örneğin sistemin çalışma noktası ile çıkışı arasında o şekilde bir ilişki olabilir ki, bu fonksiyonun bir ekstremumu olabilir ve amaç, sistem çıkışını bu ekstremum değere getirecek çalışma noktasının aranması olabilir. Sistemin çalışma noktası ile çıkışı arasındaki fonksiyonun belirsizliği, çıkışı maksimize (veya minimize) edecek çalışma noktasının bulunması için bir uyarlama algoritmasının kullanımını gerekli kılmaktadır. Bu problem Ekstremum Arama Algoritması (EAA) ile çözülebilmektedir. Bu algoritma, sistemin performans fonksiyonunun tamamen veya kısmen bilinmediği, zamanla değişebildiği, sistemin eğrisel olduğu, belirsizlik ve bozucular içerdiği durumlar için uygundur. Örneğin acil durum frenlemesinde ihtiyaç duyulduğu gibi, bilinmeyen yol koşullarında tekerlek ile yol arasındaki teker kuvvetlerinin maksimize edilmesi başa çıkılması gereken zor bir iştir. Yol sürtünme katsayısı genellikle önceden bilinmemektedir ve anlık olarak kestirimi zordur. ABS kontrol algoritması, bilinmeyen yol koşullarında teker frenleme kuvvetini maksimize edecek hidrolik fren basıncının optimum çalışma noktasını bulmalıdır. Optimum çalışma noktası seçimindeki bir yanlış karar, ya olabilecekten daha az frenleme kuvvetinin üretilmesine ya da tekerleklerin kilitlenmesine, böylece aracın kontrol edilebilirliğinin ortadan kalkmasına sebep olacaktır. Minimum durma mesafesi ancak tekerleklerin, tekerlek kuvveti-tekerlek kayma oranı eğrisinde en tepe noktasında çalışmaları durumunda gerçekleşir. Bu durumda tekerleklerin kilitlenmesi engellendiği için aracın yanal kararlılığı ve direksiyon ile yönlendirilebilirliği de iyileşecektir. Tezde önce, optimum tekerlek kayma değeri bilinmeden tekerlek kuvvetinin maksimize edilmesi için, tekerlek modeli parametrelerinin uyarlanması yöntemi ile entegre edilmiş bir Ekstremum Arama Algoritması (EAA) önerilmiştir. Bunun için bir çeyrek araç modeli ele alınmıştır. Literatürdeki çoğu ekstremum arama algoritmaları, optimum çalışma noktasını ararken amaç fonksiyonunun gerçek zamanlı olarak ölçümüne dayanmaktadır. Bu çalışmada önerilen kontrol algoritması, amaç fonksiyonunun anlık ölçümü gereksinimini ortadan kaldırarak onun yerine parametre uyarlamalı analitik bir yöntem geliştirmiştir. Kararlılık ve global maksimum noktasına yakınsama durumları, Lyapunov kararlılık analizi ile gösterilmiştir. Önerilen yaklaşımın etkinliğini göstermek için farklı yol koşullarında simulasyon çalışmaları yapılmıştır. İkinci olarak, boyuna frenleme yanında engelden kaçınma manevrasında olduğu gibi yanal hareketi de gözönüne alan EAA temelli bir ABS kontrol algoritması sunulmuştur. Bu algoritmada, yol sürtünme katsayısını kestirmeye gerek kalmadan, tekerlek ve yol arasındaki optimum kayma oranı anlık olarak aranmaktadır. Literatüre getirilen bir yenilik olarak, “tekerlek kuvveti”-“kayma oranı” karakteristik eğrisi üzerinde tekerleklerin çalışma bölgesini belirlemek için sürücü direksiyon girişi ABS frenleme prosedürüne eklenmiştir. Sadece boyuna frenleme durumunda algoritma, tekerleklerin çalışma bölgesini, kuvvet-kayma eğrisinin tepe noktası yakınında tutmaktadır. Eğer sürücü frenlemeye ek olarak yanal hareket de talep ederse, tekerleklerin çalışma bölgesi otomatik olarak değiştirilmekte ve böylece yanal tekerlek kuvvetleri arttırılarak aracın yanal kararlılığı iyileştirilmektedir. Gerçek bir araçtan alınan ölçümlerle doğrulanmış bir tam araç modeli kullanılarak yapılan simülasyonlar algoritmanın etkinliğini göstermektedir. Üçüncü olarak, bir paralel tip hibrid elektrikli araç (HEA) için enerji yönetimi stratejisi önerilmiştir. HEA’lar, daha verimli, daha az çevreyi kirleten araçlara gereksinim sonucunda geliştirilmiştir. Elektrikli araçlar parlak bir çözüm olsa da şu andaki kısa menzilleri ve uzun batarya şarj süreleri, yaygın kullanımlarını geleceğe ötelemektedir. HEA’lar bu doğrultuda kabul edilebilir bir ara çözüm sunmaktadırlar. Hibrid bir elektrikli araçta, elektrokimyasal bir batarya ile güç verilen bir elektrikli motor (EM), fosil yakıt tarafından güç verilen içten yanmalı motor (İYM) ile birlikte kullanılmaktadır. Bunlar, yakıt tüketimi ve emisyonları azaltmadaki önemli potansiyelleri ile günümüzde en uygulanabilir teknoloji olarak görülmektedirler. Tezde verilen HEA enerji yönetim stratejisinin ana amacı, toplam verimi maksimize ederek yakıt tüketimini iyileştirmek ve bunu yaparken de sürücünün güç isteğini karşılamak, batarya şarj durumunu korumak ve İYM, EM güç kısıtları gibi çeşitli kısıtları göz önüne almaktır. Önerilen enerji yönetimi stratejisinde, ekstremum arama algoritması, toplam verimi maksimize edecek şekilde içten yanmalı motor ve elektrik motoru arasında optimum tork dağılımını belirlemektedir. Kontrol stratejisi üst seviye ve alt seviye olmak üzere iki seviyelidir: Üst seviyedeki karar verme kontrolcüsü aracın hangi modda çalışacağını tespit eder. Bu modlar: İçten yanmalı motor ve elektrik motorunun eşzamanlı çalışması, yalnızca elektrik motoru, yalnızca içten yanmalı motor, veya rejeneratif frenleme modlarıdır. İçten yanmalı motor ve elektrik motorunun eşzamanlı çalışması sırasında, bu iki enerji kaynağı arasındaki optimum enerji dağılımını ekstremum arama algoritması, toplam verimi maksimize edecek şekilde belirlemektedir. Böylece literatürde ilk defa bir ekstremum arama algoritması HEA kontrol problemine uyarlanmıştır. Önerilen kontrol algoritmasının performans değerlendirmesi için ayrıca bir dinamik programlama (DP) çözümü de elde edilmiştir. DP çözümü, ele alınan sürüş çevrimi ve sürüş koşulları için elde edilebilecek minimum yakıt tüketimini hesaplamaktadır. DP prosedürünü uygulamak için, bütün bir sürüş çevrimi ve sürüş koşulları önceden bilinmelidir. Gerçek bir araçta gelecekteki sürüş koşulları bilinmediği için DP gerçek zamanlı bir kontrolcü olarak kullanılamaz. Dinamik programlama çözümü gerçek zamanlı kontrol algoritmasının performansının değerlendirilmesi için kullanılmaktadır. Tezde önerilen kontrol algoritmasının etkinliğini göstermek için gerçekçi bir araç modeli kullanılarak çeşitli sürüş çevrimleri ile simülasyonlar yapılmıştır.The mainstream methodology in control applications is to regulate the considered system to known set points or reference trajectories. However, in some control problems, the relation between the system setpoint and a desired system performance is unknown a priori. One situation is that, the reference-to-output map has an extremum and the objective is to select the set point to keep the output at that extremum value. The uncertainty in the reference-to-output map makes it necessary to use an adaptation method to find the set point which maximizes (or minimizes) the output. This problem can be solved via the Extremum Seeking Algorithm (ESA). The algorithm fits problems that possess completely or partially unknown performance functions that may also change in time or that have nonlinear systems with structured or unstructured uncertainties and disturbances. For example, as needed in an emergency braking case, the maximization of the tire force between the tire contact patch and the road in the presence of unknown road conditions is a challenging task. The road friction coefficient is mostly unknown a priori and it is difficult to estimate it on-line. The ABS control algorithm should find the optimal set point of brake hydraulic pressure, which maximizes the wheel braking force subject to unknown and possibly changing road conditions. A misjudgment about the optimal set point choice may cause lower performance of braking via either less friction force generation or via blocking the tire rotation. The minimum stopping distance is ensured when the tires operate at the peak point of the braking force versus slip characteristic curve subject to unknown road conditions. In addition, lateral stability and steerability are also improved as locking of the wheels is prevented. In this thesis, firstly, an Extremum Seeking Algorithm (ESA) integrated with the adaptation of the tire model parameters is proposed for maximizing braking force without utilizing optimum slip value information. A quarter car vehicle model is considered in this section of the thesis. Most of the commonly used extremum seeking algorithms in the literature search for the optimal operating point in order to maximize or minimize a given cost function which is measured on a real-time basis. The control algorithm introduced in this dissertation removes the on-line cost function measurement requirement and instead, an analytic approach with adaptive parameter tuning is developed along the ESA. Stability and reaching the global maximum operating point of the unknown cost function are proved using Lyapunov stability analysis. Simulation study for ABS control under different road pavement conditions is presented to illustrate the effectiveness of the proposed approach. Secondly, an ABS control algorithm based on ESA is presented for considering lateral motion in addition to the longitudinal emergency braking, such as the obstacle avoidance maneuvers, also. The optimum slip ratio between the tire contact patch and the road is searched online without having to estimate the road friction conditions. This is achieved by adapting the ESA as a self-optimization routine that seeks the peak point of the force-slip curve. As a novel addition to the literature, the proposed algorithm incorporates driver steering input information into the ABS braking procedure to determine the operating region of the tires on the “tire force”-“slip ratio” characteristic curve. The algorithm operates the tires near the peak point of the force-slip curve during straight line braking. When the driver demands lateral motion in addition to braking, the operating regions of the tires are modified automatically, for improving the lateral stability of the vehicle by increasing the tire lateral forces. Simulations with a full vehicle model validated with actual vehicle measurements show the effectiveness of the algorithm. Thirdly, an energy management strategy for a parallel type hybrid electric vehicle (HEV) is proposed. HEVs are developed in the need of more efficient, less polluting vehicles. Electric vehicles seem as a promising solution but for now, their short driving distance combined with the long recharging period for batteries postpones their widespread use to the future. HEVs offer an acceptable, intermediate solution. In a hybrid electric vehicle, an electric motor (EM) powered by an electrochemical battery is used along with the internal combustion engine (ICE) powered by fossil fuel. They appear to be one of the most viable technologies with significant potential to reduce fuel consumption and pollutant emissions. The main objective of the HEV energy management strategy given in the thesis is maximizing the powertrain efficiency and hence improving the fuel consumption while meeting the driver’s power demand, sustaining the battery state of charge and considering constraints such as engine and electric motor power limits. In the proposed energy management strategy, extremum seeking algorithm searches constantly optimum torque distribution between the internal combustion engine and electric motor for maximizing the powertrain efficiency. The control strategy has two levels of operation: the upper and lower levels. The upper level decision making controller chooses the vehicle operation mode such as the simultaneous use of the internal combustion engine and electric motor, use of only the electric motor, use of only the internal combustion engine, or regenerative braking. In the simultaneous use of the internal combustion engine and electric motor, the optimum energy distribution between these two sources of energy is determined via the extremum seeking algorithm that searches for maximum powertrain efficiency. In the literature, this is the first time an extremum seeking algorithm is applied to the HEV control problem. A dynamic programming (DP) solution is also obtained and used to form a benchmark for performance evaluation of the proposed method. DP solution gives the minimum obtainable fuel consumption in a considered driving cycle and driving conditions. In order to apply DP procedure, the whole driving cycle and driving conditions should be known in advance. Since future driving conditions are unknown in a real vehicle, DP cannot be utilized in a real time controller. The dynamic programming solution is used offline for performance evaluation of the real time control algorithm. Detailed simulations with various driving cycles and using a realistic vehicle model are presented to illustrate the effectiveness of the methodology.DoktoraPh

Optimal abs frenleme kontrolcüsünün geliştirilmesi

Günümüzde taşıtlarda kullanılan ticari ABS sistemleri, frenleme sırasında tekerleklerin dönme hızlarını ölçmekte, tekerleklerin yavaşlama ivmesi belli bir kritik eşik değerini aştığında fren basıncına müdahale ederek tekerleklerin kilitlenme tehlikesi olmadan yavaşlamalarını sağlamaktadır. Bu sistem, kilitlenmeyi önlemekle birlikte tekerleklerin maksimum frenleme potansiyelini tam olarak ortaya çıkaramamaktadır. Frenleme performansını iyileştirecek çeşitli ABS algoritmaları akademik düzeyde geliştirilmeye devam edilmektedir. Bu süreçteki en önemli zorluk, tekerleklerin farklı yol koşullarında farklı karakteristiklerde davranış göstermesidir. Maksimum frenleme performansını sağlayacak bir ABS algoritması yol koşullarını göz önüne almalı fakat yol koşullarının önceden ölçümü ya da kestiriminin zorluğu, bu amacın önünde bir engel olarak durmaktadır. Bu projede, yol koşulları bilgisine ihtiyaç duymadan optimum frenleme performansını sağlayan bir ABS kontrol algoritması geliştirilmiş ve bu algoritma deneysel bir sisteme uygulanmıştır. Geliştirilen algoritmanın temeli literatürde Ekstremum Arama Algoritması (EAA) olarak adlandırılan yöntemdir. Bu algoritma, bir sistemin optimum çalışma noktasının önceden bilinmediği durumlarda kullanılabilmektedir. Örneğin acil durum frenlemesinde ihtiyaç duyulduğu gibi bilinmeyen yol koşullarında tekerlek ile yol arasındaki frenleme kuvvetlerinin maksimize edilmesi problemi EAA’nın uygulama alanına girmektedir. Projede EAA temelli bir ABS kontrol algoritması geliştirilmiştir. Literatüre getirilen bir yenilik olarak, arama algoritmasında kullanılan parametreler uyarlamalı hale getirilerek Uyarlamalı Ekstremum Arama Algoritması tabanlı ABS kontrolcüsü geliştirilmiştir. Bu şekilde algoritmanın hızlı bir şekilde optimum çalışma noktasını bulması, bulduktan sonra ise parametrelerin uyarlanarak optimum nokta etrafında düşük genlikli salınımlar ile frenleme performansının önemli ölçüde iyileştirilmesi hedeflenmiştir. Ayrıca literatürde önerilen ABS kontrol algoritmalarının hemen hemen hepsi sadece bilgisayarda gerçekleştirilen simulasyonlar ile doğrulanmakta, gerçek bir sistemde gerçek zamanlı uygulanabilirlikleri soru işareti olarak kalmaktadır. Bu projede bir ABS deney düzeneği satın alınmış ve algoritmanın gerçek zamanlı testleri gerçekleştirilmiştir.Commercial ABS systems used in vehicles today measure rotational speed of the wheels. When the wheel deceleration value exceeds acertain critical threshold, the ABS intervenes to the brake pressure to slow down the wheel without the danger of locking. While this system prevents locking of the wheels, it does not provide full braking potential of the tires. The most important challenge in this process is that the wheels show different characteristics in different road conditions. For maximum braking performance, an ABS algorithm must take into account current road conditions, but the difficulty of pre-measurement or estimation of road conditions stands as an obstacle on this goal.In this project, an ABS control algorithm was developed and implemented in an experimental setup. The algorithm provides optimal braking performance without any road condition information. The basis of the algorithm is Extremum Seeking Algorithm (ESA). ESA can be used for the situations where the optimum operating point of a system is not known in advance. For example in emergency braking cases, the problem of maximizing the braking force between the wheel and the road in an unknown road condition is an example of the application area of the ESA. In this project, an ESA-based ABS control algorithm was developed. As a novelty to the literature, by making the parameters of the search algorithm adaptive, an Adaptive Extremum Seeking Algorithm based ABS controller was proposed. In this way, the algorithm finds quickly the optimum operating point, and after finding it, by adapting the parameters, braking with low-amplitude oscillations around the optimum operating point is accomplished. In addition, an ABS experimental setup was purchased and real time tests of the algorithm were conducted in this setup.TÜBİTA

Neural network steering control algorithm for autonomous ground vehicles having signal time delay

An adaptive neural network–based steering control algorithm is proposed for yaw rate tracking of autonomous ground vehicles with in-vehicle signal time delay. The control system consists of two neural networks: the observer neural network and the controller neural network. The observer neural network adapts itself to the system dynamics during the training phase. Once trained, the observer neural network cooperates with the controller neural network, which constantly adapts itself during the control task. In this way, an adaptive and intelligent control structure is proposed. Through simulation studies, it has been shown that while a proportional-integral-derivative type steering controller fails to perform its control task in case of steering signal delay, the proposed control algorithm manages to adapt itself according to the control problem and achieves reference yaw rate tracking. The robustness of the control algorithm according to the signal delay magnitude has been demonstrated by simulation studies. A rigorous Lyapunov stability analysis of the control algorithm is also presented.Publisher's VersionQ4WOS:00109428940000

Adaptive extremum seeking scheme for ABS control

A sliding mode based extremum seeking algorithm is applied to the ABS control problem where the optimum slip ratio is searched online for maximum braking force in unknown road conditions. By making the parameter of the search algorithm adaptive, an adaptive extremum seeking scheme is proposed to improve the behavior of the controlled system around the optimum operating point. Simulation study is presented to illustrate the effectiveness of the methodology.Publisher's Versio

A source seeking algorithm with application to a quadcopter model

A novel extremum seeking (ES) algorithm is developed and its performance is tested on a quadcopter type unmanned aerial vehicle (UAV) model. The motivation of the paper is to develop an ES algorithm that results no oscillations in the system behaviour during the search process. Via the proposed algorithm, the quadcopter searches autonomously a signal source/target without knowing its location a priory. The controller does not use any position or GPS measurements. The presented control algorithm is composed of two phases: In the first phase, the search algorithm determines required translational acceleration values of the UAV. In the second phase, a PID-type controller is utilized to control roll and pitch angles of the UAV to maintain computed acceleration values via the search algorithm. Performance of the controller is evaluated via simulation studies

Design of a global extremum seeking algorithm for an omni-directional robot model

A global extremum seeking algorithm is developed for a mobile robot model where the aim is to find the location of the most powerful signal source among the others. In other words, the control problem is to seek the global extremum point of a performance function when there are local extremas. The locations of the signal sources and signal distribution characteristics are unknown, i.e. the gradient of the performance function is unknown. The control algorithm also doesn't use any position measurement of the mobile robot itself. Henceforth, the controller is suitable for the missions where the robot moves in an unknown terrain with no GPS signal and no inertial measurements. Only the signal magnitude should be measured via a sensor mounted on the robot during the motion. A gradient estimator is designed to determine the motion direction towards the extremum point. When a local extremum is found, the robot will continue its search for another extremum points. Once each extremums have been visited, the robot will compare the signal levels on each source and identify the global extremum i.e. the most powerful signal source. In the absence of any position measurements, the robot can move towards the global extremum by repeating its motion history backwards. In the literature, this is the first global extremum seeking algorithm that has been developed for an omni-directional mobile robot model. Via the simulation studies it has been shown that the control algorithm can seek and find both stationary and non stationary signal sources and it can find the global extremum point when there are local extremas.Publisher's Versio

A cooperative neural network control structure and its application for systems having dead-zone nonlinearities

An adaptive control structure utilizing two feed-forward neural networks (NN) is proposed to deal with systems having unknown nonlinearities. One of the networks is trained to mimic the nonlinear system dynamics. Its training will be repeated with periods in order to keep it an updated valid model of the system all the times since the parameters and/or nonlinearities of the system may change during time. The other network, which is the Controller NN, adapts itself continuously by collaborating with the Model NN. The stability-convergence analysis of both networks is performed via Lyapunov method. An example system is chosen to show the applicability of the control algorithm. This example system is created by combining a linear dynamics model with a dead-zone function to represent a nonlinear system to be controlled. It should be noted that the proposed control structure can be used in any nonlinear system without knowing the system dynamics. The only information required by Model NN is the training set consisting input-output data pairs of the system. The Model NN is trained offline with this training set, and afterward the Controller NN adapts its weights online continuously during the control task with the help of Model NN. The performances of PD and PID controllers are also given for comparison purposes.Publisher's Versio