Kalman filtre durum kestirimi ve LQR kontrol algoritmalarının benzetim ortamında geliştirilmesi ve servo sistem uygulaması

Doğru akım motoru servo sistemlerde önemli bir tahrik unsurdur. Hız veya konum denetimi gerektiren sistemlerde kolay denetlenebildiği ve yüksek performans gösterdiği için sıkça kullanılmaktadırlar. Bu çalışmada, bir servo sistemin modellenmesi, durum değişkenlerinin Kalman Filtreleri ile gürültülü ve gürültüsüz ortamlarda elde edilmesi ve Doğrusal Kuadratik Regülatör (Lineer Quadratic Regulator, LQR) ile optimal kontrolü gerçekleştirilmiştir. Çalışmada öncelikle servo sistemin matematiksel modeli elde edilerek simülasyon modeli oluşturulmuştur. Daha sonra, durum geri besleme ile sistemin LQR kontrolü gerçekleştirilmiştir. Bu yöntemle sistem kontrolü için gerekli tasarım, kapalı çevrim kutuplarının maniplasyonuna gerek kalmadan optimal bir şekilde hesaplanabilmektedir. Bunun yanında fiziksel sistemlerde durum değişkenlerinin tamamının ölçümünün mümkün olmadığı göz önüne alındığında, sistemin durum değişkenlerinin en doğru şekilde elde edilmesi kontrol performansı için önemli bir etken olmaktadır. Bundan dolayı, çalışmada durum değişkenleri Luenberger gözleyici (observer) ve Kalman durum gözleyici ile elde edilmiştir. Servo sisteme tasarımı sırasında işlem ve ölçüm gürültüsü uygulanarak denetleyicinin gürültülü ve gürültüsüz ortamlardaki performansı klasik yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Böylece gürültülü ortamlardan daha az etkilenen, durumları öncesinde tahmin ederek gerçek bilinmeyen değerlerin tahminlerini belirsizlikleriyle üreten yüksek seviyede kararlılığa sahip bir algoritma geliştirilmiştir.