Bulanık mantık ve uçuş kontrol problemine uygulanması

Günlük yaşantımızda, kesin olduğunu düşündüğümüz ancak gerçekte kesin olmayan durumlarla karşılaşırız. Bu durumların sistematik bir biçimde öngörülebilmesi ancak bazı kabullerin yapılmasından sonra mümkün olmaktadır. Birçok sosyal, ekonomik ve teknik olayda da belirsizlik ve dolayısıyla karmaşıklık bulunmaktadır. Bu belirsizliklerin analiz edilmesi Zadeh tarafından geliştirilen bulanık mantık teorisi kapsamında mümkündür. Bu çalışmada, önce bulanık mantık teorisinin esasları anlatılacak ve daha sonra teorinin bir uçuş problemine uygulaması verilecektir.

In our daily lives we frequently come across with circumstances that we think of certain but in fact are not. Prediction of these circumstances in a systematic manner is possible only after making some assumptions. In a variety of social, economic and technical events uncertainty and therefore complexity is always present. It is possible to analyze those uncertainties within the context of the fuzzy logic theory developed by Zadeh. In this study we first summarize the fundamentals of the fuzzy logic theory and then give an application of the theory to a flight problem.

PDF

___

www.ta-eng.com/industry/mforum/fuzzy/ preface.htm (08.08.2002)

Şen Z., “Bulanık (Fuzzy) Mantık Ve Modelleme İlkeleri”, Bilge Sanat Yapım Yayınevi, İstanbul, 2001

Çiftçi H., “Fuzzy Logic Approximation For Some Mathematical Functions”, OGÜ Lisans Tezi, Eskişehir, 2002

http://members.tripod.com/~Bagem/bagem/ yz3.html (10.06.2003)

Şenol F., “Bulanık Mantık Kontrolcüsü”, Gazi Ü. Lisans Tezi, Ankara, 2000

BERINGER, D.B., “Applying Performance-Controlled Systems, Fuzzy Logic, And Fly-By-Wire Controls To General Aviaion”, FAA Final Report, Oklahama City, 2002

SERGAKI, A., KALAITZAKIS, K., “A Fuzzy Knowledge Based Method For Maintanance Planning In A Power System”, Greece, 2001

OOSTREAM, M., BABUSKA, R., “Virtual Sensor For Fault Detection And Isolation In Flight Control Systems-Fuzzy Modeling Approach”, Proceedings of 39th IEEE Conference on Decision and Control, Sydney, December 2000.

Akdemir M., “Indirect Adaptive Fuzzy Control For A Tank Using Gradient And RLS Methods”, OGÜ Lisans Tezi, Eskişehir, 2001

http://www.hkmo.org.tr/yayin/odadergi/s87/ bulanik _mantik.htm (10.06.2003)

Yen J., Langari R., Zadeh L., “Industrial Applications Of Fuzzy Logic And Intelligent Systems”, IEEE Press, New York, 1995

Chen G., Pham T.T., “Introduction To Fuzzy Sets, Fuzzy Logic, and Fuzzy Control Systems”, CRC Press, Florida, 2000

www.bumat.itu.edu.tr/dokuman_BULANIK_ KuMELER.doc (10.06.2003)

Yen J., Langari R., “Fuzzy Logic Intelligence, Control, and Information”, Prentice Hall, New Jersey, 1999

Nguyen H.T., Walker E.A.,“A First Course In Fuzzy Logic”, Chapman&Hall/CRC, New York, 1999

http://eros.science.ankara.edu.tr/~ozbek/bulanik -1.htm (08.08.2002)

http://www.st.com/stonline/prodpres/five/pdf/fivedp.pdf (08.08.2002)

Tanaka K., “An Introduction to Fuzzy Logic for Practical Applications”, Springer-Verlag Inc., New York, 1997

Piegat A., “Fuzzy Modeling and Control”, Physica-Verlag Press, New York, 2001

Al M., “Determination Of Fuzzy Sets By Using Genetic Algorithms”, OGÜ Lisans Tezi, Eskişehir, 1998

Negoita C.V., Ralescu D., “Simulation, Knowledge-Based Computing, and Fuzy Statistics”, Van Nosstrand Reinhold Company Inc., New York, 1987

İTÜ Bulanık Mantık ve Teknoloji Kulübü, “Bulanık Mantık Kurs Notları”, İstanbul, 2003

ROSS, T. J., “Fuzzy Logic With Engineering Applications”, McGraw-Hill, New York, 1995