Çankaya GCRIS Standart veritabanının içerik oluşturulması ve kurulumu Research Ecosystems (https://www.researchecosystems.com) tarafından devam etmektedir. Bu süreçte gördüğünüz verilerde eksikler olabilir.
Bu tezde, Fırçasız DC (BLDC) motorun hızı, iki farklı kontrol yapısı geliştirilerek, Genetik Algoritma kullanılarak kontrol edilmiştir. Hız kontrol uygulaması, her kriterin kontrollü kapalı döngü sisteminin zaman alanı performans kriterleri olarak alındığı çok kriterli bir optimizasyon problemi olarak yönetilir. Bu kapsamda temel hedefler referans hız sinyalini yükselme zamanı ve çökme süresi kriterleri yardımıyla mümkün olduğunca çabuk yakalamak, kararlı durum hata değerini en aza indirgemek, mümkün olan en az aşımı sürdürmek ve bir aşınma gözlemlememek olarak belirlenmiştir. Bu amaçla Genetik Algoritma (GA) yöntemi, orantılı-integral (PI) denetleyici parametrelerini ayarlamak ve Bulanık Mantık Denetleyicisinin (FLC) normalleştirme faktörleri için en uygun giriş ve çıkış parametrelerini seçmek için kullanılır. Tüm bu optimizasyon işlemleri BLDC Motor Modeli kullanılarak gerçekleştirilmiştir.