Bu araştırma, bir otonom sualtı aracının (Autonomous Underwater Vehicle, AUV) yatay düzlemde yörünge takibini iyileştirmek amacıyla parçacık sürü optimizasyonu ile optimize edilmiş bulanık kayma kipli denetleyici (FSMC-PSO) önermektedir. Denetleyici; kayma kipli kontrolün (Sliding Mode Control, SMC) bozuculara ve model belirsizliklerine karşı dayanıklılığını, bulanık mantığın çevrim içi uyarlama yeteneğini ve parçacık sürü optimizasyonunun (Particle Swarm Optimization, PSO) çevrim dışı parametre arama yeteneğini birleştirmektedir. Yöntem gerçek bir sualtı aracında değil, MATLAB/Simulink ortamında üç serbestlik dereceli yatay hareket modeli ve rastgele gürültü bozucuları kullanılarak değerlendirilmiştir. FSMC-PSO; klasik SMC, PSO ile ayarlanmış SMC (SMC-PSO) ve PSO ile ayarlanmış süper-büküm algoritması tabanlı kontrolcü (STA-PSO) ile karşılaştırıldığında performans ölçütlerinin büyük bölümünde daha düşük takip hataları, daha hızlı geçici rejim ve daha düşük chattering göstermiştir. Bununla birlikte sonuçlar sayısal simülasyonlarla sınırlıdır ve gerçek deniz ortamındaki performansı kanıtlamamaktadır.

Kaynak Tablo 4'e göre FSMC-PSO'nun klasik SMC'ye karşı iyileşmesi X yönünde IAE için %36,56, ITAE için %59,75, ISE için %34,39, ITSE için %60,07 ve RMSE için %18,66'dır. Y yönünde karşılık gelen iyileşmeler %18,87, %9,91, %28,47, %43,64 ve %15,21; baş açısı ψ için ise %45,27, %22,77, %47,33, %73,53 ve %26,74'tür. Ancak ψ-ITAE ölçütünde STA-PSO'nun 0,0410 değeri, FSMC-PSO'nun 0,0461 değerinden daha düşüktür. Dolayısıyla FSMC-PSO'nun incelenen her ölçütte istisnasız en iyi denetleyici olduğu söylenemez.

Türkiye açısından: Çalışma Türkiye'ye özgü bir AUV, deniz koşulu veya saha verisi kullanmamaktadır. Buna rağmen bulanık uyarlama ile çevrim dışı optimizasyonun birlikte kullanılması; Türkiye'deki sualtı robotikleri, deniz araştırmaları ve otonom sistem geliştirme çalışmalarında incelenebilecek bir kontrol mimarisi sunmaktadır. Bunun gerçek bir Türk deniz ortamına aktarılması için kullanılacak aracın hidrodinamik parametrelerinin, akıntı koşullarının, sensör yapısının, itici sınırlarının, gecikmelerinin ve gerçek bozucu karakteristiklerinin ayrıca ölçülmesi ve deneysel olarak doğrulanması gerekir. Kaynaktaki simülasyon sonuçları doğrudan Türkiye koşullarında saha başarısı olarak yorumlanamaz.

Araştırmanın temel problemi nedir?

Otonom sualtı araçları, doğrusal olmayan hidrodinamikler, model belirsizlikleri ve dış bozucular altında istenen yörüngeyi hassas biçimde takip etmek zorundadır. Klasik SMC bu tür belirsizliklere karşı güçlü bir yöntem olmakla birlikte denetim işaretindeki süreksiz anahtarlama nedeniyle chattering adı verilen yüksek frekanslı salınımlara yol açabilir. Bu salınımlar yalnız takip kalitesini değil, gerçek bir uygulamada aktüatör üzerindeki kontrol yükünü de etkileyebilecek bir sorundur.

Araştırmacıların önerdiği çözüm üç yöntemi aynı mimaride birleştirir:

• SMC: doğrusal olmayan sistem ve bozuculara karşı temel dayanıklı kontrol yapısını sağlar.
• Bulanık mantık: kontrol kazançlarını aracın anlık hata durumuna göre çevrim içi ayarlar.
• PSO: bulanık sistemin çıkış üyelik fonksiyonlarını çevrim dışında optimize eder.

Bu ayrım önemlidir: PSO, aracın çalışması sırasında sürekli yeniden optimizasyon yapmamaktadır. Optimizasyon çevrim dışında gerçekleştirilmekte; çevrim içi kontrol sırasında ise PSO ile önceden belirlenen üyelik fonksiyonlarını kullanan bulanık çıkarım sistemi λ ve k parametrelerini uyarlamaktadır.

AUV nasıl modellenmiştir?

Çalışma tam altı serbestlik dereceli sualtı hareketini kullanmak yerine yatay düzlemde üç serbestlik dereceli (3-DOF) bir model kullanmaktadır. İncelenen hareketler ileri hareket (surge), yanal hareket (sway) ve baş açısı/yaw'dır. Heave, roll ve pitch ihmal edilmiştir.

Temel kinematik ve dinamik ilişkiler şu biçimde verilmektedir:

\[ \dot{\zeta}=J(\psi)v \]

\[ M\dot{v}=-C(v)v-D(v)v+\tau+E(t) \]

Burada \(\zeta=[x,y,\psi]^T\) aracın dünya koordinat sistemindeki konum ve yönelimini; \(v=[u,\nu,r]^T\) gövde koordinatlarındaki surge, sway ve yaw hızlarını ifade eder. \(M\) eylemsizlik ve eklenmiş kütle etkilerini, \(C(v)\) Coriolis ve merkezcil terimleri, \(D(v)\) hidrodinamik sönümü, \(\tau\) kontrol kuvvetleri ve momentlerini, \(E(t)\) ise dış bozucuları temsil eder.

Dönüşüm ve cebirsel düzenleme sonrasında model kontrol tasarımında kullanılan daha kompakt biçime getirilmiştir:

\[ \ddot{\zeta}=\alpha\dot{\zeta}+\beta u+d(t) \]

Bu gösterimde \(\alpha\) sistem dinamiklerinin bir bölümünü, \(\beta\) kontrol girişinin durumlara aktarımını ve \(d(t)\) bozucu etkisini toplu biçimde temsil eder.

Kayma kipli kontrol nasıl kurulmuştur?

SMC'nin temel kontrol girdisi eşdeğer kontrol ile anahtarlamalı kontrolün toplamıdır:

\[ u=u_{eq}+u_{sw} \]

Anahtarlamalı bileşen kaynakta şu şekilde tanımlanmıştır:

\[ u_{sw}=-\beta^{-1}k\,\mathrm{sign}(s) \]

Kayma yüzeyi ise takip hatası \(e=\zeta-\zeta_d\) kullanılarak:

\[ s=\dot{e}+\lambda\int_0^t e\,dt \]

şeklinde kurulmaktadır. Buradaki \(k\), anahtarlama kazançlarını; \(\lambda\) ise kayma yüzeyinin dinamik özelliklerini belirleyen pozitif diyagonal parametreleri içerir.

Eşdeğer kontrol ve anahtarlamalı bileşen bir araya getirildiğinde kaynakta kullanılan kontrol yasası:

\[ u=\beta^{-1}\left(-\alpha\dot{\zeta}+\ddot{\zeta}_d-\lambda e\right) -\beta^{-1}k\,\mathrm{sign}(s) \]

biçimindedir.

Kararlılık nasıl ele alınmıştır?

Araştırmada Lyapunov tabanlı bir kararlılık analizi sunulmuştur. Aday fonksiyon:

\[ V(s)=\frac{1}{2}s^Ts \]

olarak seçilmiş ve türevi denetim yasası yerleştirildikten sonra:

\[ \dot{V}=s^T[-k\,\mathrm{sign}(s)+d(t)] \]

biçimine indirgenmiştir. Çalışmanın varsayımına göre bulanık uyarlama \(k_i(t)\) ve \(\lambda_i(t)\) değerlerini pozitif ve önceden belirlenen sınırlar içinde tutmakta, dış bozucu da sınırlı kabul edilmektedir. Anahtarlama kazancı bozucu bileşenini karşılayacak büyüklükte seçildiğinde Lyapunov türevinin negatif yarı-belirli olması ve kapalı çevrim yörüngelerinin düzgün nihai sınırlı (uniformly ultimately bounded, UUB) kalması hedeflenmektedir.

Bulanık mantık ve PSO birlikte nasıl çalışıyor?

FSMC-PSO'nun temel farkı, SMC'nin iki kritik parametre grubunun sabit bırakılmamasıdır. Bulanık yapı iki alt sisteme ayrılmıştır:

• Birinci alt sistem \(\lambda_x\), \(\lambda_y\) ve \(\lambda_\psi\) kayma yüzeyi katsayılarını ayarlar.
• İkinci alt sistem \(k_x\), \(k_y\) ve \(k_\psi\) anahtarlama kazançlarını ayarlar.

Girdiler kayma yüzeyi \(s\) ve türevi \(\dot{s}\)'dir. Girdi üyelik fonksiyonları tasarımcı tarafından belirlenmiş ve çalışma sırasında sabit tutulmuştur. Her kanal için düşük, orta ve yüksek olmak üzere üç dilsel seviye kullanılmıştır.

Kural tabanının genel davranışı açıktır: hata ve hata değişimi büyüdüğünde \(k\) ve \(\lambda\) yükseltilerek daha güçlü ve hızlı düzeltme uygulanmakta; hata küçüldüğünde parametreler azaltılarak gereksiz kontrol çabası ve chattering sınırlandırılmaktadır.

Mamdani bulanık çıkarım mekanizması kullanılmıştır. AND işlemi için minimum, çıktı birleştirmesi için maksimum ve durulaştırma için ağırlık merkezi yöntemi uygulanmıştır.

PSO doğrudan çevrim içi kontrol gerçekleştirmek yerine toplam 18 bulanık çıkış parametresini çevrim dışında optimize etmektedir. Optimizasyonun amaç fonksiyonu üç hareket durumunun zaman ağırlıklı mutlak hata integrallerinin toplamıdır:

\[ O=ITAE_x+ITAE_y+ITAE_\psi \]

Parçacık hızının güncellenmesinde kullanılan temel PSO ilişkisi:

\[ v_i(k+1)=\eta v_i(k) +c_1r_1(k)\left(pbest_i-x_i(k)\right) +c_2r_2(k)\left(gbest-x_i(k)\right) \]

şeklindedir. Burada \(\eta\) eylemsizlik ağırlığı; \(c_1\) bilişsel, \(c_2\) sosyal katsayı; \(pbest\) parçacığın kendi en iyi çözümü ve \(gbest\) sürünün ulaştığı en iyi çözümü ifade eder.

Performans nasıl ölçülmüştür?

Dört kontrol yaklaşımı beş standart hata ölçütüyle değerlendirilmiştir: IAE, ITAE, ISE, ITSE ve RMSE. Bu ölçütlerde daha düşük değer daha düşük takip hatasını temsil etmektedir.

Tablodaki en önemli ayrıntılardan biri ψ yönündeki ITAE sonucudur. FSMC-PSO burada 0,0461 değerine ulaşırken STA-PSO 0,0410 ile daha düşük hata üretmiştir. Bu nedenle sonuçlar FSMC-PSO'nun genel olarak güçlü bir üstünlük gösterdiğini desteklese de her tekil ölçütte bütün rakiplerden daha iyi olduğu sonucunu desteklememektedir.

Yörünge ve geçici rejim sonuçları ne gösteriyor?

Simülasyonlarda tüm kontrolcüler referans yörüngeyi takip edebilmiştir; ayrım özellikle ilk birkaç saniyelik geçici rejimde ve küçük hata bölgesindeki chattering davranışında ortaya çıkmıştır. FSMC-PSO, özellikle yanal hareket ve yaw kontrolünde daha hızlı ve daha düzgün yakınsama göstermiştir.

Kaynakta verilen XY yörünge karşılaştırmalarında yaklaşık \(x\approx19\) m civarındaki çukur ve \(x\approx31-32\) m civarındaki tepe bölgeleri ayrıntılı olarak incelenmiştir. FSMC-PSO referans eğrisine daha yakın kalırken SMC daha geniş sapmalar, SMC-PSO ise yüksek frekanslı küçük dalgalanmalar göstermiştir.

Kaynakta FSMC-PSO için yörünge üzerindeki aşım yaklaşık 0,00227 m, klasik SMC için yaklaşık 0,00267 m olarak verilmektedir. Bu fark sayısal olarak küçük olsa da kontrol sinyalinin pürüzsüzlüğü ve hata indeksleriyle birlikte değerlendirildiğinde uyarlamalı yapının etkisini destekleyen bulgulardan biridir.

Uyarlanan kontrol parametreleri nasıl davranmıştır?

FSMC-PSO altında \(k_x\), \(k_y\), \(k_\psi\) ile \(\lambda_x\), \(\lambda_y\), \(\lambda_\psi\) zaman içinde sabit tutulmamıştır. İlk saniyelerde büyük başlangıç hatalarını bastırmak için kuvvetli bir uyarlama görülmüş, ardından parametreler daha kararlı değerlere yaklaşmıştır.

Kaynak grafiklerine göre \(k_x\) yaklaşık 60'a, \(k_y\) yaklaşık 150'ye kadar geçici tepe değerleri üretmiş ve hata azaldıkça belirgin biçimde düşmüştür. \(k_\psi\) yaklaşık 10 civarında kararlı hale gelmiştir. Yaklaşık 2-3 saniyelik başlangıç döneminden sonra \(\lambda_x\approx2,5\), \(\lambda_y\approx1,2\) ve \(\lambda_\psi\approx4\) civarında kararlı davranış raporlanmıştır.

Bu davranış FSMC-PSO'nun temel tasarım mantığını gösterir: büyük hata olduğunda daha agresif, hata küçüldüğünde daha yumuşak kontrol.

Rastgele bozucular altında ne oldu?

Dayanıklılık değerlendirmesinde altı farklı rastgele bozucu seviyesi kullanılmıştır. Kaynakta özellikle \(d_4=60\cdot randn(1,1)\) seviyesi temsilî örnek olarak ayrıntılı gösterilmiştir. Bu seviyede klasik SMC'nin yörüngeden belirgin biçimde ayrılmaya başladığı, SMC-PSO'nun orta düzey sapmalar gösterdiği, STA-PSO'nun daha düzgün fakat FSMC-PSO'dan daha fazla sapma ürettiği ve FSMC-PSO'nun referans yörüngeye en yakın kaldığı rapor edilmiştir.

Ancak kullanılan bozucu matematiksel rastgele gürültüdür. Gerçek deniz akıntılarının mekânsal ve zamansal yapısını, sensör özelliklerini veya gerçek bir aracın aktüatör sınırlarını bütünüyle temsil etmez.

Çalışmanın desteklediği sonuçlar

• İncelenen 3-DOF sayısal AUV modelinde FSMC-PSO, performans ölçütlerinin büyük bölümünde klasik SMC, SMC-PSO ve STA-PSO'dan daha düşük takip hatası üretmiştir.
• Bulanık çevrim içi kazanç uyarlaması, sabit veya yalnız çevrim dışı optimize edilmiş SMC kazançlarına göre chattering'i azaltabilmiştir.
• PSO'nun bulanık çıkış üyelik fonksiyonlarını çevrim dışında optimize etmesi, çevrim içi aşamada tam PSO optimizasyonu yapılmasına gerek bırakmamıştır.
• FSMC-PSO, kaynakta kullanılan rastgele gürültü senaryolarında genel olarak daha iyi yörünge takibi ve daha düzgün kontrol sinyalleri göstermiştir.
• Lyapunov tabanlı analiz, belirtilen sınırlılık ve pozitif kazanç varsayımları altında kontrol yapısının kararlılık çerçevesini desteklemektedir.

Çalışmanın desteklemediği veya kanıtlamadığı sonuçlar

• FSMC-PSO'nun gerçek bir AUV üzerinde deneysel olarak üstün olduğu gösterilmemiştir.
• Tam 6-DOF sualtı manevralarında aynı performansın korunacağı kanıtlanmamıştır.
• Gerçek okyanus akıntıları, haberleşme gecikmeleri, aktüatör doygunluğu ve gerçek sensör hataları altında saha başarısı gösterilmemiştir.
• FSMC-PSO her performans metriğinde bütün karşılaştırma kontrolcülerinden daha iyi değildir; ψ-ITAE ölçütünde STA-PSO daha düşük değer üretmiştir.
• Simülasyon sonuçları aktüatör ömrünün gerçek bir fiziksel sistemde uzadığını doğrudan kanıtlamaz.
• Sonuçlar Türkiye'deki belirli bir deniz ortamına veya AUV platformuna doğrudan aktarılmış değildir.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Simülasyon ortamı

AUV model parametreleri

PSO ayarları

FSMC-PSO optimizasyonunda maliyet yaklaşık 51 düzeyinden ilk 10 iterasyon içinde yaklaşık 36'ya düşmüş ve sonrasında büyük ölçüde kararlı hale gelmiştir. STA-PSO'nun optimizasyon maliyeti yaklaşık 15'ten 2'nin altına daha hızlı inerken SMC-PSO yaklaşık 13'ten 3,5 civarına daha yavaş yakınsamıştır. Bu nedenle PSO optimizasyon maliyetinin en düşük olması ile nihai yörünge takip metriklerinde en iyi sonuçların alınması aynı şey değildir.

Başlangıç ve referans koşulları

Başlangıç konumu ve yönelimi:

\[ \zeta_0=[1,\;9,\;0.5]^T \]

Başlangıç hızı:

\[ v_0=[1,\;1,\;0.1]^T \]

İstenen yörünge:

\[ \zeta_d=[2t,\;3\sin(0.5t),\;0.3]^T \]

Birinci ve ikinci türevleri:

\[ \dot{\zeta}_d=[2,\;1.5\cos(0.5t),\;0]^T \]

\[ \ddot{\zeta}_d=[0,\;-0.75\sin(0.5t),\;0]^T \]

Temel nicel bulgular

• FSMC-PSO, X yönünde klasik SMC'ye göre ITAE'yi %59,75 ve ITSE'yi %60,07 azaltmıştır.
• Y yönünde klasik SMC'ye göre ISE azalması %28,47, ITSE azalması %43,64'tür.
• ψ yönünde klasik SMC'ye göre ITSE azalması %73,53 ile tabloda bu karşılaştırmadaki en büyük iyileşmelerden biridir.
• FSMC-PSO'nun SMC-PSO'ya karşı X-ITAE iyileşmesi %86,58'dir.
• FSMC-PSO'nun STA-PSO'ya karşı ψ-ITAE sonucu daha iyi değildir; Tablo 4 bu farkı −%12,4 olarak vermektedir.
• X ve Y kazançları başlangıçta yaklaşık 60 ve 150 seviyelerine kadar yükselmiş, hatanın azalmasıyla daha düşük kararlı değerlere inmiştir.
• Yaw kazancı \(k_\psi\) yaklaşık 10 civarında kararlı hale gelmiştir.
• \(\lambda_x\), \(\lambda_y\) ve \(\lambda_\psi\) yaklaşık 2-3 saniyelik geçişten sonra sırasıyla yaklaşık 2,5; 1,2 ve 4 civarında dengelenmiştir.

Çalışmanın temel sınırlılıkları

Bilimsel yorum açısından en kritik sınır, bütün performans doğrulamasının sayısal simülasyona dayanmasıdır. Kullanılan model yatay düzlem hareketiyle sınırlıdır ve tam 6-DOF dinamikleri içermemektedir. Rastgele bozucu sinyaller gerçek okyanus akıntılarının tüm spektral ve mekânsal özelliklerini temsil etmez. Aktüatör doygunluğu, sensör gürültüsünün gerçek karakteri, iletişim gecikmeleri ve bazı modellenmemiş hidrodinamik etkiler doğrudan simülasyona dahil edilmemiştir.

Ayrıca FSMC-PSO'nun bulanık yapı ve PSO aşaması klasik SMC'ye göre daha fazla tasarım ve hesaplama karmaşıklığı getirir. PSO'nun çevrim dışında uygulanması çevrim içi yükü azaltmakla birlikte, gerçek zamanlı bir fiziksel sistemde kontrol çevrimi maliyetinin, işlemci gereksiniminin ve zamanlama güvenilirliğinin ayrıca ölçülmesi gerekir.

Kaynak ve Yöntem Notu

Tam özgün çalışma adı: Hybrid Fuzzy-SMC Controller with PSO for Autonomous Underwater Vehicle

Yazarlar: Mohammed Yousri Silaa; Ilyas Rougab; Oscar Barambones; Aissa Bencherif.

Sorumlu yazarlar: Mohammed Yousri Silaa ve Oscar Barambones.

Kurumlar: Telecommunications Signals and Systems Laboratory (TSS), Amar Telidji University of Laghouat, Cezayir; Engineering School of Vitoria, University of the Basque Country UPV/EHU, İspanya; Laboratory for Analysis and Control of Energy Systems and Electrical Networks, Department of Electronic, University of Amar Telidji, Cezayir.

Kaynak türü: Hakemli araştırma makalesi.

Dergi: Actuators.

Yayınevi: MDPI.

Yayın: 2026, Cilt 15, Makale 90.

Yayın tarihi: 2 Şubat 2026.

DOI: 10.3390/act15020090.

Resmî bağlantı:https://doi.org/10.3390/act15020090

Lisans: Creative Commons Attribution (CC BY).

Finansman: Çalışmada Basque Government NEWHEGAZ projesi (ELKARTEK KK-2025/00074), UPV/EHU GIU23/002 projesi ve MobilityLab Foundation (CONV23/14) desteği bildirilmiştir.

Veri erişilebilirliği: Yazarlar verilerin makale içinde bulunduğunu, ek soruların sorumlu yazarlara yöneltilebileceğini belirtmiştir.

Çıkar çatışması: Yazarlar çıkar çatışması bulunmadığını beyan etmiştir.

Yazar katkıları: Kavramsallaştırma M.Y.S. ve I.R.; metodoloji M.Y.S.; yazılım M.Y.S.; doğrulama M.Y.S., I.R. ve O.B.; biçimsel analiz M.Y.S., I.R. ve O.B.; araştırma M.Y.S., A.B. ve O.B.; kaynaklar O.B.; veri düzenleme M.Y.S., I.R. ve O.B.; özgün taslak M.Y.S.; gözden geçirme ve düzenleme M.Y.S., A.B. ve O.B.; görselleştirme M.Y.S., O.B. ve A.B.; danışmanlık O.B.; proje yönetimi M.Y.S.; finansman edinimi O.B. olarak bildirilmiştir.

Kaynak içi tutarsızlık notu

Kaynağın özeti, FSMC-PSO'nun ITAE değerinde %86,58'e varan azalmasını klasik SMC ile karşılaştırmaya bağlamaktadır. Ancak kaynak Tablo 4'te %86,58 değeri X ekseni için FSMC-PSO'nun SMC-PSO'ya göre iyileşmesidir. Aynı tabloda FSMC-PSO'nun klasik SMC'ye karşı X-ITAE iyileşmesi %59,75'tir. Bu nedenle bu Verianla metninde karşılaştırmalar Tablo 4'teki açık sayısal eşleştirmeler temel alınarak aktarılmış, kaynak özetteki farklı ifade sessizce düzeltilmemiştir.

Aynı şekilde kaynak metni FSMC-PSO'nun bütün hata indekslerinde ve X, Y, ψ durumlarında en düşük değerlere ulaştığını ifade etmektedir. Fakat Tablo 4'te ψ-ITAE için STA-PSO 0,0410, FSMC-PSO ise 0,0461 değerindedir. Kaynağın kendi iyileşme tablosu da FSMC-PSO'nun bu ölçütte STA-PSO'ya karşı −%12,4 değerinde olduğunu göstermektedir.

Bibliyografik olarak ayrıca kaynak metninde [12] numaralı çalışma AUV'lere yönelik uyarlamalı doğrusal olmayan yüksek dereceli kayma kipli kontrol çalışması olarak anlatılmasına rağmen, kaynakça listesindeki 12 numaralı kayıt bir microRNA tanıma elemanları çalışmasıdır. Bu kaynak içi atıf uyuşmazlığı bu Verianla metninde düzeltilmemiş veya başka bir kaynakla değiştirilmemiştir.

Bilimsel içerik yalnızca incelenen çalışmanın yöntem, denklem, tablo, grafik, sonuç ve sınırlılıklarına dayanmaktadır. Bibliyografik kimlik ve derginin yayın durumu dışında dış kaynaktan yeni deneysel bulgu veya yeni bilimsel sonuç ana metne eklenmemiştir.

Temel yorum sınırı: Bu çalışma sayısal simülasyon çalışmasıdır. FSMC-PSO'nun gerçek bir AUV'de, gerçek deniz koşullarında veya tam 6-DOF hareket altında aynı performansı sağlayacağı bu araştırmayla deneysel olarak gösterilmemiştir.