Otomatik Gerilim Regülatör Sistemi için Deniz Yırtıcıları Algoritmasının Performans Analizi
Abstract
Bu makalede otomatik gerilim regülatör sistemin oransal integral türev denetleyici optimal parametre değerlerini ayarlamak amacıyla yeni bir algoritma olan deniz yırtıcıları algoritması önerilmiştir. Önerilen algoritma ile terminal geriliminin maksimum yüzde aşımı, yerleşme süresi, yükselme süresi ve kararlı durum hatasını en aza indirmek ve optimal oransal integral türev denetleyicisi ile otomatik gerilim regülatör sisteminin geçici durum yanıtının iyileştirilmesi amaçlanmıştır. Denetleyici parametrelerini ayarlamak için karesel hatanın integrali, ağırlıklı karesel hatanın integrali, zaman’ın karesel integrali ve Zwe-Lee Gaing amaç fonksiyonları kullanılmıştır. Deniz yırtıcıları algoritma tabanlı oransal-integral-türev denetleyicinin performansı, literatürde önerilen çeşitli amaç fonksiyonları kullanılarak gerçekleştirilen farklı meta-sezgisel algoritmalar tarafından uyarlanmış oransal integral türev denetleyicileri ile karşılaştırmalı analizler yapılmıştır. Bu analizler geçici tepki analizi, kök konum analizi ve sağlamlık gibi analiz yöntemleri ile gerçekleştirilmiştir. Simülasyon sonuçları, deniz yırtıcıları algoritmasıyla ayarlanan oransal integral türev kontrollü otomatik gerilim regülatör sisteminin yerleşme süresi, tepe aşımı ve kararlılık açısından daha iyi performans gösterdiğini kanıtlamıştır.
Keywords
References
- Abdel-Basset, M., El-Shahat, D., Chakrabortty, R.K. & Ryan, M. (2021). Parameter estimation of photovoltaic models using an improved marine predators algorithm, Energy Conversion and Management, 227, 113491. https,//doi.org/10.1016/j.enconman.2020.113491. google scholar
- Ayas, M.S. (2019). Design of an optimized fractional high-order differential feedback controller for an AVR system. Electrical Engineering, 101,1221-1233. https,//doi.org/10.1007/s00202-019-00842-5. google scholar
- Bhookya, J., Jatoth, R. K. (2019). Optimal FOPID/PID controller parameters tuning for the AVR system based on sine-cosine-algorithm. Evolutionary Intelligence, 12,725-733.https,//doi.org/10.1007/s12065-019-00290-x. google scholar
- Bhullar, A.K., Kaur, R. & Sondhi, S. (2020). Enhanced crow search algorithm for AVR optimization. Soft Computing, 24,11957-11987.https,//doi. org/10.1007/s00500-019-04640-w. google scholar
- Bingul, Z., & Karahan, O. (2018). A novel performance criterion approach to optimumdesign of PID controller using cuckoo search algorithm for AVR system. Journal of the Franklin Institute, 355, 5534-5559. https,//doi.org/10.1016/j.jfranklin.2018.05.056 google scholar
- Blondin, M., Sanchis, J., Sicard P. & Herrero J.M. (2018). New optimal controller tuning method for an AVR system using a simplifed Ant Colony Optimization with a new constrained Nelder-Mead algorithm. Appl Soft Comput ,62,216-229. https,//doi.org/10.1016/j.asoc.2017.10.007 google scholar
- Blondin, M.J., Sanchis, J. Sicard, P. & Herrero, J.M. (2018). New optimal controller tuning method for an AVR system using a simplified Ant Colony Optimization with a new constrained Nelder-Mead algorithm. Applied Soft Computing, 62, 216-229. ttps,//doi.org/10.1016/j.asoc.2017.10.007. google scholar
- Çelik, E. (2018). Incorporation of stochastic fractal search algorithm into efficient design of PID controller for an automatic voltage regulator system. Neural Computing and Applications, 30,1991-2002. https,//doi.org/10.1007/s00521-017-3335-7. google scholar
Details
Primary Language
Turkish
Subjects
Computer Software
Journal Section
Research Article
Authors
Zeynep Garip
*
0000-0002-0420-8541
Türkiye
Murat Erhan Çimen
0000-0002-1793-485X
Türkiye
Ali Fuat Boz
0000-0001-6575-7678
Türkiye
Publication Date
June 28, 2022
Submission Date
November 20, 2021
Acceptance Date
March 28, 2022
Published in Issue
Year 2022 Volume: 6 Number: 1