Kızıl Tilki Optimizasyon Algoritması ile Da-Da Alçaltıcı Tip Dönüştürücü Kontrolör Katsayılarının Optimizasyonu

Yıl 2022, Cilt: 4 Sayı: 2, 129 - 140, 26.10.2022

Ersagun Kürşat Yaylacı , Ahmet Erdem Yılmaz , Hatice Nur Özdeş

https://doi.org/10.46387/bjesr.1111592

Cited By: 3

Öz

Bu çalışmada, da gerilime ihtiyaç duyulan cihazlarda yaygın olarak kullanılan alçaltıcı tip da-da dönüştürücünün kapalı çevrim çıkış gerilim kontrolü yapılmıştır. Kontrolör katsayılarının belirlenmesi için meta-sezgisel yöntemlerin son zamanlarda oldukça fazla kullanıldığı görülmektedir. Kızıl tilki optimizasyon algoritması literatüre yeni kazandırılan meta-sezgisel bir yöntem olup kızıl tilkilerin ava yaklaşması, avlanması ve sürü içerisindeki davranışlarından esinlenerek modellenmiş sürü zekasına dayanan bir algoritmadır. PI kontrolörü ile kızıl tilki optimizasyon yöntemi kullanılarak sistemin kontrol performans kriterlerinden sürekli hal hatası iyileştirilmeye çalışılmıştır. Yapılmak istenen iyileştirme işlemi için kullanılan amaç fonksiyonu; zamanla ağırlıklandırılmış hata karelerinin toplamı, hata mutlak değerlerinin toplamı ve hata karelerinin toplamı değerlerinin ortalaması alınarak hesaplanmıştır. Bu çalışma Matlab/Simulink ortamında gerçekleştirilmiş olup elde edilen sonuçlar parçacık sürü optimizasyonu yöntemi ile karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Kızıl tilki optimizasyonu, PI kontrolör, Alçaltıcı tip da-da dönüştürücü, Parçacık sürü optimizasyonu

Kaynakça

• [1] Y. Atalan Ayaz, “Ambulance Service for Hospital Selection: Optimization with Discrete-Event Simulation Application for Yozgat Province of Turkey,” Mühendislik Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi, vol. 3, no. 1, pp. 112–122, Apr. 2021.
• [2] G. Mühürcü, A. Mühürcü, E. Köse, and A. Kuyumcu, “Parameter Optimization of PI Controller by PSO for Optimal Controlling of a Buck Converter’s Output,” 2017 International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP), Sep. 2017, pp. 1–6. doi: 10.1109/IDAP.2017.8090234.
• [3] M. Y. Özsağlam and M. Çunkaş, “Optimizasyon Problemlerinin Çözümü için Parçaçık Sürü Optimizasyonu Algoritması,” Journal of Polytechnic, vol. 11, no. 4, pp. 299–305, Nov. 2008, doi: 10.2339/2008.11.4.
• [4] S. Mirjalili, S. M. Mirjalili, and A. Lewis, “Grey Wolf Optimizer,” Advances in Engineering Software, vol. 69, pp. 46–61, 2014, doi: 10.1016/j.advengsoft.2013.12.007.
• [5] D. Połap and M. Woźniak, “Red fox optimization algorithm,” Expert Systems with Applications, vol. 166, no. 114107, Mar. 2021, doi: 10.1016/j.eswa.2020.114107.
• [6] E. K. Yaylacı, A. E. Yılmaz, and H. N. Özdeş, “Geliştirilmiş Parçacık Sürü Optimizasyon Algoritması ile Da-Da Alçaltıcı Tip Dönüştürücünün PI Katsayılarının Optimizasyonu,” 2nd International Conference on Applied Engineering and Natural Sciences, Mar. 2022, pp. 257–261.
• [7] Z. Fu, J. An, Q. Yang, H. Yuan, Y. Sun, and H. Ebrahimian, “Skin Cancer Detection Using Kernel Fuzzy C-means and Developed Red Fox Optimization Algorithm,” Biomedical Signal Processing and Control, vol. 71, no. 103160, Jan. 2022, doi: 10.1016/j.bspc.2021.103160.
• [8] Z. Huo, S. J. Liu, and H. Ebrahimian, “Aircraft Energy Management System Using Chaos Red Fox Optimization Algorithm,” Journal of Electrical Engineering and Technology, vol. 17, no. 1, pp. 179–195, Jan. 2022, doi: 10.1007/s42835-021-00884-5.
• [9] M. Zhang, Z. Xu, X. Lu, Y. Liu, Q. Xiao, and B. Taheri, “An Optimal Model Identification for Solid Oxide Fuel Cell Based on Extreme Learning Machines Optimized by Improved Red Fox Optimization Algorithm,” International Journal of Hydrogen Energy, vol. 46, no. 55, pp. 28270–28281, Aug. 2021, doi: 10.1016/j.ijhydene.2021.06.046.
• [10] N. Zhu, X. Liu, Q. Dong, and D. Rodriguez, “Optimization of Zero-Energy Building by Multi-Criteria Optimization Method: A Case Study,” Journal of Building Engineering, vol. 44, no. 102969, pp. 1–13, 2021.
• [11] D. Yousri et al., “Modified Interactive Algorithm Based on Runge Kutta Optimizer for Photovoltaic Modeling: Justification Under Partial Shading and Varied Temperature Conditions,” IEEE Access, vol. 10, pp. 20793–20815, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3152160.
• [12] R. Luo and M. Shafiee, “The Application of Metaheuristics in Optimal Parameter Identification of Solid Oxide Fuel Cell,” Energy Reports, vol. 7, pp. 2563–2573, May 2021.
• [13] D. Połap and M. Woźniak, “Meta-Heuristic as Manager in Federated Learning Approaches for Image Processing Purposes,” Applied Soft Computing, vol. 113, no. 107872, 2021.
• [14] A. Mamizadeh, N. Genc, and R. Rajabioun, “Optimal Tuning of PI Controller for Boost DC-DC Converters Based on Cuckoo Optimization Algorithm,” 2018 7th International Conference on Renewable Energy Research and Applications (ICRERA), 2018, pp. 677–680. doi: 10.1109/ICRERA.2018.8566883.
• [15] S. Vadi, F. Batincan Gurbuz, R. Bayindir, and S. Sagiroglu, “Optimization of PI Based Buck-Boost Converter by Particle Swarm Optimization Algorithm,” 2021 9th International Conference on Smart Grid (icSmartGrid), 2021, pp. 295–301. doi: 10.1109/icSmartGrid52357.2021.9551229.
• [16] E. Köse, G. Mühürcü, A. Mühürcü, and B. Sevim, “SFLA Based PI Parameter Optimization for Optimal Controlling of a Buck Converter’s Voltage,” 2017 International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP), Sep. 2017, pp. 1–5. doi: 10.1109/IDAP.2017.8090232.
• [17] O. Kapukaya, “Adaptif Parçacık Sürü Optimizasyonu ve Karınca Kolonisi Algoritması Kullanarak Öz Ayarlamalı PID Denetleyici Tasarımı,” Yüksek Lisans Tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Kahramanmaraş, 2019.
• [18] H. Gözde, M. C. Taplamacıoğlu, ilhan Kocaarslan, and M. A. Şenol, “İki Bölgeli Ara-Isıtmalı Termal Güç Sisteminin Yük-Frekans Kontrolü için Parçacık Sürüsü Optimizasyonu Tabanlı PI-Kontrolör,” Isı Bilimi ve Tekniği Dergisi, vol. 30, no. 1, pp. 13–21, Mar. 2010.
• [19] O.T.Altınöz and H.Erdem, “Evaluation Function Comparison of Particle Swarm Optimization for Buck Converter,” International Symposium on Power Electronics, Electrical Drives, Automation and Motion, 2010, pp. 798–802. doi: 10.1109/SPEEDAM.2010.5542160.
• [20] H. Aygun and H. Demirel, “Comparison of PSO-PID, FLC and PID in a Circulating Fluidized Bed Boiler,” 7th International Conference on Electrical and Electronics Engineering, Dec. 2011, pp. 355–359.
• [21] H. Aygün, “Akışkan Yataklı Buhar Kazanının Yatak Sıcaklığının Parçacık Sürüsü Optimizasyonu Tabanlı PID Kontrolör (PSO-PID) le Kontrolü,” Yüksek Lisans Tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Karabük, 2011.