Genetik Algoritma Tabanlı PID Kontrolör Simülatörü Tasarımı

Abstract

Sistem denetimi alanında PID (oransal-integral-türevsel) kontrolörler önemli yer tutmaktadır. Sistemin zaman veya frekans bölgesi verilerinden faydalanılarak; sistem özelliklerine uygun, belirli ölçütler altında, bu tür kontrolörlerin tasarımı için Ziegler-Nichols, Cohen-Coon, Chien Hrones Reswick (CHR), Wang-Juang-Chan gibi değişik yöntemler mevcuttur. Bilgisayar ve yapay zekâ alanındaki gelişmelere paralel olarak genetik algoritmaların da kontrol sistemlerindeki uygulamaları artmaktadır. Bu çalışmada, PID kontrolörlerin tasarımları hem klasik yöntemlerle hem de genetik algoritmalarla gerçekleştirilerek karşılaştırmalı sonuçlar analiz edilmiştir. Bu doğrultuda, eğitim amaçlı da kullanılabilecek grafiksel arayüz programı tasarlanmıştır. Program ile transfer fonksiyonları girilen sistemler için uygun P, PI ve PID kontrolör katsayıları hem seçilen klasik yöntemlerle hem de genetik algoritmalarla hesaplanmakta; sisteme ait birçok parametre ve cevap eğrileri hem sayısal hem de grafiksel olarak karşılaştırmalı sunulabilmektedir

Keywords

• PID, Genetik algoritma, Ziegler-Nichols yöntemi, Cohen-Coon yöntemi, Chien Hrones Reswick yöntemi, Wang-Juang-Chan yöntemi

Design of PID Controller Simulator based on Genetic Algorithm

Abstract

PID (Proportional Integral and Derivative) controllers take an important place in the field of system controlling. Various methods such as Ziegler-Nichols, Cohen-Coon, Chien Hrones Reswick (CHR) and Wang-Juang-Chan are available for the design of such controllers benefiting from the system time and frequency domain data. These controllers are in compliance with system properties under certain criteria suitable to the system. Genetic algorithms have become widely used in control system applications in parallel to the advances in the field of computer and artificial intelligence. In this study, PID controller designs have been carried out by means of classical methods and genetic algorithms and comparative results have been analyzed. For this purpose, a graphical user interface program which can be used for educational purpose has been developed. For the definite (entered) transfer functions, the suitable P, PI and PID controller coefficients have calculated by both classical methods and genetic algorithms and many parameters and responses of the systems have been compared and presented numerically and graphically

Keywords

• PID, Genetic algorithm, Ziegler-Nichols method, Cohen-Coon method, Chien Hrones Reswick method, Wang-Juang-Chan method

References

1. Arora, A., Hote, Y.V., Rastogi, M. (2011). Design of PID Controller for Unstable System, ICLICC’2011, 19-26.
2. Burns, R.S. (2001). Advanced Control Engineering, Butterworth-Heinemann, USA.
3. Elmas, Ç. (2007). Yapay Zeka Uygulamaları, Seçkin Yayıncılık, Ankara.
4. Goldberg, D.E. (1989). Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, Addison-Wesley Publishing Company Inc., USA.
5. Holland, J.H. (1975). Adaption in Natural and Artificial Systems, Cambridge, MA: MIT Press.
6. http://ctms.engin.umich.edu/CTMS/index.php?example=Introduction§ion=ControlPID (Erişim tarihi: Mart 2013)
7. Kuo, B.C (Çev. Bir, A.) (2006). Otomatik Kontrol Sistemleri, Literatür Yayıncılık, İstanbul.
8. Man, K.F., Tang, K.S. and Kwong, S. (1996). Genetic Algorithms: Concepts and Applications, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 43(5), 519-534.

9. Nise, N.S. (2004). Control Systems Engineering, 4th Ed., John Wiley & Sons, Inc., USA.
10. Paz-Ramos, M.A., Torres-Jimenez, J., Quintero-Marmol-Marquez, E., Estrada-Esquivel, H. (2004). PID Controller Tuning for Stable and Unstable Processes Applying GA, GECCO’2004, 1-10.
11. Xue, D., Chen, Y.Q., Atherton, D.P. (2007). Linear Feedback Control (Analysis and Design with MATLAB), SIAM, USA.
12. Vatansever, F. ve Batık, Z. (2009). Genetik Algoritma Tabanlı Denklem Çözümleri, 5. Uluslar arası İleri Teknolojiler Sempozyumu (İATS’09), Karabük, Türkiye, 52-55.
13. Ziegler, J.G. and Nichols N.B. (1942). Optimum Settings for Automatic Controllers, Transactions of the A.S.M.E., 759-768.
14. Zilouchian, A. and Jamshidi, M., (Ed.) (2001). Intelligent Control Systems Using Soft Computing Methodologies, CRC Press, USA.
15. Makale 03.07.2012 tarihinde alınmış, 04.03.2013 tarihinde düzeltilmiş, 13.03.2013 tarihinde kabul edilmiştir.