Özelleştirilmiş Uygunluk Fonksiyonu Tabanlı Su Döngüsü Algoritması ile PID Parametrelerinin Optimizasyonu

Öz

Endüstriyel alanda kullanılan kontrolcüler arasında PID kontrolcü, en yaygın olanıdır. Bunun önemli sebebi olarak bu kontrolcüde kullanılan parametre sayısının az olması ve parametrelerinin her birinin uygulanan sistem çıkışına olan etkisinin ölçülebilir sayılabilir. PID parametreleri, birbirinden bağımsız olup sıfır ile sonsuz aralığında değerler alır. Literatürde, bu konuda yapılan çalışmalar gerek matematiksel modele dayalı gerekse sistemin açık çevrim veya kapalı çevrim çıkışına dayalı yöntemlerden oluşmaktadır. Bu yöntemlerin yanında, meta-sezgisel yöntemler de son yıllarda popüler olarak kullanılmaya başlanmıştır. Bunlar, doğadaki çeşitli olaylardan esinlenilerek hazırlanan optimizasyon yöntemleridir. Bu çalışmada, fizik ve kimya tabanlı olayların matematiksel ifadelerinden yola çıkılarak elde edilen algoritmalardan biri olan Su Döngüsü Algoritması (SDA) kullanılarak optimum PID parametreleri aranmıştır. Geleneksel olarak sadece bir uygunluk fonksiyonu ile arama yapılırken bu çalışmada PID parametrelerinin özelliklerini yansıtan özelleştirilmiş uygunluk fonksiyonları ayrı ayrı kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar grafiksel ve istatistiksel olarak verilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Su Döngüsü Algoritması,Meta Sezgisel Algoritma,Optimizasyon,PID,Özelleştrilmiş Uygunluk Fonksiyonu

Optimization of PID Parameters with Customized Fitness Function Based Water Cycle Algorithm

Abstract

Among the controllers used in the industrial field, the PID controller is the most commonly used one. The important reason is that the number of parameters used in this controller is only three and the effect of each of the parameters on the applied system output is measurable. PID parameters are independent from each other and take values between zero and infinity. In the literature, studies on this subject consist of both mathematical model based and open loop or closed loop output methods of the system. In addition to these methods, meta-heuristic methods have also been used in recent years. These are optimization methods prepared by inspiring from various events in nature. In this study, optimum PID parameters were searched using the Water Cycle Algorithm (WCA), one of the algorithms obtained based on the mathematical expressions of physics and chemistry-based events. Instead of searching with only one fitness function, customized fitness functions that reflect the characteristics of PID parameters were used in this study. The results obtained are given graphically and statistically.

Keywords

• Water Cycle Algorithm,Meta Heuristic Optimization,Optimization,PID,Costimized Fitness Function

Kaynakça

1. Fister Jr, I., Yang, X. S., Fister, I., Brest, J. ve Fister, D. A brief review of nature-inspired algorithms for optimization. arXiv:1307.4186., Temmuz 2013
2. Eskandar, H., Sadollah, A., Bahreininejad, A. ve Hamdi, M. Water cycle algorithm–A novel metaheuristic optimization method for solving constrained engineering optimization problems. Computers & Structures, vol. 110, pp. 151-166, 2012.
3. Gidemen, G. ve Furat, M. Parçacık değiştirmeli PSO algoritması - PID denetleyici optimizasyonu Üzerine uygulamasi. 2017 (IDAP) (pp. 1-6). IEEE., Eylül 2017, Malatya, Türkiye.
4. Chatterjee, S., Kamboj, V. K. ve Jangid, B. PID Plus Second Order Derivative Controller for Automatic Voltage Regulator Using Linear Quadratic Regulator. In AI Techniques for Reliability Prediction for Electronic Components, pp. 262-287. IGI Global, 2020.
5. Kumar, A. ve Sharma, R. A Nature Inspired PID like Fuzzy Knowledge-Based Fractional-Order Controller for Optimization. In Computational Network Application Tools for Performance Management, vol. 73, pp. 17-28. Springer, Singapore, 2020.
6. Hekimoğlu, B. Robust fractional order PID stabilizer design for multi-machine power system using grasshopper optimization algorithm. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, vol.35(1), 165-180, 2020.
7. Gong, C. Dynamic Search Fireworks Algorithm with Adaptive Parameters.” International Journal of Ambient Computing and Intelligence (IJACI), vol.11(1), 115-135, 2020.
8. Edaris, Z. L. Performance comparison of PID tuning by using ziegler-nichols and particle swarm optimization approaches in a water control system. Journal of Information and Communication Technology, vol.15(1), pp.203-224, 2020.

9. Furat, M. ve Gidemen, G. PSO ile PID Parametrelerinin Optimizasyonunda Uygunluk Fonksiyonu Seçiminin Tekrarlama Sayısına Etkisi, Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, TOK'2016, 29 Eylül - 1 Ekim 2016, Eskişehir.
10. Furat, M.ve Eker, İ. Geliştirilmiş ikinci derece kayan kipli kontrol: teori ve deneysel uygulama. Mühendis ve Makina, vol. 57, pp.49-53, 2016.