Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Yıl 2025, Cilt: 41 Sayı: 2, 631 - 646, 30.08.2025

Mehmet Bel , Handan Gürsoy Demir

Öz

Kaynakça

  • Sivadasan, J., & Willjuice Iruthayarajan, M. (2018). Tuning of nonlinear PID controller for TRMS using evolutionary computation methods. Tehnički vjesnik, 25(Supplement 1), 105-111.
  • Kaya, İ., Takeş, C. A., & Alyoussef, F. (2019). Parçacık Sürü Optimizasyonu Tabanlı PI-PD ile Twin Rotor Denetimi. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 10(2), 523-530.
  • Abukan, Y., & Almalı, M. N. (2023). Control of 2-Dof TRMS MIMO system using FOPID & FOSTSMC method. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 38(1), 605-615.
  • Phillips, A., Sahin, F. (2014). Optimal control of a twin rotor MIMO system using LQR with integral action. World Automation Congress (WAC), 3-7 Ağustos, Hawaii, ABD, 114-119.
  • Pandey, S. K., Laxmi, V. (2014). Optimal control of twin rotor MIMO system using LQR technique. ss. 11-21. In: Babu, B. V., Das, K. N., ed. 2014. Computational Intelligence in Data Mining, Volume 1: Proceedings of the International Conference on CIDM, 20-21 Aralık, Springer India, New Delhi, 412s.
  • Chaudhary, S., & Kumar, A. (2019). Control of twin rotor MIMO system using PID and LQR controller. Journal of Aircraft and Spacecraft Technology, 3(1), 211-220.
  • Madhuri, C. S. G., Rao, G. R. (2016). Comparative Analysis of LQG and LQGI Controllers for Twin Rotor MIMO System. International Journal of Engineering Research and Applications, 6(5), 54-59.
  • Guardeño, R., López, M. J., & Sánchez, V. M. (2019). MIMO PID controller tuning method for quadrotor based on LQR/LQG theory. Robotics, 8(2), 36.
  • Katebi, J., Shoaei-parchin, M., Shariati, M., Trung, N. T., & Khorami, M. (2020). Developed comparative analysis of metaheuristic optimization algorithms for optimal active control of structures. Engineering with Computers, 36(4), 1539-1558.
  • Benkhoud, K., & Bouallègue, S. (2018). Dynamics modeling and advanced metaheuristics based LQG controller design for a Quad Tilt Wing UAV. International Journal of Dynamics and Control, 6(2), 630-651.
  • Batista, J., Souza, D., dos Reis, L., Barbosa, A., & Rios, C. (2024). Dynamic model of a joint of the manipulator and LQG control optimized with GA and PSO metaheuristics. Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering, 46(5), 309.
  • Lin, X., & Lin, W. (2022). Whale Optimization Algorithm-Based LQG-Adaptive Neuro-Fuzzy Control for Seismic Vibration Mitigation with MR Dampers. Shock and Vibration, 2022(1), 4060660.
  • Ranjan, K. V., Laxmi, V. (2022). Design of an optimal controller for a twin rotor MIMO system (TRMS). International Conference on Sustainable Computing and Data Communication Systems (ICSCDS), 7-9 Nisan, Erode, Hindistan, 950-959.
  • Souza, D. A., de Mesquita, V. A., Reis, L. L., Silva, W. A., & Batista, J. G. (2021). Optimal LQI and PID synthesis for speed control of switched reluctance motor using metaheuristic techniques. International Journal of Control, Automation and Systems, 19(1), 221-229.
  • Önen, Ü., Cakan, A., & Ilhan, I. (2019). Performance comparison of optimization algorithms in LQR controller design for a nonlinear system. Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences, 27(3), 1938-1953.
  • Rivera-Ruiz, J. R., Rojas-Galvan, R., García-Martínez, J. R., Cruz-Miguel, E. E., Barra-Vázquez, O. A., Cruz-Orduña, M. I., ... & Rodríguez-Reséndiz, J. (2025). Performance Evaluation of Metaheuristics for LQR Controller Optimization: A Two-Wheel Balancing Robot Case Study. IEEE Access.
  • Özcan, N., Utku, S., & Berber, T. (2025). Artificial Circulation System Algorithm: A Novel Bio-Inspired Algorithm. CMES-Computer Modeling in Engineering & Sciences, 142(1).
  • Wong, W. K., Ming, C. I. (2019). A review on metaheuristic algorithms: recent trends, benchmarking and applications. 7th International Conference on Smart Computing & Communications (ICSCC), 28-30 Haziran, Sarawak, Malezya, 1-5.
  • Braik, M., Hammouri, A., Atwan, J., Al-Betar, M. A., & Awadallah, M. A. (2022). White Shark Optimizer: A novel bio-inspired meta-heuristic algorithm for global optimization problems. Knowledge-Based Systems, 243, 108457.
  • Tastemirov, A., Lecchini-Visintini, A., & Morales-Viviescas, R. M. (2017). Complete dynamic model of the Twin Rotor MIMO System (TRMS) with experimental validation. Control Engineering Practice, 66, 89-98.
  • Tang, Y., Zheng, Y., Li, N. (2021). Analysis of the optimization landscape of linear quadratic gaussian (LQG) control. Learning for Dynamics and Control (L4DC), 7-8 Mayıs, PMLR, 599-610.
  • Fister Jr, I., Yang, X. S., Fister, I., Brest, J., & Fister, D. (2013). A brief review of nature-inspired algorithms for optimization. arXiv preprint arXiv:1307.4186.
  • Saravanan, G., Pazhanimuthu, C., & Naveen, P. (2025). Performance improvement of DC motor control system using PID controller with Kookaburra and Red Panda optimization algorithm. Scientific Reports, 15(1), 20021.
  • Mirjalili, S., Mirjalili, S. M., & Lewis, A. (2014). Grey wolf optimizer. Advances in engineering software, 69, 46-61.
  • Ozcan, N. (2025). Comprehensive Comparative Analysis of GWO and Its Variants for Solving Mechanical Optimization Problems. Journal of Materials and Mechatronics: A, 6(1), 150-169.
  • Mirjalili, S., & Lewis, A. (2016). The whale optimization algorithm. Advances in engineering software, 95, 51-67.
  • Karaboga, D., & Basturk, B. (2007). Artificial bee colony (ABC) optimization algorithm for solving constrained optimization problems. In International fuzzy systems association world congress (pp. 789-798). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg.
  • Kennedy, J., & Eberhart, R. (1995). Particle swarm optimization. In Proceedings of ICNN'95-international conference on neural networks (Vol. 4, pp. 1942-1948). IEEE.

Çift Rotorlu MIMO Sistemi için Sürü Zekâsı Tabanlı LQGI Kontrolcü Tasarımı

Yıl 2025, Cilt: 41 Sayı: 2, 631 - 646, 30.08.2025

Mehmet Bel , Handan Gürsoy Demir

Öz

Bu çalışmada, çift rotorlu çok girişli çok çıkışlı (MIMO) sistem (TRMS) üzerinde, integral etkili Doğrusal-Karesel-Gauss (LQGI) optimal kontrol yaklaşımı uygulanmış; kontrolcü parametre optimizasyonu için popülasyon tabanlı meta-sezgisel algoritmaların sürü zekâsı tabanlı sınıfı değerlendirilmiştir. Esinlenilen doğal hayvan topluluklarının hareketlerine göre dört ana gruptan seçilen Gri Kurt Algoritması (GWO), Balina Optimizasyon Algoritması (WOA), Yapay Arı Kolonisi (ABC) ve Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), LQGI kontrolcünün Q ve R parametrelerinin eniyilemesinde kullanılmıştır. Ayrıca, sistemin geçici rejim davranışı, izleme başarımı ve kontrol sinyali etkinliğini birlikte değerlendiren çok amaçlı bir maliyet fonksiyonu tanımlanarak optimizasyon süreci yönlendirilmiştir. Geliştirilen kontrolcülerin performansı, optimize edilmemiş LQGI kontrolcüyle karşılaştırılarak değerlendirilmiştir. Sonuçlar, önerilen sürü zekâsı tabanlı algoritmaların, hem pitch hem de yaw hareketlerinde yörünge takibi ve ani darbe karşısında gürbüz davranışı açısından önemli ölçüde iyileşme sağladığını göstermektedir. Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre sürü zekâsı tabanlı optimizasyon algoritmalarının, gelişmiş kontrolcü tasarımı için etkili ve esnek bir araç olduğu ortaya konmuştur.

Anahtar Kelimeler

çift rotorlu MIMO sistem TRMS LQG meta-sezgisel algoritma sürü zekâsı tabanlı

Kaynakça

  • Sivadasan, J., & Willjuice Iruthayarajan, M. (2018). Tuning of nonlinear PID controller for TRMS using evolutionary computation methods. Tehnički vjesnik, 25(Supplement 1), 105-111.
  • Kaya, İ., Takeş, C. A., & Alyoussef, F. (2019). Parçacık Sürü Optimizasyonu Tabanlı PI-PD ile Twin Rotor Denetimi. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 10(2), 523-530.
  • Abukan, Y., & Almalı, M. N. (2023). Control of 2-Dof TRMS MIMO system using FOPID & FOSTSMC method. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 38(1), 605-615.
  • Phillips, A., Sahin, F. (2014). Optimal control of a twin rotor MIMO system using LQR with integral action. World Automation Congress (WAC), 3-7 Ağustos, Hawaii, ABD, 114-119.
  • Pandey, S. K., Laxmi, V. (2014). Optimal control of twin rotor MIMO system using LQR technique. ss. 11-21. In: Babu, B. V., Das, K. N., ed. 2014. Computational Intelligence in Data Mining, Volume 1: Proceedings of the International Conference on CIDM, 20-21 Aralık, Springer India, New Delhi, 412s.
  • Chaudhary, S., & Kumar, A. (2019). Control of twin rotor MIMO system using PID and LQR controller. Journal of Aircraft and Spacecraft Technology, 3(1), 211-220.
  • Madhuri, C. S. G., Rao, G. R. (2016). Comparative Analysis of LQG and LQGI Controllers for Twin Rotor MIMO System. International Journal of Engineering Research and Applications, 6(5), 54-59.
  • Guardeño, R., López, M. J., & Sánchez, V. M. (2019). MIMO PID controller tuning method for quadrotor based on LQR/LQG theory. Robotics, 8(2), 36.
  • Katebi, J., Shoaei-parchin, M., Shariati, M., Trung, N. T., & Khorami, M. (2020). Developed comparative analysis of metaheuristic optimization algorithms for optimal active control of structures. Engineering with Computers, 36(4), 1539-1558.
  • Benkhoud, K., & Bouallègue, S. (2018). Dynamics modeling and advanced metaheuristics based LQG controller design for a Quad Tilt Wing UAV. International Journal of Dynamics and Control, 6(2), 630-651.
  • Batista, J., Souza, D., dos Reis, L., Barbosa, A., & Rios, C. (2024). Dynamic model of a joint of the manipulator and LQG control optimized with GA and PSO metaheuristics. Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering, 46(5), 309.
  • Lin, X., & Lin, W. (2022). Whale Optimization Algorithm-Based LQG-Adaptive Neuro-Fuzzy Control for Seismic Vibration Mitigation with MR Dampers. Shock and Vibration, 2022(1), 4060660.
  • Ranjan, K. V., Laxmi, V. (2022). Design of an optimal controller for a twin rotor MIMO system (TRMS). International Conference on Sustainable Computing and Data Communication Systems (ICSCDS), 7-9 Nisan, Erode, Hindistan, 950-959.
  • Souza, D. A., de Mesquita, V. A., Reis, L. L., Silva, W. A., & Batista, J. G. (2021). Optimal LQI and PID synthesis for speed control of switched reluctance motor using metaheuristic techniques. International Journal of Control, Automation and Systems, 19(1), 221-229.
  • Önen, Ü., Cakan, A., & Ilhan, I. (2019). Performance comparison of optimization algorithms in LQR controller design for a nonlinear system. Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences, 27(3), 1938-1953.
  • Rivera-Ruiz, J. R., Rojas-Galvan, R., García-Martínez, J. R., Cruz-Miguel, E. E., Barra-Vázquez, O. A., Cruz-Orduña, M. I., ... & Rodríguez-Reséndiz, J. (2025). Performance Evaluation of Metaheuristics for LQR Controller Optimization: A Two-Wheel Balancing Robot Case Study. IEEE Access.
  • Özcan, N., Utku, S., & Berber, T. (2025). Artificial Circulation System Algorithm: A Novel Bio-Inspired Algorithm. CMES-Computer Modeling in Engineering & Sciences, 142(1).
  • Wong, W. K., Ming, C. I. (2019). A review on metaheuristic algorithms: recent trends, benchmarking and applications. 7th International Conference on Smart Computing & Communications (ICSCC), 28-30 Haziran, Sarawak, Malezya, 1-5.
  • Braik, M., Hammouri, A., Atwan, J., Al-Betar, M. A., & Awadallah, M. A. (2022). White Shark Optimizer: A novel bio-inspired meta-heuristic algorithm for global optimization problems. Knowledge-Based Systems, 243, 108457.
  • Tastemirov, A., Lecchini-Visintini, A., & Morales-Viviescas, R. M. (2017). Complete dynamic model of the Twin Rotor MIMO System (TRMS) with experimental validation. Control Engineering Practice, 66, 89-98.
  • Tang, Y., Zheng, Y., Li, N. (2021). Analysis of the optimization landscape of linear quadratic gaussian (LQG) control. Learning for Dynamics and Control (L4DC), 7-8 Mayıs, PMLR, 599-610.
  • Fister Jr, I., Yang, X. S., Fister, I., Brest, J., & Fister, D. (2013). A brief review of nature-inspired algorithms for optimization. arXiv preprint arXiv:1307.4186.
  • Saravanan, G., Pazhanimuthu, C., & Naveen, P. (2025). Performance improvement of DC motor control system using PID controller with Kookaburra and Red Panda optimization algorithm. Scientific Reports, 15(1), 20021.
  • Mirjalili, S., Mirjalili, S. M., & Lewis, A. (2014). Grey wolf optimizer. Advances in engineering software, 69, 46-61.
  • Ozcan, N. (2025). Comprehensive Comparative Analysis of GWO and Its Variants for Solving Mechanical Optimization Problems. Journal of Materials and Mechatronics: A, 6(1), 150-169.
  • Mirjalili, S., & Lewis, A. (2016). The whale optimization algorithm. Advances in engineering software, 95, 51-67.
  • Karaboga, D., & Basturk, B. (2007). Artificial bee colony (ABC) optimization algorithm for solving constrained optimization problems. In International fuzzy systems association world congress (pp. 789-798). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg.
  • Kennedy, J., & Eberhart, R. (1995). Particle swarm optimization. In Proceedings of ICNN'95-international conference on neural networks (Vol. 4, pp. 1942-1948). IEEE.
Toplam 28 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Makine Öğrenme (Diğer)
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Mehmet Bel

Handan Gürsoy Demir 0000-0001-5486-454X

Yayımlanma Tarihi 30 Ağustos 2025
Gönderilme Tarihi 5 Ağustos 2025
Kabul Tarihi 25 Ağustos 2025
Yayımlandığı Sayı Yıl 2025 Cilt: 41 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA Bel, M., & Gürsoy Demir, H. (2025). Çift Rotorlu MIMO Sistemi için Sürü Zekâsı Tabanlı LQGI Kontrolcü Tasarımı. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi, 41(2), 631-646.
AMA Bel M, Gürsoy Demir H. Çift Rotorlu MIMO Sistemi için Sürü Zekâsı Tabanlı LQGI Kontrolcü Tasarımı. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi. Ağustos 2025;41(2):631-646.
Chicago Bel, Mehmet, ve Handan Gürsoy Demir. “Çift Rotorlu MIMO Sistemi için Sürü Zekâsı Tabanlı LQGI Kontrolcü Tasarımı”. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi 41, sy. 2 (Ağustos 2025): 631-46.
EndNote Bel M, Gürsoy Demir H (01 Ağustos 2025) Çift Rotorlu MIMO Sistemi için Sürü Zekâsı Tabanlı LQGI Kontrolcü Tasarımı. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi 41 2 631–646.
IEEE M. Bel ve H. Gürsoy Demir, “Çift Rotorlu MIMO Sistemi için Sürü Zekâsı Tabanlı LQGI Kontrolcü Tasarımı”, Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi, c. 41, sy. 2, ss. 631–646, 2025.
ISNAD Bel, Mehmet - Gürsoy Demir, Handan. “Çift Rotorlu MIMO Sistemi için Sürü Zekâsı Tabanlı LQGI Kontrolcü Tasarımı”. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi 41/2 (Ağustos2025), 631-646.
JAMA Bel M, Gürsoy Demir H. Çift Rotorlu MIMO Sistemi için Sürü Zekâsı Tabanlı LQGI Kontrolcü Tasarımı. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi. 2025;41:631–646.
MLA Bel, Mehmet ve Handan Gürsoy Demir. “Çift Rotorlu MIMO Sistemi için Sürü Zekâsı Tabanlı LQGI Kontrolcü Tasarımı”. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi, c. 41, sy. 2, 2025, ss. 631-46.
Vancouver Bel M, Gürsoy Demir H. Çift Rotorlu MIMO Sistemi için Sürü Zekâsı Tabanlı LQGI Kontrolcü Tasarımı. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi. 2025;41(2):631-46.
 Kapak Resmi İndir

✯ Etik kurul izni gerektiren, tüm bilim dallarında yapılan araştırmalar için etik kurul onayı alınmış olmalı, bu onay makalede belirtilmeli ve belgelendirilmelidir.
✯ Etik kurul izni gerektiren araştırmalarda, izinle ilgili bilgilere (kurul adı, tarih ve sayı no) yöntem bölümünde, ayrıca makalenin ilk/son sayfalarından birinde; olgu sunumlarında, bilgilendirilmiş gönüllü olur/onam formunun imzalatıldığına dair bilgiye makalede yer verilmelidir.
✯ Dergi web sayfasında, makalelerde Araştırma ve Yayın Etiğine uyulduğuna dair ifadeye yer verilmelidir.
✯ Dergi web sayfasında, hakem, yazar ve editör için ayrı başlıklar altında etik kurallarla ilgili bilgi verilmelidir.
✯ Dergide ve/veya web sayfasında, ulusal ve uluslararası standartlara atıf yaparak, dergide ve/veya web sayfasında etik ilkeler ayrı başlık altında belirtilmelidir. Örneğin; dergilere gönderilen bilimsel yazılarda, ICMJE (International Committee of Medical Journal Editors) tavsiyeleri ile COPE (Committee on Publication Ethics)’un Editör ve Yazarlar için Uluslararası Standartları dikkate alınmalıdır.
✯ Kullanılan fikir ve sanat eserleri için telif hakları düzenlemelerine riayet edilmesi gerekmektedir.