Kaotik Tabanlı Geliştirilen PSO Algoritması ile PID Kontrol Parametrelerinin Optimizasyonu ve Sistem Performansının İncelenmesi

Muhammed Salih Sarıkaya; Onur Demirel; Sezgin Kaçar; Adnan Derdiyok

doi:10.58769/joinssr.1692401

EN TR

Optimization of PID Control Parameters Using a Chaotic-Based Developed PSO Algorithm and Analysis of System Performance

Öz

This study aims to improve the performance of optimization algorithms in controller design by hybridizing them with chaotic systems. The optimal tuning of control parameters is typically carried out using methodological approaches (such as Ziegler-Nichols, adaptive methods, etc.) or trial-and-error strategies that often rely on expert knowledge. In recent years, the use of metaheuristic optimization algorithms has gained prominence due to their ability to offer more effective solutions. Within the scope of this study, the parameters of the PID controller were optimized using the Particle Swarm Optimization algorithm and its version integrated with chaotic systems, known as the Chaotic Particle Swarm Optimization. The performance criterion employed in the optimization process was the Integral of Time-weighted Squared Error. The results demonstrated that the integration of chaotic systems into the Particle Swarm Optimization algorithm enhances its ability to converge toward the minimum value. This study has shown that optimization algorithms hybridized with chaotic structures can be successfully applied in control systems.

Anahtar Kelimeler

DC motor control, Chaotic systems, Particle swarm optimization, Chaotic-Based optimization

Kaotik Tabanlı Geliştirilen PSO Algoritması ile PID Kontrol Parametrelerinin Optimizasyonu ve Sistem Performansının İncelenmesi

Öz

Bu çalışma, optimizasyon algoritmalarının kaotik sistemlerle hibritlenerek kontrolcü tasarımı üzerindeki performanslarının iyileştirilmesi amaçlanmaktadır. Kontrol parametrelerinin optimum şekilde ayarlanması metodolojik yöntemlerle (Ziegler-Nichols, Adaptif vb) veya çoğunlukla uzman bilgisine dayalı deneme-yanılma yaklaşımlarla gerçekleştirilmektedir. Daha etkin çözümler sunabilmeleri açısından meta-sezgisel optimizasyon algoritmalarının kullanımı son yıllarda ön plana çıkmaktadır. Bu çalışma kapsamında, Parçacık Sürü Optimizasyonu ve bu algoritmanın kaotik sistemlerle entegre edilmiş versiyonu olan Kaotik Parçacık Sürü Optimizasyonu kullanılarak PID kontrolcünün parametreleri optimize edilmiştir. Optimizasyon sürecinde performans kriteri olarak Zaman Ağırlıklı Hatanın Karesinin İntegrali esas alınmıştır. Elde edilen bulgular, kaotik sistemlerin Parçacık Sürü Optimizasyon algoritmasına entegrasyonu, algoritmanın minimum değere yakınsama başarımını artırdığını ortaya koymuştur. Bu çalışma kaotik yapılarla hibritlenen optimizasyon algoritmalarının kontrol sistemlerinde başarılı bir şekilde uygulanabileceğini göstermiştir.

Anahtar Kelimeler

DC motor kontrol, Kaotik sistemler, Kaotik tabanlı optimizasyon, Parçacık sürü optimizasyon

Kaynakça

[1] Zhong, F. (2023). Dynamic parameter identification based on improved particle swarm optimization and comprehensive excitation trajectory for 6R robotic arm. Industrial Robot: The International Journal of Robotics Research and Application, 51(1), 148–166. https://doi.org/10.1108/ir-07-2023-0157
[2] Abedinifar, M., Ertuğrul, Ş., & Arguz, S. (2022). Nonlinear model identification and statistical verification using experimental data with a case study of the UR5 manipulator joint parameters. Robotica, 41(4), 1348–1370. https://doi.org/10.1017/s0263574722001783
[3] Cosar, M. (2023). Path planning via swarm intelligence algorithms in unmanned aerial vehicle population. The Eurasia Proceedings of Science Technology Engineering and Mathematics, 26, 439–450. https://doi.org/10.55549/epstem.1411059
[4] Wang, D., Liu, L., Ben, Y., Dai, P., & Wang, J. (2023). Seabed terrain-aided navigation algorithm based on combining artificial bee colony and particle swarm optimization. Applied Sciences, 13(2), 1166. https://doi.org/10.3390/app13021166
[5] Wen, S., Liu, P., Wang, D., & Cao, F. (2014). Optimal tracking control for a Peltier refrigeration system based on PSO. In Proceedings of the 2014 International Conference on Advanced Mechatronic Systems (pp. 567–571). https://doi.org/10.1109/icamechs.2014.6911610
[6] Tahtawi, A., Putri, F., & Martin, M. (2023). Position control of AX-12 servo motor using proportional-integral-derivative controller with particle swarm optimization for robotic manipulator application. IAES International Journal of Robotics and Automation (IJRA), 12(2), 184–191. https://doi.org/10.11591/ijra.v12i2.pp184-191
[7] Yu, Y., Xu, Y., Wang, F., Li, W., Mai, X., & Wu, H. (2020). Adsorption control of a pipeline robot based on improved PSO algorithm. Complex & Intelligent Systems, 7(4), 1797–1803. https://doi.org/10.1007/s40747-020-00190-z
[8] Anshory, I., Hadidjaja, D., & Sulistiyowati, I. (2021). Measurement, modeling, and optimization speed control of BLDC motor using fuzzy-PSO based algorithm. Journal of Electrical Technology UMY, 5(1), 17–25. https://doi.org/10.18196/jet.v5i1.12113
[9] Moghaddas, M., Dastranj, M., Changizi, N., & Rouhani, M. (2010). PID control of DC motor using particle swarm optimization (PSO) algorithm. Journal of Mathematics and Computer Science, 1(4), 386–391. https://doi.org/10.22436/jmcs.001.04.16
[10] Zhu, X., Li, S., Cheng, H., & Fan, Z. (2022). Application of particle swarm optimization algorithm in photovoltaic constant pressure water supply electrical control system. Journal of Physics: Conference Series, 2203(1), 012061. https://doi.org/10.1088/1742-6596/2203/1/012061

[11] Li, Q., & Ma, Z. (2021). A hybrid dynamic probability mutation particle swarm optimization for engineering structure design. Mobile Information Systems, 2021, 1–32. https://doi.org/10.1155/2021/6648650
[12] Dong, Z. (2023). Crop disease and pest identification technology based on ACPSO-SVM algorithm optimization. Engenharia Agrícola, 43(5). https://doi.org/10.1590/1809-4430-eng.agric.v43n5e20230104/2023
[13] Huang, J., Yang, J., Xie, D., & Wu, D. (2019). Optimal sliding mode chaos control of direct-drive wave power converter. IEEE Access, 7, 90922–90930. https://doi.org/10.1109/access.2019.2925470
[14] Cheng, S. (2024). Synchronous control of high-speed train lift wing angle of attack drive system based on chaotic particle swarm optimization and linear auto-disturbance resistant controller. Electronics, 13(8), 1448. https://doi.org/10.3390/electronics13081448
[15] Yue, Y., Cao, L., Hu, J., Cai, S., Hang, B., & Wu, H. (2019). A novel hybrid location algorithm based on chaotic particle swarm optimization for mobile position estimation. IEEE Access, 7, 58541–58552. https://doi.org/10.1109/access.2019.2914924
[16] Jin, M. (2024). Method for the trajectory tracking control of unmanned ground vehicles based on chaotic particle swarm optimization and model predictive control. Symmetry, 16(6), 708. https://doi.org/10.3390/sym16060708
[17] Huang, C., Naghdy, F., & Du, H. (2019). Fault tolerant sliding mode predictive control for uncertain steer-by-wire system. IEEE Transactions on Cybernetics, 49(1), 261–272. https://doi.org/10.1109/tcyb.2017.2771497
[18] Chu, H., Yi, J., & Yang, F. (2022). Chaos particle swarm optimization enhancement algorithm for UAV safe path planning. Applied Sciences, 12(18), 8977. https://doi.org/10.3390/app12188977
[19] Abdullah, H. (2021). An improvement in LQR controller design based on modified chaotic particle swarm optimization and model order reduction. International Journal of Intelligent Engineering and Systems, 14(1), 157–168. https://doi.org/10.22266/ijies2021.0228.16
[20] Zhu, H. (2024). Optimizing active disturbance rejection control for a stubble breaking and obstacle avoiding control system. Agriculture, 14(5), 786. https://doi.org/10.3390/agriculture14050786
[21] Mijbas, A., Hasan, B., & Salah, H. (2020). Optimal stabilizer PID parameters tuned by chaotic particle swarm optimization for damping low frequency oscillations (LFO) for single machine infinite bus system (SMIB). Journal of Electrical Engineering and Technology, 15(4), 1577–1584. https://doi.org/10.1007/s42835-020-00442-5
[22] Sarıkaya, M. S., Hamida El Naser, Y., Kaçar, S., Yazıcı, İ., & Derdiyok, A. (2024). Chaotic-based improved Henry gas solubility optimization algorithm: Application to electric motor control. Symmetry, 16(11), 1435. https://doi.org/10.3390/sym16111435
[23] Awrejcewicz, J., & Mrozowski, J. (1989). Bifurcations and chaos of a particular van der Pol-Duffing oscillator. Journal of Sound and Vibration, 132(1), 89–100. https://doi.org/10.1016/0022-460X(89)90873-0
[24] Sarıkaya, M. S., Demirel, O., Kaçar, S., & Derdiyok, A. (2025). Modelling and chaotic based parameter optimization of sliding mode controller. Journal of Mathematical Sciences and Modelling, 8(2), 42–55. https://doi.org/10.33187/jmsm.1617412

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Modelleme ve Simülasyon

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Muhammed Salih Sarıkaya ^*
0000-0002-2809-9896
Türkiye

Onur Demirel
0000-0002-4221-3739
Türkiye

Sezgin Kaçar
Türkiye

Adnan Derdiyok
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

26 Haziran 2025

Gönderilme Tarihi

5 Mayıs 2025

Kabul Tarihi

13 Haziran 2025

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2025 Cilt: 6 Sayı: 1

DOI

https://doi.org/10.58769/joinssr.1692401

IZ

https://izlik.org/JA45FP75EM

APA

Sarıkaya, M. S., Demirel, O., Kaçar, S., & Derdiyok, A. (2025). Kaotik Tabanlı Geliştirilen PSO Algoritması ile PID Kontrol Parametrelerinin Optimizasyonu ve Sistem Performansının İncelenmesi. Journal of Smart Systems Research, 6(1), 45-61. https://doi.org/10.58769/joinssr.1692401

AMA

1.Sarıkaya MS, Demirel O, Kaçar S, Derdiyok A. Kaotik Tabanlı Geliştirilen PSO Algoritması ile PID Kontrol Parametrelerinin Optimizasyonu ve Sistem Performansının İncelenmesi. JoinSSR. 2025;6(1):45-61. doi:10.58769/joinssr.1692401

Chicago

Sarıkaya, Muhammed Salih, Onur Demirel, Sezgin Kaçar, ve Adnan Derdiyok. 2025. “Kaotik Tabanlı Geliştirilen PSO Algoritması ile PID Kontrol Parametrelerinin Optimizasyonu ve Sistem Performansının İncelenmesi”. Journal of Smart Systems Research 6 (1): 45-61. https://doi.org/10.58769/joinssr.1692401.

EndNote

Sarıkaya MS, Demirel O, Kaçar S, Derdiyok A (01 Haziran 2025) Kaotik Tabanlı Geliştirilen PSO Algoritması ile PID Kontrol Parametrelerinin Optimizasyonu ve Sistem Performansının İncelenmesi. Journal of Smart Systems Research 6 1 45–61.

IEEE

[1]M. S. Sarıkaya, O. Demirel, S. Kaçar, ve A. Derdiyok, “Kaotik Tabanlı Geliştirilen PSO Algoritması ile PID Kontrol Parametrelerinin Optimizasyonu ve Sistem Performansının İncelenmesi”, JoinSSR, c. 6, sy 1, ss. 45–61, Haz. 2025, doi: 10.58769/joinssr.1692401.

ISNAD

Sarıkaya, Muhammed Salih - Demirel, Onur - Kaçar, Sezgin - Derdiyok, Adnan. “Kaotik Tabanlı Geliştirilen PSO Algoritması ile PID Kontrol Parametrelerinin Optimizasyonu ve Sistem Performansının İncelenmesi”. Journal of Smart Systems Research 6/1 (01 Haziran 2025): 45-61. https://doi.org/10.58769/joinssr.1692401.

JAMA

1.Sarıkaya MS, Demirel O, Kaçar S, Derdiyok A. Kaotik Tabanlı Geliştirilen PSO Algoritması ile PID Kontrol Parametrelerinin Optimizasyonu ve Sistem Performansının İncelenmesi. JoinSSR. 2025;6:45–61.

MLA

Sarıkaya, Muhammed Salih, vd. “Kaotik Tabanlı Geliştirilen PSO Algoritması ile PID Kontrol Parametrelerinin Optimizasyonu ve Sistem Performansının İncelenmesi”. Journal of Smart Systems Research, c. 6, sy 1, Haziran 2025, ss. 45-61, doi:10.58769/joinssr.1692401.

Vancouver

1.Muhammed Salih Sarıkaya, Onur Demirel, Sezgin Kaçar, Adnan Derdiyok. Kaotik Tabanlı Geliştirilen PSO Algoritması ile PID Kontrol Parametrelerinin Optimizasyonu ve Sistem Performansının İncelenmesi. JoinSSR. 01 Haziran 2025;6(1):45-61. doi:10.58769/joinssr.1692401

Cited By

Multi-criteria optimization of green hydrogen hubs in Türkiye with integration to the Asia–Europe hydrogen corridor

International Journal of Hydrogen Energy

https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2026.153772

Optimization of PID Control Parameters Using a Chaotic-Based Developed PSO Algorithm and Analysis of System Performance

Öz

Anahtar Kelimeler

Kaotik Tabanlı Geliştirilen PSO Algoritması ile PID Kontrol Parametrelerinin Optimizasyonu ve Sistem Performansının İncelenmesi

Öz

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

Ayrıntılar

Birincil Dil

Konular

Bölüm

Yazarlar

Yayımlanma Tarihi

Gönderilme Tarihi

Kabul Tarihi

Yayımlandığı Sayı

DOI

IZ

Kaynak Göster

Cited By

Multi-criteria optimization of green hydrogen hubs in Türkiye with integration to the Asia–Europe hydrogen corridor