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.
DC motor control Chaotic systems Particle swarm optimization Chaotic-Based optimization
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.
DC motor kontrol Kaotik sistemler Kaotik tabanlı optimizasyon Parçacık sürü optimizasyon
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Konular | Modelleme ve Simülasyon |
| Bölüm | Araştırma Makalesi |
| Yazarlar | |
| Gönderilme Tarihi | 5 Mayıs 2025 |
| Kabul Tarihi | 13 Haziran 2025 |
| Yayımlanma Tarihi | 26 Haziran 2025 |
| DOI | https://doi.org/10.58769/joinssr.1692401 |
| IZ | https://izlik.org/JA45FP75EM |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2025 Cilt: 6 Sayı: 1 |