Hidrolik Tahrikli Aks Mili Test Sisteminin Adaptif Bulanık PID ile Kontrolü

Yıl 2023, Cilt: 64 Sayı: 710, 17 - 38, 04.04.2023

Göktürk Taşağıl , Muzaffer Metin , Timuçin Bayram

https://doi.org/10.46399/muhendismakina.1040764

Öz

Bu çalışmada hidrolik tahrikli aks mili test sistemi üzerinde karşılaşılacak kontrol problemi incelenmiş ve karşılaşılacak probleme göre Adaptif Bulanık PID (AB-PID) kontrol yöntemi önerilmiştir. Test sisteminde karşılaşılacak problem, test edilecek parçaların sertlik değerlerinin farklılık göstermesidir; dolayısı ile uygulanacak kontrol metodunun ölçeklendirme çarpanları test esnasında kendiliğinden ayarlanabilir olması gerekecektir. Bunu sağlamak için AB-PID kontrolcü geliştirilmiştir. AB-PID kontrolcünün performansını kıyaslamak için klasik PID ve Bulanık Mantık Kontrolcü (BMK) de aks mili testi için denenmiştir. Geliştirilen kontrolcülerin çeşitli sertlikteki test parçaları üzerinde simülasyonu yapılmıştır. Birim basamak referans girişleri için hata üzerinden türetilerek kontrol performanslarının değerlendirildiği ISE ve ITSE değerleri karşılaştırılmış, ömür testi olan sinüzoidal referansta ise hata grafikleri incelenmiştir. AB-PID kontrolcünün iki tip referans girişi için de daha uygun sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Aks mili, Test sistemleri, Adaptif kontrol, Hidrolik eyleyici, Bulanık mantık

Destekleyen Kurum

Mert Teknik Fabrika Malzemeleri Ticaret ve Sanayi A.Ş. Ar-Ge Merkezi

Proje Numarası

MRD015

Teşekkür

Bu makale, MRD015 kodlu ve “Aks Millerinin Ömür, Statik Dayanım ve Kalıcı Deformasyon Testlerini Yüksek Hız ve Hassasiyetle Yapabilen Test Sisteminin Algoritması, Kontrolcüsü, Mekaniği ve Hidroliğinin Komple Geliştirilmesi” başlıklı proje kapsamında Mert Teknik Fabrika Malzemeleri Ticaret ve Sanayi A.Ş. Ar-Ge Merkezi tarafından desteklenmiştir. Ayrıca bu makalenin yazımı sırasında gerekli teknik desteği veren Mert Teknik Ar-Ge Müdürü Emre Özen’e ayrıca teşekkür ederiz.

Adaptive Fuzzy PID Control Of Hydraulically Driven Axle Shaft Test System

Öz

In this study, the control problem to be encountered on the axle shaft test system is examined and Adaptive Fuzzy PID (AF-PID) control method is proposed according to the problem to be encountered. The problem with the test system is that the stiffness values of the parts to be tested differ; therefore, the scaling factors of the control method to be applied will need to be self-adjustable during the test. To achieve this, the AF-PID controller has been developed. To compare the performance of AF-PID controller, classical PID and Fuzzy Logic Controller (FLC) were also tested for axle shaft testing. The developed controllers were simulated on test pieces of various stiffness. ISE and ITSE values which are used for evaluating control performances, were compared for the unit step reference inputs, and error graphs were examined in the sinusoidal reference, which is the life test. It has been observed that the AF-PID controller gives more suitable results for both types of reference inputs.

Anahtar Kelimeler

Axle shaft, Test system, Adaptive control, Hydraulic actuator, Fuzzy logic

Proje Numarası

MRD015

Kaynakça

• Axles & AxleBearings. (2012). Erişimadresi: https://web.archive.org/web/20131104110205/http://www.ringpinio n.com/b2c/PartCats.aspx?SearchMode=SubCat&ParentID=2
• Bressan, J. D., ve Unfer, R. K. (2006). Construction and validation tests of a torsion test machine. Journal of Materials Processing Technology, 179(1-3), 23-29. doi: https://doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2006.03.099
• Dindorf, R. ve Wos, P. (2019). Force and position control of the integrated electro-hydraulic servo-drive. 2019 20th International Carpathian Control Conference (ICCC). doi: https://doi.org/10.1109/carpathiancc.2019.8765986
• Donald, L. H. (2013). When electric motors won’t do. Erişim adresi: https://www.machinedesign.com/motors-drives/article/21834667/when-electric-motors-wont-do
• Dongmei Y., Qiang L., ve Xihong Z. (2011). Design on torsion test-bed of automobile drive shaft. 2011 Second International Conference on Mechanic Automation and Control Engineering. doi: https://doi.org/10.1109/mace.2011.5987155
• Dursun, U., Üstoğlu, İ. ve Taşçıkaraoğlu, F. Y. (2018). Hidrolik test sisteminin model öngörülü kontrolü. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 24 - Sayı: 8 , 1443-1449.
• Mamdani, E. (1974). Application of fuzzy algorithms for control of Simple Dynamic Plant. Proceedings of the Institution of Electrical Engineers, 121(12), 1585-1588. doi: https://doi.org/10.1049/piee.1974.0328
• Manring N. D. (2019). Hydraulic control systems, second edition. New York, USA: John Wiley.
• Metin, M., ve Güçlü, R. (2008). Ölçekleme Çarpanları Kendiliğinden Ayarlanabilen PID Tipli Bulanık Kontrolör ile Bir Hafif Metro Aracına Ait Düşey Titreşimlerin Aktif Kontrolü . TOK 08 Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı (ss.551-556). İstanbul, Türkiye
• Metin M. ve Güçlü R. (2011). Vibrations control of light rail transportation vehicle via PID type fuzzy controller using parameters adaptive method. Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences. doi:10.3906/elk-1001-394
• Rear Axle. (2020). Erişim adresi: https://www.sierragear.com/axle-shafts-sierra-gear-axle/ford-truck-rear-axles
• Tall, I. A. (2009). State linearization of control systems: An explicit algorithm. Proceedings of the 48h IEEE Conference on Decision and Control (CDC) Held Jointly with 2009 28th Chinese Control Conference. doi: https://doi.org/10.1109/cdc.2009.5400494
• TD1.5 TV1.5. (2020). Erişim adresi: https://web.saihyd.com/wp-content/uploads/TD1.5-TV1.5.pdf
• Taşağıl G., Başgöl B., Metin M., Bayram T. (2020). Elastomer karakterizasyon test sistemlerinin modellenmesi ve parametrik analizleri. European Journal of Science and Technology. doi: https://doi.org/10.31590/ejosat.775221
• Zadeh, L. (1968). Fuzzy algorithms. Information and Control, 12(2), 94-102. doi: https://doi.org/10.1016/s0019-9958(68)90211-8
• Zhao, J., Han, L., Wang, L., ve Yu, Z. (2016). The Fuzzy PID control optimized by genetic algorithm for trajectory tracking of robot arm. 2016 12th World Congress on Intelligent Control and Automation (WCICA). doi: https://doi.org/10.1109/wcica.2016.7578443