Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

PID TUNING WITH UP-TO-DATE METAHEURISTIC ALGORITHMS

Yıl 2022, Cilt: 27 Sayı: 2, 573 - 584, 31.08.2022
https://doi.org/10.17482/uumfd.1090766

Öz

Control of systems is very important in applications. For this purpose appropriate controllers need to be designed. PIDs are the most popular controllers and there are traditional methods for their
design. In recent years, metaheuristic algorithms also have been used to tuning the PID coefficients. In this study, an interactive graphical user interface program was designed, which makes the design of PID type controllers with six up-to-date metaheuristic algorithms according to different performance criteria. The controller coefficients can be tuned easily, quickly and effectively with this software tool that performs single or comparative designs, provides numerical and graphical solutions, and enables detailed analysis and synthesis.

Kaynakça

  • 1. Abualigah, L., Diabat, A., Mirjalili, S., Elaziz, M.A., Gandomi, A.H. (2021a) The Arithmetic optimization algorithm, Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 376, Art no. 113609. doi: https://doi.org/10.1016/j.cma.2020.113609
  • 2. Abualigah, L., Yousri, D., Elaziz, M.A., Ewees, A.A., Al-qaness, M.A.A., Gandomi, A.H. (2021b) Aquila optimizer: A novel meta-heuristic optimization algorithm, Computers & Industrial Engineering, 157, Art no. 107250. doi: https://doi.org/10.1016/j.cie.2021.107250
  • 3. Abushawish, A., Hamadeh, M., Nassif, A.B. (2020) PID Controller gains tuning using metaheuristic optimization methods: A survey, International Journal of Computers, 14, 87-95. doi: http://doi.org/10.46300/9108.2020.14.14
  • 4. Alsattar, H.A., Zaidan, A.A., Zaidan, B.B. (2020) Novel meta-heuristic bald eagle search optimisation algorithm, Artificial Intelligence Review, 53, 2237-2264. doi: https://doi.org/10.1007/s10462-019-09732-5
  • 5. Control Tutorials for MATLAB and Simulink (CTMS), (2022). Access address: https://ctms.engin.umich.edu/CTMS/index.php?example=Introduction&section=ControlPID (Accessed in: 01.02.2022)
  • 6. Dhiman, G., Kumar, V. (2019) Seagull optimization algorithm: Theory and its applications for large-scale industrial engineering problems, Knowledge-Based Systems, 165, 169-196. doi: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2018.11.024
  • 7. Golnaraghi, F., Kuo, B.C (2009) Automatic Control Systems, 9th ed., John Wiley & Sons, USA.
  • 8. Hashim, F.A., Hussain, K., Houssein, E.H., Mabrouk, M.S., Al-Atabany, W. (2021) Archimedes optimization algorithm: a new metaheuristic algorithm for solving optimization problems, Applied Intelligence, 51, 1531-1551. doi: https://doi.org/10.1007/s10489-020-01893-z
  • 9. MATLAB, (2021). The MathWorks Inc. https://www.mathworks.com/
  • 10. Nise, N.S. (2015) Control Systems Engineering, 7th ed., John Wiley & Sons, USA.
  • 11. Oladipo, S., Sun, Y., Wang, Z. (2020) Optimization of PID controller with metaheuristic algorithms for DC motor drives: Review, International Review of Electrical Engineering (I.R.E.E.), 15(5), 352-381. doi: https://doi.org/10.15866/iree.v15i5.18688
  • 12. Rodríguez-Molina, A., Mezura-Montes, E., Villarreal-Cervantes, M.G., Aldape-Pérez, M. (2020) Multi-objective meta-heuristic optimization in intelligent control: A survey on the controller tuning problem, Applied Soft Computing, 93, Art no. 106342. doi: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106342
  • 13. Vatansever, F., Sen, D. (2013) Design of PID controller simulator based on genetic algorithm, Uludağ University Journal of the Faculty of Engineering, 18(2), 7-18.
  • 14. Xue, D., Chen, Y.Q., Atherton, D.P. (2007) Linear Feedback Control (Analysis and Design with MATLAB), SIAM, USA.
  • 15. Xue, J., Shen, B. (2020) A novel swarm intelligence optimization approach: sparrow search algorithm, Systems Science & Control Engineering, 8(1), 22-34. doi: https://doi.org/10.1080/21642583.2019.1708830
  • 16. Ziegler, J.G., Nichols, N.B. (1942) Optimum settings for automatic controllers, Transactions of the A.S.M.E., 64, 759-768.

Güncel Metasezgisel Algoritmalarla PID Ayarlama

Yıl 2022, Cilt: 27 Sayı: 2, 573 - 584, 31.08.2022
https://doi.org/10.17482/uumfd.1090766

Öz

Uygulamalarda sistemlerin kontrolü son derece önemlidir. Bu amaçla uygun denetleyicilerin tasarlanması gerekmektedir. En popüler denetleyicilerin başında PID'ler gelmektedir ve bunların tasarımı için geleneksel yöntemler mevcuttur. Son yıllarda PID katsayılarının ayarlanması için metasezgisel algoritmalardan da faydalanılmaktadır. Gerçekleştirilen çalışmada PID türü denetleyicilerin tasarımını, farklı performans kriterlerine göre altı güncel metasezgisel algoritma ile yapan etkileşimli grafiksel kullanıcı arayüz programı tasarlanmıştır. Tekli veya karşılaştırmalı tasarımlar gerçekleştiren, sayısal ve grafiksel çözümler sunan, ayrıntılı analiz ve sentezlere olanak sağlayan bu yazılım aracıyla denetleyici katsayılarının ayarlanması kolay, hızlı ve etkin şekilde yapılabilmektedir. 

Kaynakça

  • 1. Abualigah, L., Diabat, A., Mirjalili, S., Elaziz, M.A., Gandomi, A.H. (2021a) The Arithmetic optimization algorithm, Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 376, Art no. 113609. doi: https://doi.org/10.1016/j.cma.2020.113609
  • 2. Abualigah, L., Yousri, D., Elaziz, M.A., Ewees, A.A., Al-qaness, M.A.A., Gandomi, A.H. (2021b) Aquila optimizer: A novel meta-heuristic optimization algorithm, Computers & Industrial Engineering, 157, Art no. 107250. doi: https://doi.org/10.1016/j.cie.2021.107250
  • 3. Abushawish, A., Hamadeh, M., Nassif, A.B. (2020) PID Controller gains tuning using metaheuristic optimization methods: A survey, International Journal of Computers, 14, 87-95. doi: http://doi.org/10.46300/9108.2020.14.14
  • 4. Alsattar, H.A., Zaidan, A.A., Zaidan, B.B. (2020) Novel meta-heuristic bald eagle search optimisation algorithm, Artificial Intelligence Review, 53, 2237-2264. doi: https://doi.org/10.1007/s10462-019-09732-5
  • 5. Control Tutorials for MATLAB and Simulink (CTMS), (2022). Access address: https://ctms.engin.umich.edu/CTMS/index.php?example=Introduction&section=ControlPID (Accessed in: 01.02.2022)
  • 6. Dhiman, G., Kumar, V. (2019) Seagull optimization algorithm: Theory and its applications for large-scale industrial engineering problems, Knowledge-Based Systems, 165, 169-196. doi: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2018.11.024
  • 7. Golnaraghi, F., Kuo, B.C (2009) Automatic Control Systems, 9th ed., John Wiley & Sons, USA.
  • 8. Hashim, F.A., Hussain, K., Houssein, E.H., Mabrouk, M.S., Al-Atabany, W. (2021) Archimedes optimization algorithm: a new metaheuristic algorithm for solving optimization problems, Applied Intelligence, 51, 1531-1551. doi: https://doi.org/10.1007/s10489-020-01893-z
  • 9. MATLAB, (2021). The MathWorks Inc. https://www.mathworks.com/
  • 10. Nise, N.S. (2015) Control Systems Engineering, 7th ed., John Wiley & Sons, USA.
  • 11. Oladipo, S., Sun, Y., Wang, Z. (2020) Optimization of PID controller with metaheuristic algorithms for DC motor drives: Review, International Review of Electrical Engineering (I.R.E.E.), 15(5), 352-381. doi: https://doi.org/10.15866/iree.v15i5.18688
  • 12. Rodríguez-Molina, A., Mezura-Montes, E., Villarreal-Cervantes, M.G., Aldape-Pérez, M. (2020) Multi-objective meta-heuristic optimization in intelligent control: A survey on the controller tuning problem, Applied Soft Computing, 93, Art no. 106342. doi: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106342
  • 13. Vatansever, F., Sen, D. (2013) Design of PID controller simulator based on genetic algorithm, Uludağ University Journal of the Faculty of Engineering, 18(2), 7-18.
  • 14. Xue, D., Chen, Y.Q., Atherton, D.P. (2007) Linear Feedback Control (Analysis and Design with MATLAB), SIAM, USA.
  • 15. Xue, J., Shen, B. (2020) A novel swarm intelligence optimization approach: sparrow search algorithm, Systems Science & Control Engineering, 8(1), 22-34. doi: https://doi.org/10.1080/21642583.2019.1708830
  • 16. Ziegler, J.G., Nichols, N.B. (1942) Optimum settings for automatic controllers, Transactions of the A.S.M.E., 64, 759-768.
Toplam 16 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil İngilizce
Konular Elektrik Mühendisliği
Bölüm Araştırma Makaleleri
Yazarlar

Fahri Vatansever 0000-0002-3885-8622

Emre Hacıiskenderoglu 0000-0001-5724-1153

Yayımlanma Tarihi 31 Ağustos 2022
Gönderilme Tarihi 21 Mart 2022
Kabul Tarihi 23 Mayıs 2022
Yayımlandığı Sayı Yıl 2022 Cilt: 27 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA Vatansever, F., & Hacıiskenderoglu, E. (2022). PID TUNING WITH UP-TO-DATE METAHEURISTIC ALGORITHMS. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 27(2), 573-584. https://doi.org/10.17482/uumfd.1090766
AMA Vatansever F, Hacıiskenderoglu E. PID TUNING WITH UP-TO-DATE METAHEURISTIC ALGORITHMS. UUJFE. Ağustos 2022;27(2):573-584. doi:10.17482/uumfd.1090766
Chicago Vatansever, Fahri, ve Emre Hacıiskenderoglu. “PID TUNING WITH UP-TO-DATE METAHEURISTIC ALGORITHMS”. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi 27, sy. 2 (Ağustos 2022): 573-84. https://doi.org/10.17482/uumfd.1090766.
EndNote Vatansever F, Hacıiskenderoglu E (01 Ağustos 2022) PID TUNING WITH UP-TO-DATE METAHEURISTIC ALGORITHMS. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi 27 2 573–584.
IEEE F. Vatansever ve E. Hacıiskenderoglu, “PID TUNING WITH UP-TO-DATE METAHEURISTIC ALGORITHMS”, UUJFE, c. 27, sy. 2, ss. 573–584, 2022, doi: 10.17482/uumfd.1090766.
ISNAD Vatansever, Fahri - Hacıiskenderoglu, Emre. “PID TUNING WITH UP-TO-DATE METAHEURISTIC ALGORITHMS”. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi 27/2 (Ağustos 2022), 573-584. https://doi.org/10.17482/uumfd.1090766.
JAMA Vatansever F, Hacıiskenderoglu E. PID TUNING WITH UP-TO-DATE METAHEURISTIC ALGORITHMS. UUJFE. 2022;27:573–584.
MLA Vatansever, Fahri ve Emre Hacıiskenderoglu. “PID TUNING WITH UP-TO-DATE METAHEURISTIC ALGORITHMS”. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, c. 27, sy. 2, 2022, ss. 573-84, doi:10.17482/uumfd.1090766.
Vancouver Vatansever F, Hacıiskenderoglu E. PID TUNING WITH UP-TO-DATE METAHEURISTIC ALGORITHMS. UUJFE. 2022;27(2):573-84.

DUYURU:

30.03.2021- Nisan 2021 (26/1) sayımızdan itibaren TR-Dizin yeni kuralları gereği, dergimizde basılacak makalelerde, ilk gönderim aşamasında Telif Hakkı Formu yanısıra, Çıkar Çatışması Bildirim Formu ve Yazar Katkısı Bildirim Formu da tüm yazarlarca imzalanarak gönderilmelidir. Yayınlanacak makalelerde de makale metni içinde "Çıkar Çatışması" ve "Yazar Katkısı" bölümleri yer alacaktır. İlk gönderim aşamasında doldurulması gereken yeni formlara "Yazım Kuralları" ve "Makale Gönderim Süreci" sayfalarımızdan ulaşılabilir. (Değerlendirme süreci bu tarihten önce tamamlanıp basımı bekleyen makalelerin yanısıra değerlendirme süreci devam eden makaleler için, yazarlar tarafından ilgili formlar doldurularak sisteme yüklenmelidir).  Makale şablonları da, bu değişiklik doğrultusunda güncellenmiştir. Tüm yazarlarımıza önemle duyurulur.

Bursa Uludağ Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi Dekanlığı, Görükle Kampüsü, Nilüfer, 16059 Bursa. Tel: (224) 294 1907, Faks: (224) 294 1903, e-posta: mmfd@uludag.edu.tr