TR
EN
Ters Sarkaç Sistemi için Meta Sezgisel Algoritmalara Dayalı PID Denetleyici Ayarlama Yaklaşımı
Öz
Oransal integral türev kontrolörleri olarak da bilinen PID kontrolörleri, sistem çıkışlarını düzenlemek için sıklıkla kullanılır. PID parametre ayarlarının sistem performansı üzerinde önemli bir etkisi vardır. Bu parametrelerin belirlenmesinde kullanılan çeşitli yöntemler mevcut olup bu yöntemlerin dezavantajları bulunmaktadır. Bu olumsuzlukların üstesinden gelmek için meta sezgisel optimizasyon algoritmaları kullanılmıştır. Bu çalışmada ters sarkaç sisteminin doğrusallaştırılmış matematik modeli elde edilmiştir. Sistemin doğrusal modeline Ziegler-Nichols metodu uygulanarak kontrolcü parametreleri elde edilmiştir. Daha sonra ters sarkaç sisteminin PID kazanç parametreleri, parçacık sürüsü optimizasyonu (PSO), sinüs kosinüs optimizasyonu (SCA) ve gri kurt optimizasyonu (GWO) olmak üzere üç farklı meta sezgisel optimizasyon yöntemiyle ayarlanmıştır. Meta sezgisel optimizasyon algoritmalarıyla kontrol parametrelerinin ayarlanması sonucu PID kontrolcünün performansında önemli ölçüde artış meydana geldiği görülmüştür. Bu çalışmada PSO, SCA ve GWO yöntemlerinin uygulanması sonucu mutlak hata integrali uygunluk fonksiyonundan elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. PSO, SCA ve GWO metotlarının yakınsama grafikleri elde edilmiş olup GWO algoritmasının yakınsama hızı uygulanan diğer iki yönteme göre daha hızlı sonuç vermiştir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- [1] A. Bayram, A. S. Duru, (2022). Dynamics analysis of a head-neck rehabilitation robot using Newton-Euler equations. International Conference on Engineering Technologies (ICENTE 2022), Konya, Turkey, pp. 277-281.
- [2] J. G. Ziegler, and N. B. Nichols, (1993). Optimum settings for automatic controllers. ASME Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control. 115, 220–222.
- [3] R. Chotikunnan, P. Chotikunnan, A. Ma'arif, N. Thongpance, Y. Pititheeraphab, A. Srisiriwat, (2023). Ball and beam control: evaluating type-1 and interval type-2 fuzzy techniques with root locus optimization, International Journal of Robotics and Control Systems. 3,286-303.
- [4] Ö. Gündoğdu, (2005). Optimal tuning of PID controller gains using genetic algorithms. Journal of Engineering Sciences, 11(1), 131-135.
- [5] A. Jayachitra, and R. Vinodha, (2014). Genetic algorithm based PID controller tuning approach for continuous stirred tank reactor. Advances in Artificial Intelligence, 2014,1-8.
- [6] D. P. Mishra, U. Raut, A. P. Gaur, S. Swain, S. Chauhan, (2023). Particle swarm optimization and genetic algorithms for PID controller tuning. Proceedings of the 5th International Conference on Smart Systems and Inventive Technology (ICSSIT 2023), Tirunelveli, India, 2023, pp. 189-194.
- [7] H. Du, P. Liu, Q. Cui, X. Ma, H. Wang, (2022). PID controller parameter optimized by reformative artificial bee colony algorithm. Journal of Mathematics. 2022, 1-16.
- [8] Y. T. Hsiao, C. L. Chuang, and C. C. Chien, (2004). Ant colony optimization for designing of PID controllers. International Conference on Robotics and Automation (IEEE 2004), New Orleans, LA, 2004, pp. 321-326.
Ayrıntılar
Birincil Dil
İngilizce
Konular
Kontrol Mühendisliği, Mekatronik ve Robotik (Diğer) , Makine Mühendisliği (Diğer)
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Yayımlanma Tarihi
12 Aralık 2023
Gönderilme Tarihi
18 Ekim 2023
Kabul Tarihi
4 Aralık 2023
Yayımlandığı Sayı
Yıl 1970 Cilt: 1 Sayı: 1