Araştırma Makalesi

Ters Sarkaç Sistemi için Meta Sezgisel Algoritmalara Dayalı PID Denetleyici Ayarlama Yaklaşımı

Cilt: 1 Sayı: 1 12 Aralık 2023
PDF İndir
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. [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. [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. [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. [4] Ö. Gündoğdu, (2005). Optimal tuning of PID controller gains using genetic algorithms. Journal of Engineering Sciences, 11(1), 131-135.
  5. [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. [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. [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. [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

Yayımlanma Tarihi

12 Aralık 2023

Gönderilme Tarihi

18 Ekim 2023

Kabul Tarihi

4 Aralık 2023

Yayımlandığı Sayı

Yıl 1970 Cilt: 1 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA
Duru, A. S. (2023). Metaheuristic Algorithms Based PID Controller Tuning Approach for Inverted Pendulum System. Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 1(1), 37-50. https://izlik.org/JA39RG66DW