Oransal İntegral Türevsel Denetleyici Parametrelerinin Sezgisel Optimizasyon Yöntemleri ile Ayarlanması
Autor: | ÇAKIR, Oğuzhan, TEKİN, Sinan |
---|---|
Jazyk: | turečtina |
Rok vydání: | 2020 |
Předmět: | |
Zdroj: | Issue: 23 9-21 Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi |
ISSN: | 2148-2683 |
Popis: | In this article, modified radial movement optimization (MRMO) is proposed as a new variant of radial movement optimization (RMO). Also, for the three selected test systems, the gain factors of the PID controller were optimized by the proposed method (MRMO), particle swarm optimization (PSO), radial movement optimization (RMO), differential evolution (DE), and genetic algorithm (GA). With heuristic optimization methods, four different error area-based performance criteria were used in parameter tuning: Integral of square error, integral of absolute value of error, time-weighted integral of square error, and time-weighted integral of absolute value of error. First, the performance of the PID controller tuned by these five heuristic optimization methods (MRMO, PSO, RMO, DE, and GA) was compared according to the selected error area criteria, and then the performances of the optimization methods were compared with each other and the results obtained were analyzed. There are many studies in the literature regarding the tuning of PID controller parameters using PSO, DE, GA, and RMO. However, there is no study on the optimization of the gain constants of the PID controller with the proposed MRMO. This is the most important contribution of this study presented to the current literature. Günümüzde teknolojinin gelişimine paralel olarak otomatik kontrol sistemlerine olan ihtiyaç artmıştır. Bu sistemler üretim süreçlerinin hızlarını, doğruluklarını ve güvenilirliklerini arttırmakla beraber maliyetlerini de düşürmüşlerdir. Literatürde birçok oransal denetim yöntemi mevcut olup, bunlar içerisinde en yaygın olarak kullanılanı oransal integral türevsel (OİT) kontroldür. OİT kontrol hata tabanlı çalıştığı için denetlenen sistemin matematiksel modelinin bilinmesine gerek yoktur. Bu yöntemde oransal bileşen hatanın genliğine, integral kısmı hatanın alanına ve türevsel parça ise hatanın eğimine göre üretilen kontrol sinyaline katkı sağlamaktadır. İntegral eylemi hatanın geçmişini, oransal etki şimdiki değerini ve türevsel bileşen de geleceğini referans almaktadır. Bu açıdan OİT denetim hatanın geçmişi, anlık değeri ve geleceğine göre uygun kontrol sinyallerini üretmektedir. OİT kontrolde bu üç bileşenin sistem üzerindeki etkisi kazanç sabitleri ile belirlenmektedir. Denetleyicinin başarımı kazanç sabitlerine oldukça bağlıdır. Uygun seçilmiş kazanç sabitleri ile başarılı kontrol süreçlerini gerçekleştirirken, parametrelerinin yanlış seçimi ise sistemi kararsız hale getirebilmektedir.Bu makalede, radyal hareket optimizasyonunun (RHO) yeni bir varyantı olarak değiştirilmiş radyal hareket optimizasyonu (DRHO) önerilmiştir. Ayrıca seçilen üç test sistem için OİT denetleyicinin kazanç faktörleri, önerilen yöntem (DRHO), parçacık sürüsü optimizasyonu (PSO), radyal hareket optimizasyonu (RHO), farksal gelişim (FG) ve genetik algoritma (GA) ile en iyileştirilmiştir. Sezgisel optimizasyon yöntemleri ile parametre ayarında mutlak hata toplamı, hata karesi toplamı, zaman ağırlıklı mutlak hata toplamı ve zaman ağırlıklı hata karesi toplamı olmak üzere dört farklı hata alanı tabanlı başarım kriteri kullanılmıştır. Öncelikle bu beş sezgisel optimizasyon yöntemi (DRHO, PSO, RHO, FG ve GA) destekli OİT denetleyicinin başarımı seçilen hata alanı kriterine göre kıyaslanmış ve ardından optimizasyon yöntemlerinin performansları birbirleri ile karşılaştırılmış ve elde edilen sonuçlar analiz edilmiştir. Literatürde OİT denetleyici parametrelerinin PSO, FG, GA ve RHO kullanılarak ayarlanmasına yönelik çok sayıda çalışma mevcuttur. Ancak bildiğimiz kadarıyla OİT denetleyicinin kazanç değerlerinin önerilen DRHO ile en iyileştirilmesi konulu bir çalışma bulunmamaktadır. Bu durum sunulan bu çalışmanın mevcut literatüre en önemli katkısıdır. |
Databáze: | OpenAIRE |
Externí odkaz: |