Özelleştirilmiş Uygunluk Fonksiyonu Tabanlı Su Döngüsü Algoritması ile PID Parametrelerinin Optimizasyonu

Abstract

Öz Endüstriyel alanda kullanılan kontrolcüler arasında PID kontrolcü, en yaygın olanıdır. Bunun önemli sebebi olarak bu kontrolcüde kullanılan parametre sayısının az olması ve parametrelerinin her birinin uygulanan sistem çıkışına olan etkisinin ölçülebilir sayılabilir. PID parametreleri, birbirinden bağımsız olup sıfır ile sonsuz aralığında değerler alır. Literatürde, bu konuda yapılan çalışmalar gerek matematiksel modele dayalı gerekse sistemin açık çevrim veya kapalı çevrim çıkışına dayalı yöntemlerden oluşmaktadır. Bu yöntemlerin yanında, meta-sezgisel yöntemler de son yıllarda popüler olarak kullanılmaya başlanmıştır. Bunlar, doğadaki çeşitli olaylardan esinlenilerek hazırlanan optimizasyon yöntemleridir. Bu çalışmada, fizik ve kimya tabanlı olayların matematiksel ifadelerinden yola çıkılarak elde edilen algoritmalardan biri olan Su Döngüsü Algoritması (SDA) kullanılarak optimum PID parametreleri aranmıştır. Geleneksel olarak sadece bir uygunluk fonksiyonu ile arama yapılırken bu çalışmada PID parametrelerinin özelliklerini yansıtan özelleştirilmiş uygunluk fonksiyonları ayrı ayrı kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar grafiksel ve istatistiksel olarak verilmiştir.

Oransal İntegral Türevsel Denetleyici Parametrelerinin Sezgisel Optimizasyon Yöntemleri ile Ayarlanması

“…Uygun seçilmiş kazanç sabitleri ile başarılı kontrol süreçleri gerçekleştirilebilirken, parametrelerinin yanlış seçimi sistemi kararsız hale getirebilmektedir. Bu kazanç terimlerinin uygun değerlerinin bulunması, deneme yanılma yöntemi ile yapılabileceği gibi genetik algoritma (Deb, 1999;Trebi-Ollennu & White, 1997;Mills et al, 2015), farksal gelişim (Price, 1999;Thangaraj et al, 2011;Fokas, 2002), yapay karınca kolonisi (Dorigo et al, 1996;Chen, et al, 2009;Sethi & Singhal, 2017;Boudardara & Gorkemli, 2018), yapay arı kolonisi (Karaboga, 2005;Kaya & Furat, 2020;Zhang & Wang, 2018;Koçer, 2017), yapay sinir ağları (Warren & Pitts, 1943;Taşören et al, 2020;Turkmen & Guney, 2004;Gür & Furat, 2020) ve parçacık sürüsü optimizasyonu Köse & Coşkun, 2020;Zhang & Wu, 2012;Lee, 2008) gibi sezgisel optimizasyon yöntemleri kullanılarak da gerçekleştirilebilir.…”