Real-Time Application of DC Machine Speed Control with Q-Learning Based PID Controller

Abstract

Çalışmamızda Q-öğrenme tabanlı adaptif PID kontrolörün gerçek zamanlı bir sistemdeki performansı incelenmiştir. Gerçek zamanlı sistem olarak DA makine hız kontrolü sistemi tercih edilmiştir. DA makine sisteminden gelen hata sinyali üzerinden sistemin durum bilgisi ve Q-öğrenme yöntemi için ödül sinyali hesaplanmaktadır. Durum bilgisi ve ödül sinyali yardımı ile PID katsayıları artırılıp azaltılarak optimal katsayılara ulaşılmaktadır. Her PID katsayısı için bir adet Q-tablosu tanımlanmıştır. Simülasyon çalışması ve gerçek zamanlı uygulama ile kontrolör performansı incelenmiştir. Pekiştirmeli öğrenme ile tasarlanan kontrolcünün klasik PID yapısı gibi başarılı olduğu tespit edilmiştir.