Geri Dön

Genetik algoritmalar kullanarak PID katsayılarının optimizasyonu

Optimization of PID parameters by using genetic algorithms

  1. Tez No: 171127
  2. Yazar: NEDİM MUZOĞLU
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. NACİ ENGİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

IV ÖZET Genetik Algoritmalar (GA) en iyinin hayatta kalmasına dayanan ve genetik mekanizmasına göre adaptif araştırmalar yapan algoritmalardır. Genetik Algoritmalar önceki bilgilerinden yeni çözümler üreterek daha iyi çözümlere ulaşmaya çalışır. Bunun için iyinin ne olduğunu belirleyen uygunluk(fıtness) fonksiyonu, yeni çözümler üretmek için kopyalama(recombination), mutasyon gibi operatörleri kullanır. Genetik Algoritmalar (GA) karmaşık matematik hesaplamaları gerektiren problemlerin optimizasyonunda tercih edilen bir yöntemdir. Bu çalışmada parametrik belirsizliği olan PİD kontrolörlerin katsayıları İSE (integral of squared error- karesi alınmış hatanın integrali) performans indeksine göre genetik algoritmalar kullanılarak optimize edilmiştir.Böylece karesi alınmış hatanın integralini minimum yapan Kp, Ki ve Kd katsayıları elde edilmiştir. Kontrol sisteminde İSE performans kriterinin minimum olmasını sağlayan PID katsayıları aynı zamanda maksimum aşım ve yerleşme süresini de minimum yapması beklenir. Yapılan çalışmanın üçüncü bölümünde Genetik Algoritmalarla elde edilen sonuçlarla klasik metotlarla elde edilen sonuçlar karşılatılmıştır. Sonuç olarak GA'lar kullanılarak optimize edilmiş PID kontrolörünün parametrik hatalara duyarsız olduğu tespit edilmiştir. Elde edilen sonuçlar klasik metotlarla bulunan sonuçlarla performans açısından karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

SUMMARY Genetic Algoritlums(GAs) are an adaptive search process and based on natural selection. Genetic Algorithm tries to reach to the solutions by producing new solution from the proposed solutions. GAs determine the best solutions by fitness function, uses recombination and mutation operators to produce new solutions. Genetic Algorithms can be prefered to optimise the complex mathematical problems. In this study, ISE performance index are optimised by using GAs for PID systems which may have modelling errors and parametric uncertainty. Then Gas obtain the best Kp, Kj and K<j that make the ISE (integral of the square of theerror ) peroformance index minimum. It is thought that PID parameters which minimize the ISE performance index also supply the minimum peak and minimum settle time. At the third part of the study GAs results are compared with results obtained by classical methods. Finally, it has been found that PID control parameters using GA have been insensitive to parametric error.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    363647

    Fuzzy-PSO control of linear and nonlinear systems

    Doğrusal ve doğrusal olmayan sistemlerde bulanık sürü parçacığı optimizasyonu yaklasımı ile kontrol

    TOLGA KAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. GÜLAY ÖKE

  2. Tez No

    900644

    Doğrusal olmayan ikiz motorlu çok girişli çok çıkışlı bir sistemin kontrolcüsüne ait parametrelerin metasezgisel optimizasyon yöntemleriyle bulunması

    Finding the parameters of the controller of a nonlinear twin-motor multiple-input multiple-output system using metaheuristic optimization methods

    ALİ CAN ÇABUKER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET NURİ ALMALI

  3. Tez No

    296969

    Genetik algoritma tabanlı optimal adaptif fuzzy PID kontrolcü tasarımı

    Genetic algorithm based optimal adaptive fuzzy PID controller synthesis

    MUSTAFA ÇELEBİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İBRAHİM BEKLAN KÜÇÜKDEMİRAL

  4. Tez No

    178014

    PID kontrolörün karınca kolonisi / genetik algoritma tabanlı optimizasyonu ve Gunt RT 532 basınç prosesinin kontrolü

    Optimization of PID controller using ant colony / genetic algorithms and control of the Gunt RT 532 pressure process

    MUHAMMET ÜNAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. HASAN ERDAL

    YRD. DOÇ. VEDAT TOPUZ

  5. Tez No

    612445

    DSSAT bitki simülasyon modeli ve uzaktan algılama verilerinden elde edilen indisler kullanılarak buğday verim tahmini: İslahiye ve Nurdağı örneği

    Wheat yield estimation using DSSAT crop simulation model and indices obtained from remote sensing: Islahiye and Nurdagi case

    ÖMER VANLI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Ziraatİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ

Geri Dön