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
- Tez No: 178014
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. HASAN ERDAL, YRD. DOÇ. VEDAT TOPUZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 143
Özet
Bu tez, Marmara Üniversitesi Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Bölümü Sayısal Kontrol Sistemleri Laboratuarında bulunan Gunt RT 532 Basınç Proses Kontrol sisteminin denetiminde kullanılan PID kontrolör katsayılarının optimal değerlerinin, genetik algoritma (GA) ve karınca kolonisi algoritması(KKA) ile bulunması ve sistemin bu katsayılar ile gerçek zamanlı kontrolü üzerinedir.Kontrol edilecek prosesin dinamik modeli yapay sinir ağı(YSA) kullanılarak elde edilmiştir. Dinamik modelinin oluşturulması sırasında, sisteme belli giriş değerleri verilmiş ve bu değerlere karşılık sistem çıkışları elde edilerek giriş-çıkış veri seti oluşturulmuştur. Bu veri seti kullanılarak proses için farklı katman ve nöron sayılı modeller oluşturulmuştur. Bu modeller farklı YSA performans fonksiyonlarına göre değerlendirilmiş ve hata değeri en küçük model, prosesin dinamik modeli olarak seçilmiştir.Seçilen model kullanılarak PID kontrolör KKA, GA ve Ziegler-Nichols (ZN) ile optimize edilmiştir. KKA ve GA teknikleri ile elde edilen sonuçlar, klasik teknik olan ZN ile elde edilen aşım, yükselme zamanı, oturma zamanı kriterlerine ve yörünge takibindeki karekök ortalama (Root Mean Square-RMS) hatasına göre karşılaştırılmıştır. GA ve KKA' nın performanslarının ZN tekniğine göre daha iyi olduğu gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
This thesis describes, a real time control algorithm, using genetic algorithm (GA) and ant colony optimization (ACO) algorithm for optimizing PID controller parameters developed for Gunt RT 532 Pressure Process Control System in the Digital Control Systems Laboratory of Technical Education Faculty at Marmara University.The dynamic model of the process to be controlled was obtained using Artificial Neural Network (ANN). In development of the model, the system was run with different input and output values and, these were taken as the input-output data set. Using this data set, models with varying number of layers and neurons were constructed for the process. The model was evaluated on the basis of their performance functions. The model with minimum error was chosen as the dynamic model of the process.Using the chosen model, the parameters of PID controller were optimized with ACO, GA and Ziegler-Nichols (ZN) techniques. The performances of these three techniques were compared with each other using the criteria of overshoot, rise time, settling time and root mean square (RMS) error of the trajectory. It was observed that the performances of GA and ACO are better than that of ZN technique.
Benzer Tezler
- Adaptif parçacık sürü optimizasyonu ve karınca kolonisi algoritması kullanarak öz ayarlamalı PID denetleyici tasarımı
Design of self tuning PID controller using adaptive particular swarm optimization and ant colony optimization
OĞUZHAN KAPUKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHİT GÜNEŞ
- Fuzzy logic based pressure control using plc and SCADA
PLC ve SCADA ile bulanık mantık tabanlı basınç kontrolü
ELNUR DAMIROV
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET EMİN KUZUCUOĞLU
- Modern kontrol yöntemlerinin enerjı üretim santrallerinde uygulanması
Application of modern control methods in power plants
RAHMA TABAKH
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN TİRYAKİ
DR. ÖĞR. ÜYESİ NEVRA BAYHAN
- Biyoyenilenebilir enerji tabanlı mikro şebekenin yük frekansı kontrolü için bulanık PID kontrolör
Fuzzy pid controller for load frequency control of biorenewable energy based micro grid
GİZEM DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBingöl ÜniversitesiYenilenebilir Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DURSUN ÖZTÜRK
DOÇ. DR. BURAK YILDIRIM
- DC motorun sürü algoritma tabanlı PID kontrolörle performans analizi
Performance analysis of DC motor with swarm algorithm based PID controller
ÖZNUR GENÇKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Mekatronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CAFER BAL