Geri Dön

Multi-objective bee colony optimization to tuning PID controller

Çok amaçlı arı kolonisi optimizasyonu kullanarak PID kontrolörün ayarlanması

  1. Tez No: 285241
  2. Yazar: ÖZDEN ERÇİN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. RAMAZAN ÇOBAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 108

Özet

Bu çalışmada, PID kontrolörün parametrelerinin ayarlanması için, arı algoritmalarına dayalı bir method önerilmiştir. D.T. Pham (2006) tarafından geliştirilen arı algoritması ve Derviş Karaboğa (2005) tarafından geliştirilen yapay arı kolonisi, bal arılarının yiyecek arama davranışları gibi doğada oluşan sürü modellerinden esinlenmiş algoritmalarıdır. Bu çalışmada, PID kontrolör parametrelerinin belirlenmesi problemi bir optimizasyon problemi olarak kabul edilmektedir. Çok-amaçlı arı algoritması (MOBA) ve çok-amaçlı yapay arı kolonisi (MOABC) algoritmaları PID kontrolör parametrelerini belirlemek için kullanılmıştır. Farklı derecelerdeki sistemler için sonuçlar karşılaştırılmıştır ve analiz edilmiştir. Simülasyon sonuçları çok-amaçlı arı algoritması ve çok-amaçlı yapay arı kolonisi yöntemleri kullanılarak, parametre ayarlama problemlerinde daha iyi performas özelliklerine sahip olduğunu göstermektedir. Elde edilen sonuçlar, gürültüye karşı iyi bir kararlılık ve dayanıklılık göstermiştir.Ayrıca, bu çalışmada yapay arı kolonisinin (ABC), sistem tanılama problemlerinde başarı ölçütleri incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar, sistem tanıma problemlerinde arı algoritmasının başarıyla kullanabileceğini göstermiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, a novel intelligent design method for closed-loop auto-tuning of a proportional-integral-derivative (PID) controller based on Bee Inspired Swarm Algorithms is proposed, in which PID controller parameters can be tuned concurrently. The set of trade-off optimal solutions, called Pareto-set optimization solutions, of the conflicting objective functions are able to be found. Moreover the research presents an investigation for the development of system identification using Artificial Bee Colony (ABC).Bees Algorithm (BA), developed by D.T. Pham (2006) and Artificial Bee Colony, developed by Dervis Karaboga (2005) are a subfield of Swarm Intelligence and was inspired by swarming patterns occurring in nature such as the food foraging behavior of honeybees. In the present study, the problem of identifying the PID controller parameters is considered as an optimization problem. The Multi-Objective Bees Algorithm (MOBA) and the Multi-Objective Artificial Bee Colony (MOABC) algorithm have been employed to determine the PID parameters. The PID controller is designed using the MOBA and the MOABC algorithms. The results of all designs are compared and analyzed. Simulation results demonstrate that the proposed method using the MOBA and the MOABC has a better control system performance. The results obtained show good stability, set-point tracking performance and robustness against disturbance.

Benzer Tezler

  1. Yapay arı kolonisi algoritması tabanlı kararlı güç sistemi dengeleyicisi tasarımı

    Design of robust power system stabilizer based on artificial bee colony algorithm

    İBRAHİM EKE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. M. CENGİZ TAPLAMACIOĞLU

  2. New approaches to improve estimator performance for quadrotors

    Döner kanatlarda kestirimci performansının iyileştirilmesi için yeni yaklaşımlar

    AZİZ KABA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Teknik Üniversitesi

    Havacılık Elektrik ve Elektroniği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRE KIYAK

  3. Çok makineli güç sisteminde açısal kararlılık analizi ve kontrolör parametre optimizasyonu

    Angular stability analysis and controller parameter optimization in multi-machine power system

    SERDAR EKİNCİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞEN DEMİRÖREN

  4. Sürü zekâsı kullanarak renkli görüntü segmentasyon tekniklerinin geliştirilmesi

    Development of color image segmentation techniques using swarm intelligence

    TAHİR SAĞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ÇUNKAŞ

  5. Büyük boyutlu veriler için metasezgisel yöntemler ile öznitelik indirgemede yeni bir yaklaşım geliştirilmesi

    Developing a new approach to feature selection with metaheuristic methods for large scale data

    ESİN AYŞE ZAİMOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NİLÜFER YURTAY