Multi-objective bee colony optimization to tuning PID controller
Çok amaçlı arı kolonisi optimizasyonu kullanarak PID kontrolörün ayarlanması
- Tez No: 285241
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. RAMAZAN ÇOBAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M. CENGİZ TAPLAMACIOĞLU
- New approaches to improve estimator performance for quadrotors
Döner kanatlarda kestirimci performansının iyileştirilmesi için yeni yaklaşımlar
AZİZ KABA
Doktora
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Teknik ÜniversitesiHavacılık Elektrik ve Elektroniği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE KIYAK
- 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
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞEN DEMİRÖREN
- Sürü zekâsı kullanarak renkli görüntü segmentasyon tekniklerinin geliştirilmesi
Development of color image segmentation techniques using swarm intelligence
TAHİR SAĞ
Doktora
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ÇUNKAŞ
- 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
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİLÜFER YURTAY