Genetik algoritma tabanlı optimal adaptif fuzzy PID kontrolcü tasarımı
Genetic algorithm based optimal adaptive fuzzy PID controller synthesis
- Tez No: 296969
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İBRAHİM BEKLAN KÜÇÜKDEMİRAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 103
Özet
Birbirinden farklı metodlar geliştirilmesine rağmen doğrusal olmayan kontrol sistemlerinde kullanılan klasik PID kontrolör performanslarının, doğrusal kontroldeki başarıları ile örtüşmediği gözlemlenmiştir. Doğrusal olmayan sistemler için doğrusal olmayan çıkışlar üretebilen ve uygulaması çok basit olan bulanık mantık kontrolörler (BMK) klasik PID performansına göre daha başarılı sonuç vermektedir.Bulanık kontrolörün bu avantajına rağmen; kontrolör tasarım parametrelerinin (giriş/ çıkış fonksiyonları, fonksiyon sayısı, kural tabloları) sadece uzman bilgisi tarafından yada deneme yanılma yöntemi ile belirlenme gibi bir dezavantajı bulunmaktadır. Bu sebepten dolayı; çözümü istenen fakat matematiksel modeli hakkında hiçbir bilgiye sahip olunmadığı durumların optimizasyonunda güçlü olduğu bilinen Genetik Algoritma ve ilişkilendirmede ihtiyacımız olan için uygulama fonksiyonu Integral Absolute Error-Mutlak Hatanın Entegrali kullanılarak bulanık kontrolör parametreleri belirlenmektedir.Klasik PID kontrolör tasarımındaki en önemli süreç olan kazanç katsayılarının (Kp, Ki, Kd) ayarlanması işlemi bulanık kontrolör ile online (eş zamanlı) olarak gerçekleşebilmektedir. Genetik Algoritma tarafından parametreleri belirlenen bulanık kontrolör ile PID kazanç katsayılarının ayarlanması birbirinden farklı uygulama koşullarında çok etkin ve verimli sonuçlar vermiştir.Aynı amaç için kullanılan bu iki metodun ortak özelliği ?doğrusal olmayan sistemlerde kullanılabilme? ve ?sistemin matematiksel modeli hakkında bilgi sahibi olmadan etkin çalışabilme? çalışma kapsamında yapılan benzetimler ile disiplinler arası geniş bir alanda ve farklı süreçlerde uygulanabilirliğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Although different methods are explored, success of conventional PID performance on non-linear control systems with linear control systems are not-matched. Fuzzy controllers which is very easy to apply and can generate non-linear outputs for non-linear systems; gives more successful results than conventional PID.Despite of its advantage, fuzzy controller has a disadvantage; design parameters (input/ output functions, function number, rule tables) can only be determined by system experts (expert knowledge) or trial-error method. Due to this matter; problems that we have no prior knowledge about its mathematical model solved by powerful optimization tool Genetic Algorithm; for relationship requirements IAE (Integral Absolute Error) as a fitness function used and fuzzy controller parameters determined.The most important process of designing conventional PID controller is determining PID gains (Kp, Ki, Kd) can be done online by fuzzy controller. Tuning PID gains by genetic algorithm based fuzzy controller gives an effective and powerful results on different operating conditions.The same objective of these two methods: ?useful on non-linear systems? and ?work propoerly without non-requirement prior knowledge mathematical model of system? simulation results show that controller can be applicable on wide range and multidiciplinary proccesses.
Benzer Tezler
- 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
2014
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. GÜLAY ÖKE
- Kablosuz algılayıcı ağlarda enerji tasarrufu için genetik algoritma tabanlı bir kümeleme algoritması
Genetic algorithm based clustering in wireless sensor networks for energy efficiency
GÖKSEL TÜRKOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İZZET PEMBECİ
YRD. DOÇ. DR. AYŞEGÜL ALAYBEYOĞLU
- Yeniden düzenleşim için entropi tabanlı arama algoritmalarının geliştirilmesi
Development of entropy based searching algorithms for reconfiguration
KAĞAN MURAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERHAN AKIN
- Üretim hatlarında sezgisel yöntemlerle tampon stok dağılımı optimizasyonu
Optimal buffer allocation in production lines using heuristic methods
MEHMET ULAŞ KOYUNCUOĞLU
Doktora
Türkçe
2020
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiPamukkale ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ LEYLA DEMİR
- Fotovoltaik sistemlerde yeniden düzenleşim için sezgisel yöntemlerin uygulanması
Implementation of heuristic methods for reconfiguration of photovoltaic system
BURÇİN ÖZKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKAN BİNGÖL