Geri Dön

Yerçekimsel arama algoritması ile PID denetleç parametrelerinin tespiti

PID controller parameters optimization using gravitational search algorithm

PDF İndir

  1. Tez No: 334821
  2. Yazar: SEMİH ÇAKIR
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. METİN KESLER
  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: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 67

Özet

Doğrusal olmayan sistemlerin optimizasyon problemlerinde sezgisel optimizasyon algoritmaları oldukça sık kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında sezgisel optimizasyon algoritmalarından Yerçekimsel Arama Algoritması (YAA) kullanılarak Doğru Akım (DA) motor denetimi için Oransal-İntegral-Türevsel (Proportional-Integral-Derivative, PID) denetleç parametrelerinin tespiti yapılmıştır. Sezgisel algoritmaların (Tur Atan Karınca Kolonisi Algoritması (TACO), Genetik Algoritma (GA), Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Diferansiyel Gelişim Algoritması (DE)) 100 defa koşturulması sonucu elde edilen ortalama PID denetleç parametreleri ile YAA' nın denetim başarımı, Kesler vd. (2011)' nin yaptıkları çalışmada verilen sonuçlar ile karşılaştırılmıştır. Kıyaslamasını yaptığımız YAA, birçok kategoride TACO ve GA' dan daha iyi, Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Diferansiyel Gelişim (DE) algoritmalarından daha düşük başarım sergilemektedir.Anahtar Kelimeler DA Motor, Optimizasyon, PID, Sezgisel Algoritmalar, Yerçekimsel Arama Algoritması

Özet (Çeviri)

Heuristic optimization algorithms are used widely in nonlinear optimization problems. In this thesis, Gravitational Search Algorithm (GSA), which is a heuristic optimization algorithm, is used to determine PID controller parameters for Direct Current (DC) motor control system. The heuristic algorithms (Touring Ant Colony Optimization (TACO), Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO) and Differential Evolution Algorithm (DE)) were separately run 100 times at maximum generation number in Kesler et al. (2011). Obtained average PID controller parameters are evaluated and compared with GSA?s results. As a result, in many categories the performance of GSA is better than the performances of TACO and GA, but the results show that the proposed GSA?s performance is lower than the performances of the PSO and DE.Keywords DC Motor, Gravitational Search Algorithm, Heuristic Algorithms, Optimization, PID

Benzer Tezler

  1. Tez No

    434759

    Evsel atık suların kimyasal çöktürme ve elektrokoagülasyon arıtımında parçacık sürüsü temelli modelleme ve kontrol yaklaşımı

    Municipal waste water treatment by chemical coagulation and elektrocoagulation using particle swarm optimization based modelling and control approach

    AYŞE TAŞKIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Kimya MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEHRA ZEYBEK

  2. Tez No

    838706

    Design optimization of mechanical systems with approach of gravitational search algorithm

    Yerçekimsel arama algoritması yaklaşımıyla mekanik sistemlerin tasarım optimizasyonu

    FURKAN YARDIMCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Makine MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYKUT KENTLİ

  3. Tez No

    379785

    Değişik çalışma koşulları için yerçekimsel arama algoritması ile transformatör verim optimizasyonu

    Optimization of transformer efficiency with gravitational search algorithm for various operation conditions

    YALÇIN ALCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDüzce Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ ÖZTÜRK

  4. Tez No

    334829

    Geliştirilmiş yerçekimsel arama algoritması

    Improved gravitational search algorithm

    NİHAN KAZAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALPASLAN DUYSAK

  5. Tez No

    384948

    Backcalculation of pavement layer properties using artificial neural network based gravitational search algorithm

    Yapay sinir ağları tabanlı yerçekimsel arama algoritması kullanılarak esnek üst yapı katman özelliklerinin geri-hesaplanması

    ARDA ÖCAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    UlaşımOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ONUR PEKCAN

Geri Dön