Geri Dön

Yenilenen parçacıklı sürü optimizasyonu ile PID parametrelerinin ayarlanması

Tuning of PID parameters with renewed particle swarm optimization

  1. Tez No: 502639
  2. Yazar: GÖKÇEN GİDEMEN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MURAT FURAT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İskenderun Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 53

Özet

Bu çalışmada, endüstriyel ortamda yaygın olarak tercih edilen PID (Oransal, İntegral, Türevsel) denetleyicinin optimizasyonu için PSO (Parçacık Sürüsü Optimizasyonu) yöntemi ele alınmıştır. PID denetleyici parametrelerinin kullanılan sistem üzerindeki etkisi fiziksel olarak ölçülebildiğinden, optimizasyon algoritmaları ile uygun parametrelerin bulunması üzerine birçok çalışma yapılmıştır. Geleneksel PSO ile yapılan çalışmalarda, optimizasyon için sadece en iyi parçacık çevresinde yoğunlaşılmıştır. Ancak, başta seçilen parçacıklar arasındaki en iyi parçacıktan ziyade, başka bir parçacığın daha iyi olma olasılığı üzerinde durulmamıştır. Bu çalışmada, geleneksel PSO yöntemi geliştirilerek her bir döngüde yeni bir parçacık çözüme katılmıştır. Böylece, başta belirlenen aday çözümlerin dışında da çözüm aranmıştır. Bu amaçla, her döngünün sonunda ortaya çıkan en kötü sonucu veren parçacık, yeni bir parçacıkla değiştirilmiştir. Buna ek olarak, PID denetleyicinin sistem çıkındaki fiziksel etkileri göz önünde bulundurularak, yeni aday seçimi için farklı stratejiler geliştirilmiştir. Geleneksel PSO ile geliştirilen PSO yöntemleri, bir elektromekanik sistem modeli üzerinde farklı sayılardaki parçacıklarla PID denetleyici optimizasyonunda test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar ile geliştirilen yöntemlerin, daha az parçacıkla daha kısa sürede optimum çözümlere ulaşabileceği gösterilmiştir. Böylece, gerçek sistemlerde PID optimizasyonu için deneme maliyeti daha düşük bir PSO yöntemi önerilmiştir.

Özet (Çeviri)

In present study, PSO (Particle Swarm Optimization) technique which is widely preferred for PID (Proportional, Integral, Derivative) controller optimization in the industrial environment is taken into account. Since the effect of PID controller parameters on the controlled system is measurable, many studies have been performed with optimizing algorithms to find optimum parameters. In traditional PSO studies, it is only focused around the best particle for the optimization. On the other hand, rather than the best particle which is selected from inital particles, there is no emphasis on the possibility of another particle being better. In this study, the traditional PSO technique has been improved and a new particle solution has been introduced in each cycle. Therefore, a solution was sought out of the initial candidate solutions. For this purpose, the particle which is worst-cousing end of the each cycle has been replaced new candidate particle. In addition, considering the physical effects of the PID controller on the system, different strategies have been developed for the new candidate particle selection. Traditional and improved PSO techniques are used for PID controller optimization with different numbers of particles on an electromechanical system model. According to the results, the optimal solutions can be obtained within shorter time and less particles. In this way, a PSO technique with a lower trial cost for PID optimization is proposed for real systems.

Benzer Tezler

  1. Model predictive control of diesel engine air path with actuator delays

    Eyleyici gecikmeli dizel motor hava yolunun model öngörülü kontrolü

    BETÜL KEKİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET AKAR

  2. 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

  3. Perakende endüstrisinde raf alanı yönetimine veri madenciliği esaslı analitik bir yaklaşım

    An analytic approach based on data mining to shelf space management in retail industry

    TUNCAY ÖZCAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAKİR ESNAF

  4. A methodology for energy optimization of buildings considering simultaneously building envelope HVAC and renewable system parameters

    Binalarda yapı kabuğu, mekanik sistemler ve yenilenebilir enerji sistemleri parametrelerinin eş zamanlı enerji optimizasyonu için bir yöntem

    MELTEM BAYRAKTAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE ZERRİN YILMAZ

    PROF. DR. MARCO PERINO

  5. Koruma alanlarında yapı uygulamaları: İmar Barışı'nın tarihi yarımada üzerindeki etkileri

    Building applications in conservation areas: the effects of zoning reconciliation on historical peninsula

    DEMET KOLAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TURGAY KEREM KORAMAZ