Pıd ve kayan kipli kontrolcü parametrelerinin kaos tabanlı HGSO yöntemi ile belirlenmesi
Determination of pid and sliding mode controller parameters using chaos based HGSO method
- Tez No: 958270
- Danışmanlar: PROF. DR. ADNAN DERDİYOK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 119
Özet
Karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde meta sezgisel optimizasyon algoritmaları önemli bir araştırma alanıdır. Meta sezgisel optimizasyon algoritmaları; parametre ayarlaması, yapay zekâ uygulamaları, makine öğrenmesi, enerji sistemleri, robotik ve kontrol mühendisliği gibi pek çok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu algoritmalar; doğrusal olmayan, çok boyutlu problemlerin çözümünde klasik yöntemlere kıyasla etkili çözümler sunmaktadır. Bununla birlikte, meta sezgisel yöntemlerin performansı, algoritmaların keşif ve sömürü dengesini sağlama, global minimuma yakınsayabilme ve hesaplama süresi açısından zaman zaman yetersiz kalabilmektedir. Bu sınırlılıkları aşmak amacıyla literatürde iki temel iyileştirme stratejisi ön plana çıkmaktadır. Bu stratejiler, farklı meta sezgisel algoritmaların birleştirilmesi ve kaotik sistemlerin algoritmalara entegre edilmesidir. Henry Gaz Çözünürlüğü Optimizasyon Algoritması, doğadaki gaz çözünürlüğü yasalarından esinlenerek geliştirilmiş güçlü bir yöntem olarak son dönem literatüründe karşılık bulmuştur. Bu tez çalışmasında, Henry Gaz Çözünürlük Optimizasyon Algoritmasının performansını artırmak amacıyla, algoritmanın rastgelelik temelli yapılarına kaotik sistemlerin entegre edilmesi önerilmiştir. Kullanılan kaotik sistemlerin ürettiği rastgele sayıların uygunluğu, uluslararası kabul görmüş NIST 800 22 rastgelelik test paketi ile analiz edilmiştir. Önerilen Kaotik Henry Gaz Çözünürlük Optimizasyon Algoritmasının performansını değerlendirmek amacıyla farklı zorluk seviyelerine sahip 47 benchmark fonksiyonu üzerinde test edilmiş ve sonuçlar literatürde yaygın olarak kullanılan Parçacık Sürü Optimizasyonu, Tavlama Benzetimi, Evrim Algoritması, Balina Optimizasyon Algoritması ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmalar sonucunda, Kaotik Henry Gaz Çözünürlük Optimizasyon Algoritmasının global minimuma yakınsama başarısı açısından üstün performans gösterdiği gözlemlenmiştir. Bu çalışmada ayrıca, mühendislik uygulaması olarak kontrol sistemlerinde kullanılan PID ve Kayan Kipli Kontrol parametrelerinin optimizasyonu ele alınmıştır. Uygulama kapsamında, DC motorun hız kontrolü problemi için PID ile Kayan Kipli Kontrol tasarımında Kaotik Henry Gaz Çözünürlük Optimizasyon Algoritması kullanılmıştır. Kontrolcü parametrelerinin belirlenmesi için amaç fonksiyonu olarak Zaman Ağırlıklı Hatanın Karesinin İntegrali esas alınmıştır. Simülasyon ortamında elde edilen başarılı sonuçların ardından, kontrolcüler deneysel olarak da test edilmiş ve sistem yanıtları performans açısından değerlendirilmiştir. Bu sonuçlar, önerilen algoritmanın sadece teorik olarak değil, aynı zamanda gerçek zamanlı uygulamalarda da etkinliğini ortaya koymuştur.
Özet (Çeviri)
Metaheuristic optimization algorithms are an important research area in solving complex engineering problems. Widely used in various fields such as parameter tuning, artificial intelligence applications, machine learning, energy systems, robotics, and control engineering, these algorithms offer effective solutions for nonlinear and high-dimensional problems compared to classical methods. However, the performance of metaheuristic methods can sometimes be insufficient in terms of providing the balance of exploration and exploitation of the algorithms, convergence to the global minimum and computational time. To overcome these limitations, two basic improvement strategies come to the fore in the literature: combining different metaheuristic algorithms and integrating chaotic systems into the algorithms. The Henry Gas Solubility Optimization Algorithm, inspired by the laws of gas solubility in nature, has recently gained significant recognition in the literature as a powerful method. In this thesis, in order to increase the performance of Henry Gas Solubility Optimization Algorithm, it is proposed to integrate chaotic systems into the randomness-based structures of the algorithm. The suitability of the random number generated by the chaotic systems used has been analyzed using the internationally recognized NIST 800-22 randomness test suite. To evaluate the performance of the proposed Chaotic Henry Gas Solubility Optimization Algorithm, it has been tested on 47 benchmark functions with varying levels of difficulty and the results have been compared with widely used methods in the literature such as Particle Swarm Optimization, Simulated Annealing, Evolutionary Algorithm, and Whale Optimization Algorithm. The comparisons revealed that the Chaotic Henry Gas Solubility Optimization Algorithm demonstrated superior performance in terms of convergence to the global minimum. In addition, this study addresses the optimization of PID and Sliding Mode Control parameters, which are used in control systems as an engineering application. In this context, the Chaotic Henry Gas Solubility Optimization Algorithm was employed for the design of PID and Sliding Mode Control for the speed control of a DC motor. Following the successful results obtained in the simulation environment, the controllers were also tested experimentally, and the system responses were evaluated in terms of performance. These results indicate that the proposed algorithm is effective not only in theory but also in real-time applications.
Benzer Tezler
- PID ve kayan kipli kontrol parametrelerinin geliştirilmiş yapay arı kolonisi algoritması ile optimizasyonu
Optimization of PID and sliding mode control parameters with improved artificial bee colony algorithm
RECEP KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİskenderun Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT FURAT
- Su döngüsü algoritması ile PID ve kayan kipli kontrol parametrelerinin optimizasyonu
Optimization of PID and sliding mode control parameters with water cycle algorithm
HARUN GÜR
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİskenderun Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT FURAT
- Yüksek hızlı trenin rüzgâr ve esnek zemin etkisi altındaki titreşimlerinin yapay zekâ algoritmaları ile aktif kontrolü
Active control of high speed train vibrations under wind and flexible foundation using artificial intelligence algorithms
MUSTAFA EROĞLU
Doktora
Türkçe
2023
Makine MühendisliğiSakarya ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RECEP KOZAN
- Eyleyici, sensör hatalarına ve parametre belirsizliklerine sahip mobil robotların uyarlamalı hata tolerans kontrolü
Adaptive fault tolerant control of mobile robots having actuator, sensor faults and unknown parameters
MUSTAFA AYYILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ UMUT TİLKİ
- Modeling and control of oil well drilling tower
Petrol kuyu sondaj kulesı modelleme ve kontrolü
AMIR NOBAHAR SADEGHI NAM
Doktora
İngilizce
2020
Mekatronik MühendisliğiAtılım ÜniversitesiMühendislik Sistemlerinin Modellenmesi ve Tasarımı Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET EFE ÖZBEK
DR. ÖĞR. ÜYESİ KUTLUK BİLGE ARIKAN