Optimization of PID parameters with cuckoo search algorithm
Guguk kuşu algoritması ile PID parametrelerinin optimizasyonu
- Tez No: 985020
- Danışmanlar: PROF. DR. İLYAS ÇANKAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, PID kontrolörlerin basitliği ve uygulanabilirliğini, Guguk Kuşu Optimizasyonu (GKO) güçlü yakınsama yetenekleriyle birleştiren yeni bir kontrol metodu önermektedir. Optimizasyon yöntemleri her ne kadar belirlenen parametresel aralıkta global minimum ve maksimumları bulmayı garanti etse de PID kontrolöre ait katsayı uzayını belirlemek kararlılık ve sistem performansı açısından oldukça önemlidir. Önerilen yöntemle birlikte, GKO'nun arama alanı imza formülleri kullanılarak belirlenmiştir. Bu yenilikçi yaklaşımın (σ-GKO-PID) performansı, hem simülasyon hem de fırçalı bir DC motor üzerindeki gerçek zamanlı uygulama yoluyla değerlendirilmiştir. Çalışma sonucunda GKO-PID yöntemiyle rastgele seçilen aralıkta optimize edilen PID katsayıları klasik yöntemlerle elde edilenlere göre Toplam Karesel Hata (TKH), Toplam Mutlak Hata (TMH) ve Zaman Ağırlıklı Toplam Hata (ZATH) açısından daha iyi performans göstermiştir. İmza metoduyla oransal katsayı sistem gereksinimleri göz önünde bulundurularak belirlenmiş ve sistemin kararlı kalması garanti edilmiştir. Rastgele seçilen aralıklarda GKO-PID ile optimize edilen yöntemlerin simülasyon çalışmalarında daha iyi performans gösterdiği fakat gerçek zamanlı uygulamalarda bu parametrelerin sistemde çok fazla aşıma sebebiyet verdiği ve sistemi sarmalamaya (wind-up) sürüklediği görülmüştür. Bu sayede önerilen yöntemin (σ-GKO-PID) klasik yöntemlere göre hem simülasyon hem de uygulamada daha üstün olduğu GKO-PID yöntemine göre ise daha uygulanabilir olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
This study proposes a novel control method that combines the simplicity and practicality of PID controllers with the strong convergence capabilities of the Cuckoo Search Optimization (CSO) algorithm. Although optimization methods can theoretically guarantee finding global minima and maxima within a defined parameter range, determining the coefficient space for a PID controller is crucial for ensuring system stability, performance and applicability. In the proposed method, the search space for the CSO algorithm is defined using signature formulas. The performance of this innovative approach (σ-CSO-PID) is evaluated through both simulations and real-time implementation on a brushed DC motor. The results demonstrate that PID coefficients optimized using the CSO-PID method within randomly selected ranges outperform those obtained using classical methods in terms of Integral Square Error (ISE), Integral Absolute Error (IAE), and Integral Time Absolute Error (ITAE). With the signature method, the proportional gain is determined by taking into account the system requirements, ensuring system stability. While the CSO-PID method optimized in random ranges showed better performance in simulation studies, it led to excessive overshoot and wind-up conditions in real-time applications. Consequently, the proposed method (σ-CSO-PID) is shown to be superior to classical methods in both simulation and real-time implementation, and more practical compared to the standard CSO-PID approach.
Benzer Tezler
- Doğrusal olmayan ikiz motorlu çok girişli çok çıkışlı bir sistemin kontrolcüsüne ait parametrelerin metasezgisel optimizasyon yöntemleriyle bulunması
Finding the parameters of the controller of a nonlinear twin-motor multiple-input multiple-output system using metaheuristic optimization methods
ALİ CAN ÇABUKER
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET NURİ ALMALI
- Yenilenen parçacıklı sürü optimizasyonu ile PID parametrelerinin ayarlanması
Tuning of PID parameters with renewed particle swarm optimization
GÖKÇEN GİDEMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİskenderun Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT FURAT
- 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
- Servo motorlarda klasik ve kesir dereceli kontrolör parametrelerinin metasezgizel yöntemlerle optimizasyonu
Optimization of classical and fractional order controller parameters in servo motors with metaheuristic methods
ALİ KEMAL SARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN TİRYAKİ