Research Article

DETERMINATION OF FUZZY LOGIC CONTROLLER PARAMETERS THROUGH MULTI OBJECTIVE EVOLUTIONARY ALGORITHM BASED ON DECOMPOSITION

Volume: 28 Number: 4 December 3, 2025
TR EN

FUZZY LOJİK KONTROLCÜ PARAMETRELERİNİN AYRIŞIMI ESAS ALAN ÇOK AMAÇLI EVRİMSEL ALGORİTMA YARDIMIYLA BELİRLENMESİ

Öz

Belirli gereksinimlerin karşılanabilmesi için bir kontrolcünün parametrelerinin doğru konfigürasyonu ve spesifikasyonuna ihtiyaç vardır. Ayrıca optimum performans hedeflenerek bu parametrelerin, uygun değerlere ayarlanmaları kontrolcülerin başarımı üzerinde etkili olacaktır. Bu çalışma kapsamında, DC-DC Buck dönüştürücüyü kontrol etmekte olan “Fuzzy-Lojik” (FL) kontrolcüye ait üyelik fonksiyonu parametrelerinin optimizasyonu yoluyla, dönüştürücünün çıkış geriliminin optimum basamak cevabı hedeflenmektedir. Parametrelerin optimizasyonu meselesi, genellikle karşımıza, “Çok Amaçlı Optimizasyon Problemi” (MOP) olarak çıkmaktadır. Problemin çok amaçlılığı, kontrol sistemlerinin başarımlarının birden çok kriter bağlamında değerlendiriliyor olmasından kaynaklanır. Buck dönüştürücünün çıkışına dair basamak cevabı için de aynı durum söz konusudur. Basamak cevabını karakterize eden ve birbirleriyle çelişen aşım ve yükselme zamanı kriterlerinin optimizasyonu, tek bir optimum çözüm yerine bunlar arasında bir uzlaşı belirleyen birden çok çözümü doğurur. Ele alınan problem için çoklu çözümden kasıt, FL kontrolcüye ait farklı üyelik fonksiyonu parametre setleridir. Çözüm için, “Ayrışıma Dayalı Çok Amaçlı Evrimsel Algoritma” (MOEA/D) olarak bilinen ve MOP’u, skalerleştirme fonksiyonları üzerinden belli sayıda tek amaçlı alt problemlere ayrıştırmak suretiyle ele alan bir yöntem tercih edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

References

  1. Akkizidis, I., Roberts, G., Ridao, P., & Batlle, J. (2003). Designing a Fuzzy-like PD controller for an underwater robot. Control Engineering Practice, 11, 471–480. https://api.semanticscholar.org/CorpusID:110786281
  2. Bezine, H., Derbel, N., & Alimi, A. (2002). Fuzzy control of robot manipulators. Engineering Applications of Artificial Intelligence - ENG APPL ARTIF INTELL, 15, 401–416. https://doi.org/10.1016/S0952-1976(02)00075-1
  3. Caputo, A. C., & Pelagagge, P. M. (2000). Fuzzy control of heat recovery systems from solid bed cooling. Applied Thermal Engineering, 20, 49–67. https://api.semanticscholar.org/CorpusID:108447897
  4. Chou, C.-H., & Teng, J.-C. (2002). A fuzzy logic controller for traffic junction signals. Inf. Sci., 143, 73–97. https://api.semanticscholar.org/CorpusID:1088846
  5. Das, I., & Dennis, J. (1996). Normal-Boundary Intersection: An Alternate Method for Generating Pareto Optimal Points in Multicriteria Optimization Problems.
  6. El-sherbiny, M., El-Saady, G., & Yousef, A. M. (2002). Efficient fuzzy logic load-frequency controller. Energy Conversion and Management, 43, 1853–1863. https://api.semanticscholar.org/CorpusID:109009704
  7. Horiuchi, J., & Kishimoto, M. (2002). Application of fuzzy control to industrial bioprocesses in Japan. Fuzzy Sets Syst., 128, 117–124. https://api.semanticscholar.org/CorpusID:206016963
  8. Huang, Y., Li, W., Liang, Z., Xue, Y., & Wang, X. (2018). Efficient business process consolidation: combining topic features with structure matching. Soft Computing, 22. https://doi.org/10.1007/s00500-016-2364-y

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Electrical Engineering (Other)

Journal Section

Research Article

Publication Date

December 3, 2025

Submission Date

June 30, 2024

Acceptance Date

June 23, 2025

Published in Issue

Year 1970 Volume: 28 Number: 4

APA
Uygur, A. F. (2025). FUZZY LOJİK KONTROLCÜ PARAMETRELERİNİN AYRIŞIMI ESAS ALAN ÇOK AMAÇLI EVRİMSEL ALGORİTMA YARDIMIYLA BELİRLENMESİ. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 28(4), 1650-1661. https://doi.org/10.17780/ksujes.1507721