Araştırma Makalesi

AYRIŞIMA DAYALI ÇOK AMAÇLI EVRİMSEL ALGORİTMA ÜZERİNDEN PID KONTROLCÜ PARAMETRELERİNİN OPTİMİZASYONU

Cilt: 28 Sayı: 3 3 Eylül 2025
PDF İndir
EN TR

AYRIŞIMA DAYALI ÇOK AMAÇLI EVRİMSEL ALGORİTMA ÜZERİNDEN PID KONTROLCÜ PARAMETRELERİNİN OPTİMİZASYONU

Öz

Kontrol sistemleri tasarımında, kontrolcünün optimum performans göstermesi için, kontrolcü parametrelerinin ayarlanması gerekir. Bu da genellikle bir “Çok Amaçlı Optimizasyon Problemi” (ÇOP)’un çözümüyle gerçekleşir. Bu çalışmada kontrolcü olarak “Orantı-İntegral-Türev” (PID) kontrolcü göz önüne alınmış ve kontrolcünün aşım ve yükselme zamanı olarak seçilen performans amaçlarının optimizasyonu gerçekleştirilmiştir. Her ne kadar popülasyon tabanlı optimizasyon algoritmaları sınıfına ait “Evrimsel Algoritma” (EA)’lar kullanılarak, PID parametrelerinin ayarlanması mümkün olsa da bulunan çözümler için çeşitlilik ve seçkinliğin gözetilmesi halinde EA’ların hesap yükü artmaktadır. Bu sebeple optimizasyon probleminin çözümü için EA’lar yerine “Ayrışıma Dayalı Çok Amaçlı Evrimsel Algoritma” (ÇAEA/A) olarak bilinen bir algoritma tercih edilmiştir. Bu algoritma ile, ÇOP, Tchebycheff ayrışımına dayalı skalerleştirme fonksiyonları üzerinden belli sayıda tek amaçlı alt problemlere ayrıştırılmak suretiyle ele alınmaktadır. Dolayısıyla tek bir optimum çözüm yerine “Pareto Optimal” (PO) çözümler kümesine ulaşılmaktadır. Yapılan çalışmada ÇAEA/A yardımıyla elde edilen PO parametre setlerine sahip PID kontrolcüler kullanılarak DC-DC Azaltan dönüştürücünün sergilediği performanslar değerlendirilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Abbasi, E., & Naghavi, N. (2017). Offline Auto-Tuning of a PID Controller Using Extended Classifire System (XCS) Algorithm. Journal of Advances in Computer Engineering and Technology, 3, 41–50. https://sanad.iau.ir/Journal/jacet/Article/789011
  2. Aref, A., & Cai, H. (2015). A Genetic Algorithm-Based Multi-Objective Optimization for Hybrid Fiber Reinforced Polymeric Deck and Cable System of Cable-stayed Bridges. Structural and Multidisciplinary Optimization. https://doi.org/10.1007/s00158-015-1266-4
  3. Åström, K. J., & Hägglund, T. (1984). Automatic tuning of simple regulators with specifications on phase and amplitude margins. Automatica, 20(5), 645–651. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/0005-1098(84)90014-1
  4. Bandyopadhyay, S., Chakraborty, R., & Maulik, U. (2015). Priority based ∊ dominance: A new measure in multiobjective optimization. Information Sciences, 305, 97–109. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ins.2015.01.018
  5. Chatterjee, S., & Mukherjee, V. (2016). PID controller for automatic voltage regulator using teaching–learning based optimization technique. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 77, 418–429. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2015.11.010
  6. Cohen, G. H., & Coon, G. A. (1953). Theoretical Consideration of Retarded Control. Journal of Fluids Engineering. https://api.semanticscholar.org/CorpusID:251187413 https://doi.org/10.1115/1.4015451
  7. Das, I., & Dennis, J. (1996). Normal-Boundary Intersection: An Alternate Method for Generating Pareto Optimal Points in Multicriteria Optimization Problems. https://doi.org/10.1137/S1052623496307510
  8. Deb, K. (2001). Multiobjective Optimization Using Evolutionary Algorithms. Wiley, New York.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Elektrik Mühendisliği (Diğer)

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

3 Eylül 2025

Gönderilme Tarihi

30 Haziran 2024

Kabul Tarihi

11 Temmuz 2025

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2025 Cilt: 28 Sayı: 3

Kaynak Göster

APA
Uygur, A. F. (2025). AYRIŞIMA DAYALI ÇOK AMAÇLI EVRİMSEL ALGORİTMA ÜZERİNDEN PID KONTROLCÜ PARAMETRELERİNİN OPTİMİZASYONU. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 28(3), 1143-1158. https://doi.org/10.17780/ksujes.1507716