Araştırma Makalesi

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

Cilt: 28 Sayı: 4 3 Aralık 2025
PDF İndir
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

Kaynakça

  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

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Elektrik Mühendisliği (Diğer)

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

3 Aralık 2025

Gönderilme Tarihi

30 Haziran 2024

Kabul Tarihi

23 Haziran 2025

Yayımlandığı Sayı

Yıl 1970 Cilt: 28 Sayı: 4

Kaynak Göster

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