Öz
Bu makalede öncelikle
tasarlanan robot tanıtılmaktadır. PID denetleyicinin yapısı, Ziegler Nichols
(ZN) yöntemi ve Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) algoritması hakkında bilgi
verilmektedir. Daha sonra PSO algoritmasının kontrol sistemine uygulanmasından
bahsedilmektedir. Mobil robot kolunu kontrol eden Genuino 101’in üzerinde
bulunan USB portundan sonuçlar alınmakta ve Matlab’ ta grafiklere
dönüştürülmektedir. Mobil robot kolunun dikey ve yataydaki konumu jiroskop ve
ivmeölçerler ile belirlenmektedir. Mobil robot kolun konumunda değişim meydana
geldiğinde mobil robot kolunun bilek (M4 motoru) ve bilek dönüş (M5 motoru)
motorlarının kontrolü yapılmaktadır. PID denetleyici parametreleri kapalı
çevrim ZN yöntemi ile belirlenip sonuçlar gerçek zamanlı olarak alınmaktadır. PSO
algoritması kullanılarak elde edilen PID parametreleri denetleyicilere
uygulanmakta ve sonuçlar gerçek zamanlı olarak karşılaştırılmaktadır. Elde
edilen sonuçlara göre PSO+PID kontrolün Klasik PID kontrole göre daha az hata
yaptığı ve en kısa sürede istenen referans konumuna ulaştığı gözlemlenmektedir.
Anahtar Kelimeler
Destekleyen Kurum
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
Proje Numarası
2018/4-5 YLS
Teşekkür
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Rektörlüğü Bilimsel Araştırma Komisyon Başkanlığı'na projemize katkılarından dolayı teşekkür ederim.
Kaynakça
- Bayrak, A. (2007). Beş Eksenli Bir Robot Kolunun Simülasyonu ve Kontrolü, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Ankara.
- Berber, Ö , Ateş, M , Alhassan, H , Güneş, (2016).M . Parçacık Sürü Optimizasyonu ve PID ile Mobil Robotun Optimum Yörünge Kontrolü. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 19 (3), 165-169.
- Chen, J., Ren, Z., Fan, X., (2006).Particle swarm optimization with adaptive mutation and its application research in tuning of PID parameters. Systems and Control in Aerospace and Astronautics, 19-21 Ocak, Çin, 994-999.
- Doğmuş, O, Kılıc, E, Şit, S, Güneş, M. (2017), PSO Algoritması ile Optimize Edilmiş PID Denetleyicinin Fotovoltaik MPPT Sistemine Uyarlanması. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 20 (4), 1-8.
- Gani, A., Açıkgöz, H., Keçecioğlu, Ö.F., Kılıç, E., & Şekkeli, M., (2018). PSO Tabanlı PID ve PID Denetleyiciler ile Senkron Motorun Uyartım Akım Denetimi ve Reaktif Güç Kompanzasyonu Benzetim Çalışması, Akıllı Sistemler ve Uygulamaları Dergisi, Cilt: 1, Sayı: 1, Sayfa 103-110.
- Gokhan Tasci, Gurkan Kucukyildiz, H. Metin Ertunc, Hasan Ocak, (2012). PID ve Bulanık Mantık ile DC Motorun Gerçek Zamanda DSPIC Tabanlı Konum Kontrolü. Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı (TOK’12).
- Kayışlı K., Uğur, M. (2017). 3 Serbestlik Dereceli Bir Robot Kolun Bulanık Mantık ve PID ile Kontrolü, Gazi Üniversitesi Fen Bilim. Derg. Part C Tasar. ve Teknol., Cilt:5, No:4, s:223-234.
- Keçecioğlu, Ö.F., Gani, A., & Açıkgöz, H.,(2018). DA-DA Azaltan Dönüştürücünün Optimal Denetimi için Parçacık Sürüsü Optimizasyonu Tabanlı LQR Denetleyici Tasarımı. Journal of Scientific Communications, 3rd International Mediterranean Science And Engineering Congress October 24-26, Çukurova University, Congress Center, Adana / Turkey. 873–877.
- Kennedy, J. and Eberhart, R. C.(1995). “Particle Swarm Optimization” Proc. IEEE int'l conf. on Neural Networks Vol. IV, pp. 1942-1948. IEEE Service Center, Piscataway, NJ.
- Kılıç, E, Özçalık, H.R, Şit, S. (2016), Üç Fazlı Asenkron Motor İçin Uzay Vektör Darbe Genişlik Modülasyonu Kullanan Yapay Sinir Ağı Temelli Adaptif Hız Kontrol Sistemi Tasarımı, KSU Mühendislik Bilimleri Dergisi, 19(3), 24-32.
- Kim, D.H., Hirota, K., (2008). Vector control for loss minimization of induction motor using GA-PSO. Applied Soft Computing, 8(4), 1692-1702.
- Lieslehto, J., (2001). PID Controller Tuning Using Evolutionary Programming. American Control Conference, 25-27 Haziran, ABD, 2828-2833.
- Mitsukura, Y., Yamamoto, T., Kaneda, M.,(1999). A Design Of Self-Tuning PIDControllers Using A Genetic Algorithm. American Control Conference, 2-4 Haziran, San Diego, 1361 – 1365.
- Pehlivan F.,. Ankaralı, A, (2015) 5 Serbestlik Dereceli RobotKolunun Kinematik Hesaplamaları Ve Pıd İle Yörünge Kontrolü, Uluslararası Katılımlı 17. Makina Teorisi Sempozyumu,s. 7, İzmir.
- Shi, Y. and Eberhart, R., May. A, (1998). Modified Particle Swarm Optimizer. In Evolutionary Computation Proceedings, 1998. IEEE World Congress on Computational Intelligence., The 1998 IEEE International Conference on (pp. 69-73). IEEE.
- Songül S.,(2014). Tank Namlusu Stabilizasyon Sisteminin Arduino ile Uygulanması ve Deneysel Düzeneğinin Hazırlanması, Yüksek Lisans Tezi, Trakya Üniversitesi / Edirne.
- URL 1: Tinkerkit Braccio Robot, Teknik Özellikler (2015). https://store.arduino.cc/usa/tinkerkit-braccio Erişim Tarihi 19.07.15
- URL 2: İleri Algoritma Analizi. Parçacık Sürü Algoritması (2015). http://www.ibrahimcayiroglu.com/Dokumanlar/IleriAlgoritmaAnalizi/IleriAlgoritmaAnalizi-10.Hafta-ParcacikSuruAlgoritmasi.pdf / Erişim Tarihi 19.07.15
Öz
In this paper, at first it is introduced designed
robot. The information is given about that the supervisor structure of PID
controller, Ziegler Nichols (ZN) method and Particle Swarm Optimization (PSO)
algorithm. Later, it is mentioned that implementation of PSO to the control
system. The results are taken from the USB port ontle Genuino 101 which is controlling the mobile
robot arm and these results are transformed graphics on Matlab. The horizontal
and vertical position of the mobile robot arm is defined with gyroscope and
accelerometer when the change of mobile robot arm (M4) and wrist turning (M5)
motors rechecked.PID controller parameters are determined with closed cycle ZN
method and the results are observed as real-time. PID parameters are obtained
using PSO and these parameters are applied to the controllers the results are
compared as real time. According to the obtained results it is observed that
PSO + PID control makes less mistake than according to the classic PID control
and it is observed that it reached the needed reference position in a short
time.
Anahtar Kelimeler
Proje Numarası
2018/4-5 YLS
Kaynakça
- Bayrak, A. (2007). Beş Eksenli Bir Robot Kolunun Simülasyonu ve Kontrolü, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Ankara.
- Berber, Ö , Ateş, M , Alhassan, H , Güneş, (2016).M . Parçacık Sürü Optimizasyonu ve PID ile Mobil Robotun Optimum Yörünge Kontrolü. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 19 (3), 165-169.
- Chen, J., Ren, Z., Fan, X., (2006).Particle swarm optimization with adaptive mutation and its application research in tuning of PID parameters. Systems and Control in Aerospace and Astronautics, 19-21 Ocak, Çin, 994-999.
- Doğmuş, O, Kılıc, E, Şit, S, Güneş, M. (2017), PSO Algoritması ile Optimize Edilmiş PID Denetleyicinin Fotovoltaik MPPT Sistemine Uyarlanması. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 20 (4), 1-8.
- Gani, A., Açıkgöz, H., Keçecioğlu, Ö.F., Kılıç, E., & Şekkeli, M., (2018). PSO Tabanlı PID ve PID Denetleyiciler ile Senkron Motorun Uyartım Akım Denetimi ve Reaktif Güç Kompanzasyonu Benzetim Çalışması, Akıllı Sistemler ve Uygulamaları Dergisi, Cilt: 1, Sayı: 1, Sayfa 103-110.
- Gokhan Tasci, Gurkan Kucukyildiz, H. Metin Ertunc, Hasan Ocak, (2012). PID ve Bulanık Mantık ile DC Motorun Gerçek Zamanda DSPIC Tabanlı Konum Kontrolü. Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı (TOK’12).
- Kayışlı K., Uğur, M. (2017). 3 Serbestlik Dereceli Bir Robot Kolun Bulanık Mantık ve PID ile Kontrolü, Gazi Üniversitesi Fen Bilim. Derg. Part C Tasar. ve Teknol., Cilt:5, No:4, s:223-234.
- Keçecioğlu, Ö.F., Gani, A., & Açıkgöz, H.,(2018). DA-DA Azaltan Dönüştürücünün Optimal Denetimi için Parçacık Sürüsü Optimizasyonu Tabanlı LQR Denetleyici Tasarımı. Journal of Scientific Communications, 3rd International Mediterranean Science And Engineering Congress October 24-26, Çukurova University, Congress Center, Adana / Turkey. 873–877.
- Kennedy, J. and Eberhart, R. C.(1995). “Particle Swarm Optimization” Proc. IEEE int'l conf. on Neural Networks Vol. IV, pp. 1942-1948. IEEE Service Center, Piscataway, NJ.
- Kılıç, E, Özçalık, H.R, Şit, S. (2016), Üç Fazlı Asenkron Motor İçin Uzay Vektör Darbe Genişlik Modülasyonu Kullanan Yapay Sinir Ağı Temelli Adaptif Hız Kontrol Sistemi Tasarımı, KSU Mühendislik Bilimleri Dergisi, 19(3), 24-32.
- Kim, D.H., Hirota, K., (2008). Vector control for loss minimization of induction motor using GA-PSO. Applied Soft Computing, 8(4), 1692-1702.
- Lieslehto, J., (2001). PID Controller Tuning Using Evolutionary Programming. American Control Conference, 25-27 Haziran, ABD, 2828-2833.
- Mitsukura, Y., Yamamoto, T., Kaneda, M.,(1999). A Design Of Self-Tuning PIDControllers Using A Genetic Algorithm. American Control Conference, 2-4 Haziran, San Diego, 1361 – 1365.
- Pehlivan F.,. Ankaralı, A, (2015) 5 Serbestlik Dereceli RobotKolunun Kinematik Hesaplamaları Ve Pıd İle Yörünge Kontrolü, Uluslararası Katılımlı 17. Makina Teorisi Sempozyumu,s. 7, İzmir.
- Shi, Y. and Eberhart, R., May. A, (1998). Modified Particle Swarm Optimizer. In Evolutionary Computation Proceedings, 1998. IEEE World Congress on Computational Intelligence., The 1998 IEEE International Conference on (pp. 69-73). IEEE.
- Songül S.,(2014). Tank Namlusu Stabilizasyon Sisteminin Arduino ile Uygulanması ve Deneysel Düzeneğinin Hazırlanması, Yüksek Lisans Tezi, Trakya Üniversitesi / Edirne.
- URL 1: Tinkerkit Braccio Robot, Teknik Özellikler (2015). https://store.arduino.cc/usa/tinkerkit-braccio Erişim Tarihi 19.07.15
- URL 2: İleri Algoritma Analizi. Parçacık Sürü Algoritması (2015). http://www.ibrahimcayiroglu.com/Dokumanlar/IleriAlgoritmaAnalizi/IleriAlgoritmaAnalizi-10.Hafta-ParcacikSuruAlgoritmasi.pdf / Erişim Tarihi 19.07.15
Ayrıntılar
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Konular | Elektrik Mühendisliği |
| Bölüm | Elektrik Elektronik Mühendisliği |
| Yazarlar | |
| Proje Numarası | 2018/4-5 YLS |
| Yayımlanma Tarihi | 30 Aralık 2019 |
| Gönderilme Tarihi | 1 Ağustos 2019 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2019Cilt: 22 Sayı: 4 |
