A New Adaptive Particle Swarm Optimization Based on Self-Tuning of PID Controller for DC Motor System

Bu çalışmada, DC motor sisteminde yeni bir adaptif parçacık sürü optimizasyon algoritması kullanarak öz ayarlamalı PID kontrolör tasarlanmıştır. PID kontrolörleri parametre ayarlarının manuel yapılması zaman alıcı olması, uzun sürmesi ve hassas olmaması gibi nedenlerden dolayı her zaman iyi bir performans sağlamaz. Bu çalışmada PID kontrolörün parametre ayarları, Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) algoritması ile yapılmıştır. Eylemsizlik ağırlığı PSO algoritmasında en önemli parametredir. Eylemsizlik ağırlığı, PSO algoritmasının arama özelliğini kontrol eder. PSO algoritmasının başlangıcından bu yana, uygun eylemsizlik ağırlığı belirlemek için farklı PSO algoritması stratejileri önerilmiştir. Bu çalışmada, parçacıkların uygunluk değerlerinin karşılaştırılmasına dayanılarak eylemsizlik ağırlığı ayarlamak için yeni bir strateji önerilmiştir. Standart PSO algoritması (S-PSO) ve zaman değişen eylemsizlik ağırlığı PSO algoritması (TVIW-PSO) ile karşılaştırıldığında, önerilen adaptif PSO algoritması, hızlı yakınsama ve optimal çözüme doğru harekete devam etmesi açısından daha iyi performans verdiği gözlenmiştir

Yeni Bir Adaptif Parçacık Sürü Optimizasyon Algoritması Kullanarak DC Motor için Öz Ayarlamalı PID Kontrolör Tasarımı

This paper presents a new adaptive particle swarm optimization algorithm for optimal self-tuning of PID controller in dc motor system. Manual tuning of PID controllers does not provide good performance, time consuming, difficult and tedious. The tuning process of PID controller is done by PSO algorithm. Inertia weight is the most important parameter in PSO algorithm, which gives a control of the explorationexploitation characteristics of PSO algorithm. Since the beginning of Inertia Weight in PSO algorithm, Different strategies of PSO algorithm have been proposed in order to determine the inertia weight. In this paper, we propose a completely new strategy to adapt the inertia weight based on the fitness value of the particles. Comparing with standard PSO algorithm and time varying inertia weight PSO algorithm, the proposed adaptive PSO algorithm gives better performance in terms of quick convergence capability and continues movement toward the optimal solution region

___

  • 1. Berber, Ö., Ateş, M., Alhassan, H.A., Güneş, M., 2016. Parçacık Sürü Optimizasyonu ve PID ile Mobil Robotun Optimum Yörünge Kontrolü, Kahramanmaras Sutcu Imam University Journal of Engineering Sciences, 19(3), 165-169.
  • 2. Çoban, R., Erçin, Ö., 2012. Multi-objective Bees Algorithm to Optimal Tuning of PID Controller, Cukurova University Journal of the Faculty of Engineering and Architecture, 27(2), 13-26.
  • 3. Chang, W.D., Hwang, R.C., Hsieh, J.G., 2003. A Multivariable On-line Adaptive PID Controller Using Auto-tuning Neurons, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 16(1), 57-63.
  • 4. Gündoğdu, Ö., 2005. Optimal-tuning of PID Controller Gains Using Genetic Algorithms, Journal of Engineering Sciences, 11(1), 131-135.
  • 5. Hassani, K., Lee, W.S., 2014. May. Optimal Tuning of Linear Quadratic Regulators Using Quantum Particle Swarm Optimization, In Proceedings of the International Conference on Control, Dynamic Systems, and Robotics (CDSR’14) 14-15.
  • 6. Çoban, R., 2011. A Fuzzy Controller Design for Nuclear Research Reactors using the Particle Swarm Optimization Algorithm, Nuclear Engineering and Design, 241(5), 1899-1908.
  • 7. Çoban, R., 2014. Power Level Control of the TRIGA Mark-II Research Reactor Using the Multifeedback Layer Neural Network and the Particle Swarm Optimization, Annals of Nuclear Energy, 69, 260-266.
  • 8. Bansal, J.C., Singh, P.K., Saraswat, M., Verma, A., Jadon, S.S., Abraham, A., 2011. October. Inertia Weight Strategies in Particle Swarm Optimization, In Nature and Biologically Inspired Computing (NaBIC), 633-640.
  • 9. Shi, Y., 2001. Particle Swarm Optimization: Developments, Applications and Resources. In Evolutionary Computation, vol. 1, 81-86.
  • 10. Shi, Y., Eberhart, R., 1998. A Modified Particle Swarm Optimizer, In Evolutionary Computation Proceedings, IEEE World Congress on Computational Intelligence, 69-73.
  • 11. Shi, Y., Eberhart, R.C., 1999. Empirical Study of Particle Swarm Optimization. In Evolutionary Computation, vol. 3, 1945-1950.
  • 12. Meshram, P.M., Kanojiya, R.G., 2012. Tuning of PID Controller Using Ziegler-Nichols Method for Speed Control of DC Motor, In Advances in Engineering, Science and Management (ICAESM), 117-122.
  • 13. Kennedy, J., Eberhart, R., 1995. Particle Swarm Optimization, Proceedings of the 4th IEEE International Conference on Neural Networks, 1942-1948.
  • 14. Eberhart, R., Kennedy, J., 1995. A New Optimizer Using Particle Swarm Theory, In Micro Machine and Human Science, MHS’95, 39-43.
  • 15. Eberhart, R.C., Shi, Y., 2001. Tracking and Optimizing Dynamic Systems With Particle Swarms, In Evolutionary Computation, vol. 1, 94-100.
  • 16. Xin, J., Chen, G., Hai, Y., 2009. A Particle Swarm Optimizer With Multi-stage Linearlydecreasing Inertia Weight, In Computational Sciences and Optimization, 2009. vol. 1, 505-508.
Çukurova Üniversitesi Mühendislik-Mimarlik Fakültesi Dergisi-Cover
  • ISSN: 1019-1011
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Başlangıç: 1986
  • Yayıncı: ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ
Sayıdaki Diğer Makaleler

Kükürt ve Kül Giderimi Yapılmış Pirolitik Karbon Siyahı Katkılı MgO-C Refrakterlerin Mekanik Özelliklerinin İncelenmesi

TUBA BAHTLI, Veysel Murat BOSTANCI, DERYA YEŞİM HOPA, ŞERİFE YALÇIN YASTI

The Technical Revisions Required to Prevent Electricity Theft

Abdulkerim KARABİBER

Horzum Yaylasındaki Pb-Zn Madeninin Atıkları ve Drenaj Sularındaki Arsenik ve Ağır Metallerin İncelenmesi

MESUT BAŞIBÜYÜK, Başak Deniz ERGÜN

Süs Bitkisi Toprağında Arıtma Çamuru Stabilizasyonu

Gülgün DEDE

Faz Değiştirme ile Isı Depolamada Kullanılan Parafin-Grafit, Parafin- Kanatçık ve Saf Parafinli Yapıların Performans Analizi

Mohammad AZARİFAR, S Kazım SÖMEK, FATMA NAZLI DÖNMEZER AKGÜN

Karides Atıklarından Elde Edilen Kitosan Biyopolimerinin Yünlü Kumaşların Antibakteriyel Özellikleri Üzerine Etkisi

Mahmut TAŞ, EMEL CEYHUN SABIR, AYGÜL KÜÇÜKGÜLMEZ YANDIM

Antakya-Cilvegözü Karayolu Etrafındaki Tarım Arazilerinde ve Bitkilerdeki Ağır Metal Kirliliği

ABDULLAH ÖZKAN

Malahit Cevherinin Perklorik Asit Çözeltilerindeki Çözünürlüğünün İncelenmesi

MEHMET KAYRA TANAYDIN, NİZAMETTİN DEMİRKIRAN

Süprem Örme Kumaşlarda Kalınlık, Hava Geçirgenliği ve Boncuklanma Özelliklerinin İncelenmesi

DENİZ MUTLU ALA, GAMZE GÜLŞEN BAKICI, ASLI ABDULVAHİTOĞLU

Farklı Kalsinasyon Sıcaklıklarında Elde Edilen Kostik Kalsine Manyezitlerin Yüzey Alanlarının ve Porozitelerinin Belirlenmesi

MEHMET TÜRKMENOĞLU, NİL YAPICI, Mesut ANIL, ÖZEN KILIÇ