Design, Simulation and Comparison of Controllers for Temperature Profile Tracking Control of a Heat Flow System

In this paper, the design, simulation and performance comparison of the three different controllers applied to the heat flow system (HFS) are presented. First, the dynamic model of the HFS was obtained and so as to test the temperature control, sliding mode controller (SMC), adaptive sliding mode controller (ASMC) and adaptive fractional order sliding mode controller (AFOSMC) are designed and applied. To analyse the performance of the designed controllers a simulation environment is developed via the Matlab/Simulink software. The results, obtained through a simulation environment are represented by tracking error, adaptation gain, response to sudden changes, maximum overshoot, rise time and settling time and they showed that the heat flow system follows the reference temperature profile trajectory with less errors, overshoot, rise time and settling time by using the AFOSMC than the other controllers. Also, the maximum errors, rise time and settling time occurred when the sliding mode controller is used.

Design, Simulation and Comparison of Controllers for Temperature Profile Tracking Control of a Heat Flow System

Bu makalede, ısı-akış sistemine uygulanan üç farklı kontrolcünün tasarımı, simülasyonu ve performans karşılaştırması sunulmuştur. İlk olarak, ısı-akış sisteminin dinamik modeli elde edilmiş ve devamında ısı kontrolünü gerçekleştirmek için kayan kipli kontrol (KKK), adaptif kayan kipli kontrol (AKKK) ve adaptif kesir dereceli kayan kipli kontrol (AKDKKK) yöntemleri tasarlanmış ve uygulanmıştır. Tasarlanan kontrolcülerin performansını analiz etmek için Matlab/Simulink programı aracılığıyla ısı–akış sisteminin simülasyonu oluşturulmuş ve tasarlanan kontrolcülerin performansı analiz edilmiştir. Simülasyon ortamından elde edilen referans sıcaklık takip hatası, adaptasyon kazancı, ani değişimlere karşı kontrolcünün tepkisi, maksimum aşım, yükselme ve yerleşme zamanı gibi sonuçlar sunulmuş ve elde edilen sonuçlardan AKDKKK’nün diğer kontrolcülere göre referans sıcaklığı daha az hata ile takip ettiği, daha düşük aşım, yükselme ve yerleşme zamanına sahip olduğu gözlemlenmiştir. Ayrıca, KKK uygulandığında en yüksek referans sıcaklık takip hatası, yükselme ve yerleşme zamanına sahip olduğu gözlemlenmiştir.

___

  • Agrawal, R. A., Pandelidis, I.O., & Pecht, M., (1987). “Injection-molding process control- A rewiev”, Polym. Eng. Sci., 27(18), 1345–1357. https://doi.org/10.1002/pen.760271802
  • Omatu, S., Yusof, R., Sinohara, K., & Hotta, M., (1992). “Temperature control for heating cylinder by multivariable STC”, Trans. Syst. Contr. Inform. Eng., 5(3), 102–110.
  • Seaman, M., Desrochers, A.-A., & List, G.-F., (1994). “Multiobjective optimization of a plastic injection molding process”, IEEE Trans. Contr. Syst. Technology, 2(3), 157–168. DOI: 10.1109/87.317974
  • Taur, J.-S., Tao, C.-W., & Tsai, C.-C., (1995). “Temperature control of a plastic extrusion barrel using PID fuzzy controllers”, Proceedings IEEE Conference on Industrial Automation and Control: Emerging Technology Applications. DOI: 10.1109/IACET.1995.527590
  • Lin, C.-T., Juang, C.-F., & Li, C.-P. (1999). “Temperature control with a neural fuzzy inference network”, Systems, Man, and Cybernetics, Part C: Applications and Reviews, IEEE Transactions on. 29(3), 440-451. DOI: 10.1109/5326.777078
  • Petráš, I., & Vinagre, B.-M., (2002). “Practical application of digital fractional-order controller to temperature control”, Acta Montanistica Slovaca, 7(2), 131-13.
  • Juang, C.-F., & Chen, J.-S (2003). “A recurrent neural fuzzy network controller for a temperature control system”, The 12th IEEE International Conference on Fuzzy Systems, FUZZ'03, St Louis ,USA. DOI: 10.1109/FUZZ.2003.1209398
  • Ramos, H.-M.-S.-G., Assuncao, F., Ribeiro, A.-L., & Ramos, P.-M., (2004). “A low-cost temperature controlled system to test and characterize sensors”, 7th AFRICON Conference in Africa, Gaborone, Botswana. DOI: 10.1109/AFRICON.2004.1406715
  • Can, K., & Başçi, A., (2017). “Temperature Control of A Heat Flow Experimental Setup via Fractional-Order PI Controller”, 2nd International Conference on Advanced Engineering Technologies (ICADET 2017), Bayburt, Turkey.
  • Ahn, H.-Y. Bhambhani, V., & Chen, Y.-Q., (2008). “Fractional-order integral and derivative controller design for temperature profile control”, 2008 Chinese Control and Decision Conference, Shandong, China. DOI: 10.1109/CCDC.2008.4598234
  • Jain, M., Rani, A., Pachauri, N., Singh, V., & Mittal, A.-P., (2019). “Design of fractional order 2-DOF PI controller for real-time control of heat flow experiment”, Engineering Science and Technology, an International Journal, 22(1), 215-228. https://doi.org/10.1016/j.jestch.2018.07.002
  • Young, K.-D., Utkin, V.-I., & Özgüner, Ü, (1999). “A control engineer’s guide to sliding mode control”, IEEE Trans. Control Syst. Technol., 7(3), 328–342.
  • Ioannou, P., & Sun, J., (2012). “Robust adaptive control”, Courier Corporation.
  • Åströ, K.-J., & Wittenmark, W., (2013). “Adaptive control”, Courier Corporation.
  • Jaemin, B., Jin, M., & Han, S., (2016). “A new adaptive sliding-mode control scheme for application to robot manipulators”, IEEE Transactions on Industrial Electronics 63(6), 3628-3637. DOI: 10.1109/TIE.2016.2522386
  • Liao, Y.-W., Pan, S., Borrelli, F., & Hedrick, J.-K., (2018). “Adaptive sliding mode control without knowledge of uncertainty bounds”, 2018 Annual American Control Conference (ACC), Milwaukee, WI, USA. DOI:10.23919/ACC.2018.8431124
  • Heat Flow Experiment Setup https://www.quanser.com/products/heat-flow-experiment/ Gutman. S., (1979). “Uncertain Dynamical Systems: A Lyapunov Min-Max Approach”, IEEE Trans. Autom. Control, 24(3), 437–443. DOI: 10.1109/TAC.1979.1102073
  • Vinagre, B.-M. Podlubny, I., Hernandez, A., & Feliu, V. (2000). “Some approximations of fractional order operators used in control theory and applications”, Fractional Calculus and Applied Analysis, 3(3), 231-248.
  • Podlubny, I., (1999). “Fractional differential equations”, New York: Academic Press.
  • Zeinali, M., & A., Khajepour, (2010). “Height control in laser cladding using adaptive sliding mode technique: theory and experiment”, Journal of Manufacturing Science and Engineering, 132(4). https://doi.org/10.1115/1.4002023
Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi-Cover
  • ISSN: 1307-9085
  • Yayın Aralığı: Yılda 3 Sayı
  • Başlangıç: 2008
  • Yayıncı: Erzincan Binali Yıldırım Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
Sayıdaki Diğer Makaleler

Avrupa Doğa Bilgi Sistemi (EUNIS) Habitat Sınıflandırmasını Kullanarak Işıklı Gölü ve Gökgöl Sulak Alanlarında Habitat Değişimlerinin Belirlenmesi

Okan Ürker, Arda Özen

Gamma Kuvvet Fonksiyonlarının Bazı Samaryum İzotoplarının (γ,n) ve (γ,2n) Reaksiyonlarının Tesir Kesiti Hesaplamaları Üzerindeki Etkileri

Mert ŞEKERCİ

Çevre Numunelerinde Sodyum İyonunun Potansiyometrik Detektör Kullanarak Akış Enjeksiyon Tekniği ile Tayini

Adem Asan

Türkiye Şartlarında Ilık Karışım Asfalt Uygulamasının Ekonomik ve Çevresel Değerlendirmesi

Kemal KARAKUZU, Halit ÖZEN

Küçük Gürültü Terimi İçeren Itô Stokastik Diferansiyel Denklemler için Stokastik Runge-Kutta-Fehlberg Yöntemi

Hande AKDEMİR, Dudu AYDIN OĞUR

Elektronik Devrelerdeki Silindirik Soğutuculardan Kaynaklanan Elektromanyetik Girişimlerin 0-10 GHz Bandında Araştırılması

Habib DOĞAN, İbrahim Bahadır BASYİGİT, Abdullah GENC

Soya Fasulyesi Yağı ile Beslenen Koyunların Sütünde Yağ Asidi Profili ve Bazı Sağlık Lipit Endeksleri

Selçuk ÖZYÜREK, Kadir ÇEBİ, Çağrı BALCI, Nusret GENÇ, Doğan TÜRKYILMAZ

Derin Öğrenme Kullanılarak Parmak izi Tabanlı İç Ortam Konumlandırma

İşıl KARABEY AKSAKALLI, Levent BAYINDIR

Farklı Demleme Yöntemlerinin Soğuk Hibiskus Çayının Bazı Fiziksel ve Kimyasal Özellikleri Üzerine Etkisi

Vildan EYİZ, İsmail TONTUL

Akış Enjeksiyon Analiz Yönteminde Detektör Olarak Potansiyometrik Sensör Kullanarak Çevre Numunelerinde Sodyum İyonu Tayini

Adem ASAN