Genetik algoritma tabanlı optimal adaptif fuzzy PID kontrolcü tasarımı
Genetic algorithm based optimal adaptive fuzzy PID controller synthesis
Yazar: MUSTAFA ÇELEBİ
Danışman: DOÇ. DR. İBRAHİM BEKLAN KÜÇÜKDEMİRAL
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2011
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms

Özet:
Birbirinden farklı metodlar geliştirilmesine rağmen doğrusal olmayan kontrol sistemlerinde kullanılan klasik PID kontrolör performanslarının, doğrusal kontroldeki başarıları ile örtüşmediği gözlemlenmiştir. Doğrusal olmayan sistemler için doğrusal olmayan çıkışlar üretebilen ve uygulaması çok basit olan bulanık mantık kontrolörler (BMK) klasik PID performansına göre daha başarılı sonuç vermektedir.Bulanık kontrolörün bu avantajına rağmen; kontrolör tasarım parametrelerinin (giriş/ çıkış fonksiyonları, fonksiyon sayısı, kural tabloları) sadece uzman bilgisi tarafından yada deneme yanılma yöntemi ile belirlenme gibi bir dezavantajı bulunmaktadır. Bu sebepten dolayı; çözümü istenen fakat matematiksel modeli hakkında hiçbir bilgiye sahip olunmadığı durumların optimizasyonunda güçlü olduğu bilinen Genetik Algoritma ve ilişkilendirmede ihtiyacımız olan için uygulama fonksiyonu Integral Absolute Error-Mutlak Hatanın Entegrali kullanılarak bulanık kontrolör parametreleri belirlenmektedir.Klasik PID kontrolör tasarımındaki en önemli süreç olan kazanç katsayılarının (Kp, Ki, Kd) ayarlanması işlemi bulanık kontrolör ile online (eş zamanlı) olarak gerçekleşebilmektedir. Genetik Algoritma tarafından parametreleri belirlenen bulanık kontrolör ile PID kazanç katsayılarının ayarlanması birbirinden farklı uygulama koşullarında çok etkin ve verimli sonuçlar vermiştir.Aynı amaç için kullanılan bu iki metodun ortak özelliği ?doğrusal olmayan sistemlerde kullanılabilme? ve ?sistemin matematiksel modeli hakkında bilgi sahibi olmadan etkin çalışabilme? çalışma kapsamında yapılan benzetimler ile disiplinler arası geniş bir alanda ve farklı süreçlerde uygulanabilirliğini göstermiştir.

Abstract:
Although different methods are explored, success of conventional PID performance on non-linear control systems with linear control systems are not-matched. Fuzzy controllers which is very easy to apply and can generate non-linear outputs for non-linear systems; gives more successful results than conventional PID.Despite of its advantage, fuzzy controller has a disadvantage; design parameters (input/ output functions, function number, rule tables) can only be determined by system experts (expert knowledge) or trial-error method. Due to this matter; problems that we have no prior knowledge about its mathematical model solved by powerful optimization tool Genetic Algorithm; for relationship requirements IAE (Integral Absolute Error) as a fitness function used and fuzzy controller parameters determined.The most important process of designing conventional PID controller is determining PID gains (Kp, Ki, Kd) can be done online by fuzzy controller. Tuning PID gains by genetic algorithm based fuzzy controller gives an effective and powerful results on different operating conditions.The same objective of these two methods: ?useful on non-linear systems? and ?work propoerly without non-requirement prior knowledge mathematical model of system? simulation results show that controller can be applicable on wide range and multidiciplinary proccesses.