Zeki optimizasyon teknikleri ile sistemleri kesirli dereceli modelleme ve denetleyici tasarımı
Fractional order modelling of systems and controller design by intelligent optimization techniques
Yazar: HALİT ŞENBERBER
Danışman: DOÇ. DR. AYTEKİN BAĞIŞ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Farklı özelliklere sahip sistemler için model ve denetleyici tasarımı, bu yapılara uygun sistem parametrelerinin belirlenmesi kontrol sistemlerinde her zaman karmaşıklığını koruyan ama aynı zamanda ilgi çekici problemler arasında yer almıştır. Özellikle klasik denetim yöntemleri ile çözüm üretilmesi zor olan karmaşık sistemler için esnek hesaplama yöntemleri kullanılarak yapılan model oluşturma, denetleyici tasarımı oldukça etkili sonuçlar sunabilmektedir. Yapay zekâ tabanlı algoritmalar kullanılarak yapılan model oluşturma ve denetleyici tasarımı gibi çalışmalar, son zamanlarda araştırmacılar tarafından sıkça kullanılan ve etkili yöntemler arasında yer almaktadır.
Bu tez çalışması iki temel bölümden oluşmaktadır. İlk bölümde literatürde yer alan farklı özelliklere sahip sistemler için model tasarımları gerçekleştirilmiş, model parametreleri yapay arı kolonisi algoritması (YAK) (Artificial bee colony, ABC) kullanılarak tahmin edilmiştir. Tamsayı dereceli model yapılarının yanı sıra kesir dereceli model yapıları da bu çalışmada kullanılmış, bu iki model yapısı arasında performans kıyaslaması gerçekleştirilmiştir. İkinci temel bölümde ise yine literatürde yer alan farklı sistemler için denetleyici tasarımları gerçekleştirilmiştir. 
Model oluşturma çalışmasına benzer şekilde denetleyici tasarımında da kesir dereceli ve tamsayı dereceli kontrolörler üzerinde çalışılmıştır. Bu çalışmalarda YAK algoritmasının performansını kıyaslamak amacıyla literatürde sıkça adı geçen, diferansiyel gelişim algoritması (DGA)(Differential evolution, DE) ile parçacık sürüsü optimizasyonu (PSO) (Particial swarm optimization, PSO) yaklaşımları kullanılmıştır. 
Çalışmalarda elde edilen sonuçların başarımını değerlendirebilmek için, performans indisleri ağırlıklı olarak ISE (Integral squared error) ve ITAE (Integral time absolute error) tercih edilirken, bazı çalışmalarda ITSE (Integral time-square error) ve IAE (Integral absolute error) değerleri de performans indeksi olarak kullanılmıştır. 
Elde edilen bulgu ve değerlendirmelere göre YAK algoritması ile yapılan modelleme ve denetleyici tasarımı sonuçlarının, DGA ve PSO kullanılarak elde edilen sonuçlara benzer ya da daha iyi olduğu görülmüştür. Ayrıca kesir dereceli model ve denetleyici yapılarının, tamsayı dereceli model ve denetleyici yapılarına göre daha başarılı sonuçlar ortaya koyduğu da yine bu çalışmaların bir başka sonucudur.

Abstract:
The design of the model and controller for systems with different characteristics and the determination of the suitable system parameters for these designs have always been one of the problems of interest in the control systems, which maintains its complexity at the same time. Modeling by using soft computing methods and designing the controller can provide very effective results especially for complex systems which are difficult to be solved by classical control methods. Modeling and controller design using artificial intelligence based algorithms are among the most effective methods recently used by researchers. 
This thesis study consists of two basic parts. In the first part, the model designs for the systems with different features in the literature is performed and the model parameters are estimated by using artificial bee colony algorithm (ABC). In addition to integer order model structures, fractional order model structures are also used in this study, and performance comparison between these two model structures are performed. In the second basic part, controller design for different systems in the literature has been realized.
Fractional and integer order controller design are also implemented in the controller design similar to the modeling work. In these studies, in order to compare the performance of the ABC algorithm, Differential evolution algorithm (DE) and Particle swarm optimization (PSO) approach which are frequently used in the literature have also been used.
ISE (Integral squared error) and ITAE (Integral time absolute error) are predominantly chosen as performance indices in order to evaluate the performance of the results obtained in the studies. ITSE (Integral time-square error) and IAE (Integral absolute error) errors are also used as performance indexes in some studies.
Based on the results of the obtained graphs and performance indices, it can be said that the results of modeling and controller design by using ABC algorithm have similar to or better than those obtained by using DE and PSO. There is also another result of these studies that fractional order model and controller structures give better results than integer order model and controller structures.