Manyetik kaldırma sisteminin doğadan esinlenen optimizasyon algoritmaları ile çok amaçlı optimizasyon tabanlı kesirli mertebeden PID kontrolör tasarımı
Multi-objective optimization based fractional order PID controller design with nature inspired optimization algorithms of magnetic levitation system
Yazar: GÖRKEM MELİH KIRANEL
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BANU AYYILDIZ
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Gri kurt optimizasyon algoritması = Grey wolf optimizer algorithm ; Kaldırma sistemi = Lifting system ; Parçacık sürü optimizasyonu = Particle swarm optimization ; Yapay arı kolonisi algoritması = Artificial bee colony algorithm

Özet:
Manyetik Kaldırma sistemi sürtünmesiz, gürültüsüz ve titreşimsiz olması sayesinde pek çok avantajı beraberinde getirmektedir. Günümüzde birçok mühendislik uygulamasında yaygın olarak kullanılmaktadır. Endüstride yüksek hızlı Maglev trenleri, manyetik rulmanlar, rüzgar türbinleri, çok yönlü asansörler gibi çeşitli kullanım alanları mevcuttur. Doğrusal olmayan ve zamanla değişen manyetik kuvvet sebebiyle kararsız, doğrusal olmayan ve zamanla değişen bir sistemdir. Bu sebeple araştırmacıların ilgisini yoğun olarak çekmektedir. 
Bahsedilen bu sistem üzerinden akım geçen bobin tarafından üretilen manyetik alan ile ferromanyetik bir nesnenin yer çekimine karşı koyarak askıda temeline dayanmaktadır. Bu çalışmada sistemin kontrolü için Kesirli Mertebeden PID kontrolör kullanılmıştır. Kullanılan kontrolörün parametreleri ise Çok Amaçlı sürü tabanlı evrimsel algoritmalarla optimize edilmiştir. Evrimsel algoritma olarak, sırasıyla 1995, 2005 ve 2014'de geliştirilmiş olan, Parçacık Sürü Optimizasyonu, Yapay Arı Kolonisi Algoritması ve Gri Kurt Optimizasyonu kullanılmıştır. Literatürde sıkça kullanılmış olan bu algoritmalar bu çalışmada sistem dinamiğindeki performans kriterlerini içinde barındıran amaç fonksiyonuyla çok amaçlı olarak kullanılmıştır. Amaç fonksiyonuna birbiriyle çelişen maksimum üst aşım yüzdesi, yükselme zamanı, oturma zamanı, kalıcı durum hatası kriterleri seçilmiştir. Sistem kontrolünün simülasyonu MATLAB / SIMULINK ortamında yapılmıştır. Performans karşılaştırması amacıyla, aynı sistem için aynı optimizasyon şartları altında klasik PID kontrolü de yapılmıştır. Her iki kontrolör için üç farklı algoritmayla elde edilmiş sonuçlar karşılaştırılmıştır.

Abstract:
The Magnetic Levitation system brings many advantages, thanks to its frictionless, noiseless and vibration-free nature. It is widely used in many engineering applications today. There are areas of use in the industry such as high-speed Maglev trains, magnetic bearings, wind turbines, versatile elevators. There are various uses in the industry such as high-speed Maglev trains, magnetic bearings, wind turbines, versatile elevators. It is an unstable, nonlinear and time-varying system due to the non-linear and time-varying magnetic force. For this reason, it attracts the attention of researchers.
The mentioned system is based on the principle of suspension by resisting the gravity of a ferromagnetic object with the magnetic field produced by the current passing coil. In this study, Fractional Order PID controller is used to control the system. The parameters of the controller used are optimized with Multi Purpose swarm based evolutionary algorithms. Particle Swarm Optimization, Artificial Bee Colony Algorithm and Gray Wolf Optimizer, which were developed in 1995, 2005 and 2014 respectively, were used as evolutionary algorithms. These algorithms, which are frequently used in the literature, have been used in this study for multiple purposes with the objective function that includes the performance criteria in system dynamics. Maximum percentage of overshoot, rise time, settling time, steady state error were selected as conflicting criteria for the objective function. Simulation of control of the system was made in MATLAB / SIMULINK environment. For performance comparison, classical PID control was also performed for the same system under the same optimization conditions. For both controller, the results obtained with three different algorithms were compared.