PID ve bulanık mantık kontrolcüler ile çift ters sarkaç sisteminin denge kontrolü
Balance control of double inverted pendulum system with PID and fuzzy logic controllers
Yazar: DARYOUSH VAKILI
Danışman: DOÇ. DR. SITKI ÖZTÜRK
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu çalışmada, tek ve çift ters sarkaç sisteminin denge kontrolü gerçekleştirilmiştir. Çift ters sarkaç (ÇTS) deney sistemi, iki tane kütle olmasına karşılık; tek ters sarkaç deney sisteminde bir tane kütle kullanılmaktadır. Sarkacın bağlı olduğu bir araba, arabayı hareket ettiren motor ve ters sarkacın konum bilgisini almak için ÇTS da iki, tek ters sarkaç da ise bir enkoder vardır. Sistem, iki yönde hareket eden araba üzerine bağlanmış ters sarkacın dengesinin kontrol edilmesi amaçlanmıştır. Servo motorun kontrolü servo motor sürücüsü kullanılmıştır. Servo motor sürücüsü ise PLC ile programlanarak arabanın kontrolü gerçekleştirilmiştir. Sistemin ölçülemeyen parametreleri, sarkacın serbest salınım bilgisi alınarak, matematiksel model üzerinde parçacık sürü optimizasyon (PSO) algoritması ile kestirilmiştir. Elde edilen parametreler matematiksel model içerisinde kullanılarak benzetim modeli oluşturulmuştur. Benzetim modelinde kontrolcü olarak PID ve bulanık kontrolcü kullanılmıştır. Sistemin kontrolü için gerekli PID parametreleri, benzetim modelinde PSO algoritması kullanılarak belirlenmiştir. Elde edilen PID ve bulanık kontrolcü parametreleri hem benzetim modelinde hem de fiziksel sistemde kullanılmıştır. Bu parametrelerin benzetim ve fiziksel sistemde benzer şekilde etkili olması hem teorik hem de pratik açıdan sistemin doğruluğunu ve geçerliliğini göstermiştir.
Benzetim modelleri kullanılarak tasarlanan kontrolcülerde kullanılan kontrolcü yapısı, SCL kodlarına dönüştürülmüş ve mevcut PLC programına bir fonksiyon bloğu olarak eklenmiştir. Ayrıca, bulanık mantık kontrolcüsünün PLC yazılımı ile kullanılabileceği gösterilmiştir. Böylelikle, karmaşık mekanik sistemlerin bulunduğu endüstriyel ortamlarda, tasarım süreci benzetim modeli üzerinden gerçekleştirilebileceği ve tasarlanan kontrolcünün parametreleri PLC'ye uygulanarak PLC'nin kullanım alanı artırılmıştır.  Bu şekilde gerçek sistemlerde kontrolcü parametrelerini bulma aşamasında geçen zaman benzetim modeli kullanılması ile kısa sürede çözülebilecek ve endüstride zaman tasarruf sağlanmış olacaktır.

Abstract:
In this study, the balance control of single and double inverted pendulum systems was achieved. The double inverted pendulum (DIP) experimental system includes two masses, whereas the single inverted pendulum system uses one mass. The cart to which the pendulum is attached, a motor to drive the cart, and encoders are used to obtain position information of the inverted pendulums, two encoders in the DIP system and one in the single inverted pendulum system. The goal is to control the balance of the inverted pendulum mounted on a cart moving in two directions. The control of the servo motor was carried out using a servo motor driver, which was programmed via a PLC to control the cart's movement. The system's unmeasured parameters were estimated using particle swarm optimization (PSO) based on the free oscillation data of the pendulum. These parameters were then used to create a simulation model within the mathematical framework. In the simulation model, PID and fuzzy controllers were utilized as the control strategies. The necessary PID parameters for system control were determined using the PSO algorithm in the simulation model. The obtained PID and fuzzy controller parameters were applied to both the simulation and the physical system. The similarity in performance between the simulation and the physical system demonstrates the theoretical and practical accuracy and validity of the system.
The controller structure designed using simulation models was converted into SCL codes and integrated into the existing PLC program as a function block. Additionally, it was demonstrated that the fuzzy logic controller could be implemented through PLC software. This approach enables the design process to be carried out via simulation models in industrial environments where complex mechanical systems are present, and the designed controller parameters can be applied to the PLC, thereby extending the scope of PLC applications. As a result, the time spent determining controller parameters in real systems can be significantly reduced using simulation models, leading to time savings in industrial processes.