PID kontrolörlerinin optimal parametrelerinin belirlenmesi amacıyla bir bulanık mantık karar mekanizması tasarımı
Design of a fuzzy decision making mechanism to determine optimum parameters of PID controllers
Yazar: BERNA AYAZ
Danışman: YRD. DOÇ. DR. ENGİN YEŞİL
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2011
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: ANFIS = ANFIS ; Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Genetik algoritma tekniği = Genetic algorithm technique ; PID = PID

Özet:
Modern kontrol yöntemlerinde son yıllarda görülen büyük gelişmelere rağmen PID kontrolörler basit ve kararlı yapılarından dolayı endüstriyel süreçlerde yaygın olarak kullanılmaktadır. Etkili bir kontrol için sisteme uygun PID kontrolörün belirlenmesinde orantı, integral ve türev sabiti olarak adlandırılan üç parametre vardır. Bu parametrelerin belirlenmesi amacıyla literatürde farklı yöntemler önerilmiştir. Önerilen bu klasik yöntemlerin dışında bulanık mantığa dayalı yöntemlerin kullanılması, parametrelerin belirlenmesinde hızlı ve etkili çözümler sağlamaktadır. Bu çalışmada da PI ve PID kontrolörleri için bulanık mantık tabanlı karar mekanizmasına dayalı bir ayar yöntemi üzerinde çalışılmıştır. Klasik mantıktaki kesin ifadelerin bulanık mantıkta yerini ?büyük, orta, küçük? gibi kesin olmayan dilsel ifadeler almaktadır. Kesin olmayan bu türden dilsel ifadeler kullanılarak doğal ilişkileri belirleyebilmek amacıyla bulanık kurallar oluşturulabilir. Bu bulanık kural tabanı esnek yapısı sayesinde bilgi kolaylıkla ifade edilebilir.Süreç kontrol sistemleri çoğunlukla yüksek mertebeden ve önemli bir ölü zaman değerine sahip olabilmektedirler. Diğer yandan bu süreçlerin çok büyük bir bölümü uygun yaklaşımlarla birinci mertebeden ölü zamanlı sistemler olarak modellenebilmektedir. Süreç kontrol sistemleri için yapılan PID kontrolörü tasarımında temelde iki beklenti vardır. Bunlardan ilki referans değer takibi ve ikincisi de bozucularının bastırılmasıdır.Bu çalışmada birinci mertebeden ölü zamanlı olarak modellenebilen sistemler için sistem hatasını minimize edecek şekilde hem PI hem de PID kontrolör parametrelerini belirleyen bulanık mantık karar mekanizmaları tasarlanmıştır. Tasarım aşamasında amaç olarak iyi bir referans değeri takibi belirlenmiştir. Bu amaçla birçok mertebeden ölü zamanlı sistem ele alınmış ve bu süreçleri eniyileyecek PI ve PID kontrolörlerinin parametreleri bir global optimizasyon yöntemi olan genetik algoritma kullanılarak elde edilmiştir. Yapılan çok sayıda benzetim sonrasında zengin bir veri tabanı oluşturulmuştur. Elde edilen veriler, süreç modelindeki parametreler ile PID kontrolörü parametreleri arasındaki bulanık ilişkileri belirleyebilmek amacıyla kullanılmıştır. Bu amaçla, bulanık karar mekanizmaları ANFIS yöntemi kullanılarak oluşturulmuştur. Yapılan benzetim çalışmalarında MATLAB programı ve bu programın alt araçları olan Simulink, Genetik Algoritma ve ANFIS araçları kullanılmıştır.Bu çalışmada elde edilen sonuçlar Zhuang ve Atherton (ZA) tarafından önerilen bir başka yöntem ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma amacıyla birçok benzetim çalışması yapılmıştır. Benzetim çalışmalarında hem ölü zamanı baskın hem de ölü zamanı baskın olmayan farklı süreçler seçilmiştir. Ayrıca yüksek mertebeden süreçler ele alınmış ve bu süreçler için birinci mertebeden ölü zamanlı modeller zamanı baskın olmayan farklı süreçler seçilmiştir. Ayrıca yüksek mertebeden süreçler ele alınmış ve bu süreçler için birinci mertebeden ölü zamanlı modeller elde edilmiştir. Modelleme hatasının oluştuğu bu durumlar için de önerilen bulanık karar mekanizmaların performansı karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Son olarak süreç kontrol simulatörü (PCS 327) kullanılarak üçüncü mertebeli bir sistem oluşturulmuş ve gerçek sistem üzerinde önerilen yöntemin performansı incelenmiştir. Elde edilen deneysel sonuçlar incelendiğinde benzetim sonuçları ile paralel şekilde, tasarlanan bulanık karar mekanizmasının ZA ayarlama yöntemine göre daha başarılı olduğu görülmüştür.

Abstract:
Due to their simple and robust structure, PID controllers have a wide range of use in many industrial processes despite the enormous interests that modern control methods have developed during the last decades. To implement a PID controller suiting to a system for an effective control, there are three parameters called such as proportional gain, integral gain and derivative gain. To determine these parameters, different methods have been suggested in literature. Except for these classical methods, using methods based on fuzzy logic provide fast and effective solutions in determination of the PID parameters. In this thesis, a tuning method based on fuzzy decision making mechanism is studied for PI and PID controllers. Crisp definitions in classical logic are displaced by non-crisp linguistic terms as ?big, medium, small? in fuzzy logic. By using non-crisp type linguistic terms fuzzy rule bases can be built in order to identify natural relations. Because of the flexible structure of fuzzy rule base knowledge can be easily expressed.Process control systems are mostly higher order systems and may have a considerable dead time. On the other hand, a really big part of these processes can be modeled as first order plus dead time systems by appropriate approximations. There are two common types of expectations in design of PID controllers for process control systems: First one is set point following and the second one is disturbances rejection.In this study, fuzzy decision making mechanisms for determining the parameters of PI controller and also PID controller are designed in order to minimize the system error for processes that can be modeled as first order plus dead time systems. In the design phase a good reference following performance is chosen as the goal. For this reason, many first order plus dead time systems are used and for those processes the optimum PI and PID controller parameters are determined by using genetic algorithm which is a global optimization method. A rich data base is obtained after many simulations. The data obtained is used to specify fuzzy relations between process model parameters and PID controller parameters. For this purpose, fuzzy decision making mechanisms have been obtained by ANFIS method. In the simulation study MATLAB and its toolboxes such Simulink, Genetic Algorithm and ANFIS, are used.The results of this study have been compared to another method, which is proposed by Zhuang and Atherton (ZA). For comparison many simulations are performed. In the simulation study both dead time dominant and non-dead time dominant processes are picked. In addition, higher order systems are discussed and first order plus dead time models are obtained for these processes. For these cases where modelling errors occur proposed fuzzy decision making mechanism performance is also analized with comparations. Finally, a third order system is set on a process control simulator (PCS 327) and the performance of proposed method is analized on a real time system. When the obtained experimental results are examined it has been seen that designed fuzzy decision mechanism is more sucessful than the ZA tuning method parallel to the results obtained in the simulation.