Oransal integral türevsel denetleyici parametrelerinin sezgisel optimizasyon yöntemleri ile ayarlanması
Tuning proportional integral derivative controller parameters by intuitive optimization methods
Yazar: SİNAN TEKİN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZHAN ÇAKIR
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; PID denetleme = PID control ; Parametre optimizasyonu = Parameter optimization ; Parçacık sürü optimizasyonu = Particle swarm optimization ; Stokastik yöntemler = Stochastic methods

Özet:
Teknolojik yenilikler ve gelişime paralel olarak günümüzde otomatik kontrol sistemlerine duyulan gereksinim hızla artmaktadır. Kontrol sistemleri, üretim süreçlerinin hızını, doğruluğunu ve güvenilirliğini artırırken, aynı zamanda maliyetleri de düşürmektedir. Literatürde çeşitli oransal kontrol yöntemleri bulunmakla birlikte, en yaygın kullanılan yöntemlerden biri oransal integral türevsel (Proportional Integral Derivative, PID) kontroldür. PID denetim, sistem hatasına dayalı bir yöntem olduğu için kontrol edilen sistemin matematiksel modelinin bilinmesine ihtiyaç duymaz. Bu yöntemde, oransal eylem hatanın genliğine, integral bileşeni hatanın alanına ve türevsel eylem ise hatanın eğimine göre kontrol işaretine katkıda bulunur. İntegral bileşeni hatanın geçmişini, oransal bileşen mevcut durumunu ve türevsel bileşen ise geleceğini dikkate alarak, uygun kontrol sinyallerinin üretilmesini sağlar. PID denetimde bu üç eylemin sistem çıkışı üzerindeki etkisi kazanç faktörleri ile belirlenir. Kazanç faktörlerinin doğru seçimi, sistemin kararlı bir şekilde çalışmasını sağlarken, yanlış seçilmesi ise sistemin kararsız duruma geçmesine neden olabilir.
Bu yüksek lisans tezinde, belirlenmiş üç farklı test sisteminin kontrolü PID denetleyici kullanılarak gerçekleştirilmiştir. PID denetleyicinin performansını artırmak amacıyla kazanç faktörleri, Ziegler-Nichols adım cevabı, parçacık sürüsü optimizasyonu (PSO), radyal hareket optimizasyonu (RHO), değiştirilmiş radyal hareket optimizasyonu (DRHO), farksal gelişim (FG) ve genetik algoritma (GA) ile optimize edilmiştir. Sezgisel optimizasyon yöntemleri ile kazanç sabitlerinin ayarlanmasında, mutlak hata toplamı, hata karesi toplamı, zaman ağırlıklı mutlak hata toplamı ve zaman ağırlıklı hata karesi toplamı olmak üzere dört farklı performans kriteri kullanılmıştır. İlk olarak, bu beş sezgisel optimizasyon algoritması destekli PID denetleyicinin başarımı belirlenen hata kriterlerine göre karşılaştırılmıştır. Ardından, optimizasyon yöntemlerinin birbirlerine göre performansları analiz edilmiştir.
Literatürde PID denetleyici parametrelerinin PSO, FG, GA ve RHO yöntemleriyle optimize edilmesine ilişkin birçok çalışma bulunmaktadır. Ancak, PID denetleyici kazanç faktörlerinin DRHO algoritması ile optimize edilmesine yönelik herhangi bir çalışmaya rastlanmamıştır. Bu yenilik, sunulan yüksek lisans tezinin literatüre yaptığı en önemli katkıdır.

Abstract:
In parallel with technological innovations and developments, the demand for automatic control systems has rapidly increased in recent years. Control systems enhance the speed, accuracy, and reliability of production processes while reducing costs. Although various proportional control methods are available in the literature, the Proportional Integral Derivative (PID) control is one of the most widely used methods. PID control is a method based on system error that does not require the mathematical model of the controlled system to be known. In this method, the proportional action contributes to the control signal based on the error magnitude, integral component based on the error area, and derivative action based on the slope of the error. The integral component considers the past error, the proportional component reflects the current state, and the derivative component anticipates future errors, enabling the generation of appropriate control signals. In the PID control, the influence of these three actions on the system output is determined by the gain factors. The proper selection of gain factors ensures stable system operation, whereas incorrect selection may lead to instability.
In this study, three different test systems were controlled using a PID controller. To improve the performance of the PID controller, the gain factors were optimized using Ziegler-Nichols step response, Particle Swarm Optimization (PSO), Radial Movement Optimization (RHO), Modified Radial Movement Optimization (DRHO), Differential Evolution (DE), and Genetic Algorithm (GA). During the gain-tuning process using heuristic optimization methods, four performance criteria were utilized: total absolute error, total squared error, time-weighted total absolute error, and time-weighted total squared error. Initially, the performance of the PID controller supported by these five heuristic optimization algorithms was compared based on specified error criteria. Subsequently, the performances of the optimization methods were analyzed.
Numerous studies have focused on optimizing PID controller parameters using the PSO, DE, GA, and RHO methods. However, no studies have been conducted on optimizing PID controller gain factors using the DRHO algorithm. This innovation represents the most significant contribution of this master's thesis to existing literature.