Kontrol sistemleri için bulanık PID kontrolörlerin genetik algoritmalar yardımıyla ayarlanması
Tuning of fuzzy PID controllers by genetic algorithms for control systems
Yazar: ÖMER GÜVENÇ KARAOĞLAN
Danışman: DOÇ.DR. FUAT GÜRLEYEN
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; PID denetleme = PID control

Özet:
Genetik algoritmalar, bugüne kadar birçok uygulamada etkinligi kanıtlanmıs birrastgele arama (random search) metodudur. Genetik algoritmalar, özellikle analitikçözümü olmayan veya zor yapılabilen, çözüm uzayının taranmasını gerektiren veproblem hakkında önbilgiye sahip olunmadıgı durumlarda kullanılmaktadır. Bualgoritma problemin çözümüne ulasmak için önbilgi olarak temelde sadece amaçfonksiyonunun seçimine ihtiyaç duyar.Klasik mantıktaki kesin ifadelerin yerini bulanık mantıkta 'büyük, orta, küçük' gibikesin olmayan dilsel ifadeler almaktadır. Bulanık mantık kullanılarak sistemlerinkontrolü ise son yıllarda artan bir ilgiyle kullanılmaktadır. Bulanık mantık kontrolün eniyi oldugu uygulama alanları lineer olmayan, iyi tanımlanmamıs, zamanla degisensistemlerdir. Sistemlerin karmasıklıgı arttıkça bulanık kontrol, klasik kontrolün yerinialmaktadır.Genetik algoritmaların bulanık mantık kontrolörü (FLC) tasarımında kullanılmasıkonusunda literatürde birçok degisik yöntem mevcuttur. Bu tez çalısmasında kullanılanyöntemde genetik algoritmalar, kullanılan bulanık mantık kontrolöründeki ölçeklemekatsayılarının ayarlanmasında, kullanılan üçgen tipi üyelik fonksiyonlarının sayısının vetepe noktalarının belirlenmesinde ayrıca kural tabanının olusturulması asamalarındakullanılmaktadır.Kullanılan bu yöntemin basarımını görmek için Matlab m-dosyaları (m-files) veSimulink modelleri olusturularak simülasyonlar yapılmıs, sonuçlar katsayıları genetikalgoritmalar tarafından ayarlanan klasik-PID kontrolör ve sabit FIS yapısına sahip,ölçekleme çarpanları genetik algoritmalar tarafından ayarlanan bulanık mantıkkontrolörü ile karsılastırılmıstır.Anahtar Kelimeler: PID kontrol, genetik algoritmalar, bulanık mantık

Abstract:
Genetic algorithms are random search methods whose effectiveness have been provedby many applications up until now. Genetic algorithms are especially used whenanalytical solution is difficult or impossible, when it is required to search the solutionspace and there is no advance information about the problem. Nonetheless, thesealgorithms mainly need only the selection of objective function as a prerequisite to solvea problem.Crisp definitions in classical logic are displaced by non-crisp linguistic terms as ''big,medium, small'' in fuzzy logic. Control of systems using fuzzy logic has been usedpopularly in the recent years. The best application areas of fuzzy logic control are nonlinear,not well defined and time-variant systems. As the complexity of system increases,fuzzy control supersedes the conventional control methods.There are so many methods in the literature regarding the use of genetic algorithms forthe design of fuzzy logic controllers (FLCs). In this thesis, genetic algorithms are used totune the controller's scaling coefficients, finding the number and peak points oftriangular membership functions and composing the rule base stages.To evaluate the performance of this method simulations have been made by usingMatlab m-files and Simulink models, the results have been compared with classical-PIDcontroller whose coefficients have been tuned by genetic algorithms and fuzzy logiccontroller, which has a constant FIS, has its scaling factors been tuned by geneticalgorithms.Keywords: PID control, genetic algorithms, fuzzy logic