Otomatik gerilim regülatör sistemi için karşıt tabanlı atom arama optimizasyon algoritması
Otomatik gerilim regülatör sistemi için karşıt tabanlı atom arama optimizasyon algoritması
Yazar: Ekinci, Serdar; Demirören, Ayşen; Zeynelgil, Hatice Lale; Hekimoğlu, Baran
Dergi: Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Vol. 35 No. 3, 2019
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Otomatik gerilim regülatörü,karşıt tabanlı öğrenme,atom arama optimizasyon algoritması,parametre ayarı

Bu makale, arama uzayıkeşfini geliştirmek için karşıt tabanlı öğrenmeyi (OBL) kullanan atom aramaoptimizasyon (ASO) algoritmasının değiştirilmiş bir versiyonunu sunmaktadır.OBL, sezgisel-üstü algoritmaların performansını artırmak için yaygın olarakkullanılan bir makine öğrenme stratejisidir. Yeni bir tasarım metodu olaraksunulan karşıt tabanlı ASO (OBASO) algoritması, otomatik gerilim regülatörü(AVR) sistemindeki oransal-integral-türevsel artı ikinci dereceden türevsel(PIDD2) kontrolör parametrelerinin optimum değerlerinin bulunmasındailk kez önerilmiştir. Tasarım probleminde, zaman ağırlıklı karesel hatanınintegrali (ITSE) ve aşımı birlikte içeren yeni bir amaç fonksiyonu, önerilenOBASO algoritması ile optimize edilerek PIDD2 kontrolörparametrelerinin en iyi değerleri bulundu. Önerilen OBASO ayarlı PIDD2(OBASO-PIDD2) kontrolörün performansı, klasik ASO ayarlı PIDD2(ASO-PIDD2) kontrolörün yanı sıra modern sezgisel-üstüalgoritmalarla ayarlanan PID, kesir dereceli PID (FOPID) ve PIDD2kontrolörleriyle karşılaştırılmıştır. Önerilen yaklaşımın kararlılığınıdeğerlendirmek için karşılaştırmalı geçici hal ve frekans cevabı analizlerigerçekleştirilmiştir. Ayrıca, AVR parametrelerindeki muhtemel değişimler gözönüne alınarak önerilen yaklaşımın gürbüzlüğü test edilmiştir. Kapsamlısimülasyon sonuçları ve mevcut diğer kontrolörler ile yapılan karşılaştırmalar,yeni bir amaç fonksiyonuna sahip önerilen OBASO-PIDD2 kontrolörünüstün bir kontrol performansına sahip olduğunu ve model belirsizliklerine göresistem gürbüzlüğünü oldukça artırabildiğini göstermektedir.

Bu makale, arama uzayıkeşfini geliştirmek için karşıt tabanlı öğrenmeyi (OBL) kullanan atom aramaoptimizasyon (ASO) algoritmasının değiştirilmiş bir versiyonunu sunmaktadır.OBL, sezgisel-üstü algoritmaların performansını artırmak için yaygın olarakkullanılan bir makine öğrenme stratejisidir. Yeni bir tasarım metodu olaraksunulan karşıt tabanlı ASO (OBASO) algoritması, otomatik gerilim regülatörü(AVR) sistemindeki oransal-integral-türevsel artı ikinci dereceden türevsel(PIDD2) kontrolör parametrelerinin optimum değerlerinin bulunmasındailk kez önerilmiştir. Tasarım probleminde, zaman ağırlıklı karesel hatanınintegrali (ITSE) ve aşımı birlikte içeren yeni bir amaç fonksiyonu, önerilenOBASO algoritması ile optimize edilerek PIDD2 kontrolörparametrelerinin en iyi değerleri bulundu. Önerilen OBASO ayarlı PIDD2(OBASO-PIDD2) kontrolörün performansı, klasik ASO ayarlı PIDD2(ASO-PIDD2) kontrolörün yanı sıra modern sezgisel-üstüalgoritmalarla ayarlanan PID, kesir dereceli PID (FOPID) ve PIDD2kontrolörleriyle karşılaştırılmıştır. Önerilen yaklaşımın kararlılığınıdeğerlendirmek için karşılaştırmalı geçici hal ve frekans cevabı analizlerigerçekleştirilmiştir. Ayrıca, AVR parametrelerindeki muhtemel değişimler gözönüne alınarak önerilen yaklaşımın gürbüzlüğü test edilmiştir. Kapsamlısimülasyon sonuçları ve mevcut diğer kontrolörler ile yapılan karşılaştırmalar,yeni bir amaç fonksiyonuna sahip önerilen OBASO-PIDD2 kontrolörünüstün bir kontrol performansına sahip olduğunu ve model belirsizliklerine göresistem gürbüzlüğünü oldukça artırabildiğini göstermektedir.