Abstract

Bu çalışmada balina sürüsü algoritması kullanılarak ölü zamanlı sistemlerin denetlenmesinde kullanılan Smith predictor için PID denetleyicisinin parametreleri belirlenmiştir. Ayrıca Smith Predictor için kullanılan Zeigler-Nichols veya AMIGO yöntemleri ile yapılan PID tasarımında kontrol işareti sınırlandırılmamaktadır. Bu kısıt aşımı ise kontrol işaretini oluşturan aktüatöre zarar verebilmektedir. Bu çalışmada balina sürüsü algoritması kullanılarak kontrol işaretinin sınırlandırılması yapılarak ölü zamanlı sistemler için ISE performans kriterine göre Smith predictorla PID denetleyici tasarımı yapılmıştır. Yapılan denemeler ile balina sürüsü algoritması ile tasarlanan PID denetleyicisinin daha başarılı olduğu görülmüştür

References

[1] Smith OJ. A controller to overcome dead time, ISA J 1959:28-33.
[2] Çimen ME, Boz AF. İkinci dereceden ölü zamanlı ve geri tepmeli sistem parametrelerinin, Röletesti ve PSO, CS, FA algoritmaları ile belirlenmesi. Journal of the Faculty of Engineering &Architecture of Gazi University 2019-34.1.
[3] Boz AF, Çimen ME. An Interface Design for Controlling Dead Time Systems Using PSO, CSand FA Algorithms. 8th International Advanced Technologies Symposium (IATS’17) 2017,Elazığ, Turkey.
[4] Boz AF, Çimen ME. Geliştirilmiş Ateş Böceği Algoritması ile PID Denetleyici Tasarımı. 8thInternational Advanced Technologies Symposium (IATS’17) 2017, Elazığ, Turkey.
[5] Poorani VJ, Vijay Anand LD. Comparison of PID controller and Smith predictor controller forheat exchanger. IEEE International Conference ON Emerging Trends in Computing,Communication and Nanotechnology (ICECCN) 2013.
[6] Yücelen T. Uzun ölü zamanli sistemler için smith öngörücüsü yöntemi ile pi-p kontrolörtasarimi.
[7] Xia C, Gengming G. Brushless DC Motors Control Based on Smith Predictor Modified byFuzzy-PI Controller. Fifth International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery2008.
[8] Normey-Rico JE., Juan GO, Camacho EF. A Smith-predictor-based generalised predictivecontroller for mobile robot path-tracking. Control Engineering Practice 7.6 1999:729-740.
[9] Slavov T, Roeva O. Genetic algorithm tuning of PID controller in Smith predictor for glucoseconcentration control. Int. J. Bioautomation, 2011:101-114.
[10] Gurban EH, Gheorghe-Daniel A. Comparison of modified Smith Predictor and PID Controllertuned by genetic algorithms for greenhouse climate control. 9th IEEE International Symposiumon Applied Computational Intelligence and Informatics (SACI) IEEE 2014.
[11] Campos J, et al. PD+ I Fuzzy Controller optimized by PSO applied to a variable dead timeprocess. IEEE Third Ecuador Technical Chapters Meeting (ETCM) 2018.
[12] Nicola M, Claudiu-Ionel N, Marian D. Delay Compensation in the PMSM Control by using aSmith Predictor. 8th International Conference on Modern Power Systems (MPS) 2019.
[13] Maddi A, Abderrezak G, Daoud B. Design of nonlinear PID-smith predictor controllers withlarge time delays. Third World Conference on Complex Systems (WCCS) IEEE 2015.
[14] Mirjalili S, Lewis A. The whale optimization algorithm. Advances in engineering software 952016:51-67.
[15] Åström, KJ, Hägglund T. Revisiting the Ziegler–Nichols step response method for PIDcontrol. Journal of process control 14.6 2004:635-650.