İkinci dereceden ölü zamanlı ve geri tepmeli sistem parametrelerinin, röle testi ve PSO, CS, FA algoritmaları ile belirlenmesi
Yıl: 2019 Cilt: 34 Sayı: 1 Sayfa Aralığı: 461 - 477 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.17341/gazimmfd.416507 İndeks Tarihi: 29-12-2020
İkinci dereceden ölü zamanlı ve geri tepmeli sistem parametrelerinin, röle testi ve PSO, CS, FA algoritmaları ile belirlenmesi
Öz: Bu çalışmada, gri kutu olarak kabul edilen ikinci dereceden ölü zamanlı ve geri tepmeli bir sistemparametreleri, çift kanallı röle testi ile birlikte Guguk Kuşu, Parçacık Sürü Optimizasyonu ve AteşböceğiAlgoritmaları kullanılarak belirlenmiştir. Bunun için öncelikle gri kutu, çift kanallı röle testine tabi tutularaksistem giriş ve çıkışlarına ait sinyaller elde edilmiştir. Ardından bu sinyaller arasındaki hata, amaçfonksiyonu olarak hatanın mutlak değerinin integrali fonksiyonunun kullanıldığı Guguk Kuşu, Parçacık SürüOptimizasyonu ve Ateşböceği Algoritmaları ile minimize edilerek, sisteme ait parametreler belirlenmiştir.Elde edilen sonuçlar analiz edilmiş ve literatürde var olan Genetik Algoritma ile yapılan çalışmalar ilekıyaslanmıştır. Guguk Kuşu, Parçacık Sürü Optimizasyonu ve Ateşböceği Algoritmaları kullanılarak buçalışmada elde edilen sonuçların, Genetik Algoritma ile elde edilen sonuçlara göre gerçeğe daha yakınolduğu görülmüştür.
Anahtar Kelime: Parameter identification of a non-minimum phase second order system with time delay using relay test and PSO, CS, FA algorithms
Öz: In this study, the parameters of a non-minimum phase second-order system with dead-time, which is accepted as gray box, are found out using dual channel relay test and Cuckoo Search, Particle Swarm Optimization, Firefly Algorithms. For this purpose, gray box was implemented as two channel test systems to obtain signals belong to system inputs and outputs. Then, the error value between the input and output signals was minimized according to the determined objective function and then system parameters are determined using Cuckoo Search, Particle Swarm Optimization and Firefly Algorithms. The obtained results are analyzed and compared with the Genetic Algorithm based studies, which are cited in the literature. It is found that the obtained results using Cuckoo Search, Particle Swarm Optimization and Firefly Algorithms gave closer results to the real system than the results obtained with the Genetic Algorithm.
Anahtar Kelime: Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
- 1. Ziegler J.G., Nichols N.B., Rochester N.Y., Optimum settings for automatic controllers, Transaction of the ASME, 64 (11), 220-222, 1942.
- 2. Åström, K.J. and T. Hägglund, Automatic Tuning of Simple Regulators With Specifications on Phase and Amplitude Margins. Automatica, 20 (5), 645-651, 1984.
- 3. Tsypkin Y.Z., Frequency responses of relay systems, Automat. Telemekh., 20 (12), 1603-1610, 1959.
- 4. Tsypkin, Y.Z., Relay Control Systems, Cambridge University Press, 1984.
- 5. Luyben W.L., Derivation of Transfer Functions for Highly Nonlinear Distillation Columns. Ind. Eng. Chem. Res., 26, 2490-2495, 1987.
- 6. Yu C.-C., Autotuning of PID Controllers A Relay Feedback Approach. 2nd Edition ed., Springer Science & Business Media, 2006.
- 7. Shen S.H., Wu J.S. ve Yu C.C., Use of biased-relay feedback for system identification, AIChE Journal, 42 (4), 1174-1180, 1996.
- 8. Li W., Eskinat E., ve Luyben W.L., An improved autotune identification method, Industrial & engineering chemistry research, 30 (7), 1530-1541, 1991.
- 9. Kaya I. ve Atherton D., Parameter estimation from relay autotuning with asymmetric limit cycle data, Journal of Process Control, 11 (4), 429-439, 2001.
- 10. Friman M. ve Waller K.V., A two-channel relay for autotuning. Industrial & engineering chemistry research, 36 (7), 2662-2671, 1997.
- 11. Soltesz K., Hägglund T. ve Åström K.J., Transfer function parameter identification by modified relay feedback, American Control Conference (ACC), 2164- 2169, 2010.
- 12. Berner J., Åström K.J. ve Hägglund T., Towards a new generation of relay autotuners, IFAC Proceedings, 47 (3), 11288-11293, 2014.
- 13. Kaya İ. ve Nalbantoğlu M., Röle geri-beslemeli sistemlerde genetik algoritma ile modelleme, Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 3 (1), 31- 39, 2012
- 14. Yang, X.-S., Nature-inspired optimization algorithms 1st edition, Elsevier, 2014.
- 15. Eberhart R. ve Kennedy J., A new optimizer using particle swarm theory, In Micro Machine and Human Science, MHS'95 Proceedings of the Sixth International Symposium on, IEEE, 39-43, 1995.
- 16. Kennedy J. ve Eberhart R., Particle swarm optimization, Internation Conference on Neural Networks IEEE, 4, 1942-1948, 1995.
- 17. Özsağlam M.Y., Çunkaş M., Optimizasyon problemlerinin çözümü için parçaçık sürü optimizasyonu algoritması, Politeknik Dergisi, 11 (4), 299-305, 2008.
- 18. Tozan A., Sevilgen F.E. ve İnce O., Sensör Yerleştirme Probleminin Parçacık Sürü Optimizasyonu ile Çözümü, Elektrik Elektronik Bilgisayar Mühendisliği 12. Ulusal Kongresi, http://www.emo.org.tr/etkinlikler/ulusal/etkinlik_bildiri leri_detay.php?etkinlikkod=27&bilkod=2989. Yayın Tarihi Kasım 18, 2007. Erişim Tarihi Haziran 20, 2017.
- 19. Öztürk A. ve Alkan S., Parçacık sürü optimizasyonu ile fotovoltaik sistemlerde kullanılan dc-dc dönüştürücünün kontrolü, İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi, 2 (3), 110-120, 2013.
- 20. Aydemir M.E., Performance of some optimization methods for patch antenna problems, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 29 (3), 579-588, 2014.
- 21. Gao Z., Zeng X., Wang J ve Liu J., FPGA implementation of adaptive IIR filters with particle swarm optimization algorithm, Communication Systems ICCS 2008, 11th IEEE Singapore International Conference on IEEE, 1364-1367, 2008.
- 22. Özturk C., Hançer E. ve Karaboga D., Automatic clustring with global best artificial bee colony algorithm, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 29 (4), 677-687, 2014.
- 23. Tavakoli S. ve Banookh A., Robust PI control design using particle swarm optimization. Journal of Computer Science and Engineering, 1 (2), 2010.
- 24. Satpati B., Koley C., ve Datta S., Robust PID controller design using particle swarm optimization-enabled automated quantitative feedback theory approach for a first-order lag system with minimal dead time, Systems Science & Control Engineering, 2 (1), 502-511, 2014.
- 25. Kanthaswamy G., ve Jerome J., Control of dead-time systems using derivative free particle swarm optimisation, International Journal of Bio-Inspired Computation, 3 (2), 85, 2011.
- 26. Ahuja A., Narayan S. ve Kumar J., 2 DOF Observer Based Controller for First Order with Dead Time Systems, Engineering and Technology, International Journal of Electrical, Computer, Energetic, Electronic and Communication Engineering, 8 (1), 106-110, 2014.
- 27. Gandomi A.H., Yang X.-S.ve Alavi A.H., Cuckoo Search algorithm: a metaheusristic approch to solve structural optimization problems. Springer-Verlag, 29 (1), 18, 2013.
- 28. Elazim A.S.M. and Ali E.S., Optimal Power System Stabilizers design via Cuckoo Search algorithm, International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 75, 99-107, 2016.
- 29. Nema, S. and P. Kumar Padhy, Identification and cuckoo PI-PD controller design for stable and unstable processes, Transactions of the Institute of Measurement and Control, 37 (6), 708-720, 2015.
- 30. Jin, Q., Qi L., Jiang B. ve Wanh Q., Novel improved cuckoo search for PID controller design, Transactions of the Institute of Measurement and Control, 37 (6), 721- 731, 2015.
- 31. Roeva, O. ve Slavov T., Firefly algorithm tuning of PID controller forglucose concentration control during E. coli fed-batch cultivation process, Proceedings of the Federated Conference on Computer Science and Information Systems, 455–462, 2014.
- 32. Sung, S.W., Park J.H. ve Lee I.B., Modified Relay Feedback Method, Industrial & engineering chemistry research, 34 (11), 4133-4135, 1995.
- 33. Soderstrom T. ve Stoica P., System Identification, Prentice-Hall, 1989.
- 34. Nise N.S., Control Systems Engineering 6th ed., John Wiley & Sons, 2011.
- 35. Yang, X.S., Cuckoo Search and Firefly Algorithm Theory and Applications, Springer International Publishing, 2013.
- 36. Yang, X.S. ve Deb S., Cuckoo Search via L´evy Flights, Nature & Biologically Inspired Computing, 210 - 214, 2009
- 37. Karagül K., Guguk Kuşu Algoritması: Bir Plastik Atık Toplama Uygulaması, 15th International Symposium on Econometrics, Operations Research and Statistic, Isparta, Turkey, 15, 775-784, 2014.
- 38. Civicioglu, P. ve Besdok E., A conceptual comparison of the Cuckoo search, particle swarm optimization, differential evolution and artificial bee colony algorithms, Artificial Intelligence Review, 39 (4), 315- 346, 2011.
- 39. Yang, X.-S., Firefly Algorithms for Multimodal Optimization, 169-179, 2010.
- 40. Belen, M.A., Alıcı M. ve Güneş F., Ateşböceği Algoritması ile Mikrodalga Transistör Performansının Karakterizasyonu, Elektrik, Elektronik, Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendisliği Sempozyumu ELECO2014, 491-494, 2014.
| APA | ÇİMEN M, Boz A (2019). İkinci dereceden ölü zamanlı ve geri tepmeli sistem parametrelerinin, röle testi ve PSO, CS, FA algoritmaları ile belirlenmesi. , 461 - 477. 10.17341/gazimmfd.416507 |
| Chicago | ÇİMEN Murat Erhan,Boz Ali Fuat İkinci dereceden ölü zamanlı ve geri tepmeli sistem parametrelerinin, röle testi ve PSO, CS, FA algoritmaları ile belirlenmesi. (2019): 461 - 477. 10.17341/gazimmfd.416507 |
| MLA | ÇİMEN Murat Erhan,Boz Ali Fuat İkinci dereceden ölü zamanlı ve geri tepmeli sistem parametrelerinin, röle testi ve PSO, CS, FA algoritmaları ile belirlenmesi. , 2019, ss.461 - 477. 10.17341/gazimmfd.416507 |
| AMA | ÇİMEN M,Boz A İkinci dereceden ölü zamanlı ve geri tepmeli sistem parametrelerinin, röle testi ve PSO, CS, FA algoritmaları ile belirlenmesi. . 2019; 461 - 477. 10.17341/gazimmfd.416507 |
| Vancouver | ÇİMEN M,Boz A İkinci dereceden ölü zamanlı ve geri tepmeli sistem parametrelerinin, röle testi ve PSO, CS, FA algoritmaları ile belirlenmesi. . 2019; 461 - 477. 10.17341/gazimmfd.416507 |
| IEEE | ÇİMEN M,Boz A "İkinci dereceden ölü zamanlı ve geri tepmeli sistem parametrelerinin, röle testi ve PSO, CS, FA algoritmaları ile belirlenmesi." , ss.461 - 477, 2019. 10.17341/gazimmfd.416507 |
| ISNAD | ÇİMEN, Murat Erhan - Boz, Ali Fuat. "İkinci dereceden ölü zamanlı ve geri tepmeli sistem parametrelerinin, röle testi ve PSO, CS, FA algoritmaları ile belirlenmesi". (2019), 461-477. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.416507 |
| APA | ÇİMEN M, Boz A (2019). İkinci dereceden ölü zamanlı ve geri tepmeli sistem parametrelerinin, röle testi ve PSO, CS, FA algoritmaları ile belirlenmesi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 34(1), 461 - 477. 10.17341/gazimmfd.416507 |
| Chicago | ÇİMEN Murat Erhan,Boz Ali Fuat İkinci dereceden ölü zamanlı ve geri tepmeli sistem parametrelerinin, röle testi ve PSO, CS, FA algoritmaları ile belirlenmesi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 34, no.1 (2019): 461 - 477. 10.17341/gazimmfd.416507 |
| MLA | ÇİMEN Murat Erhan,Boz Ali Fuat İkinci dereceden ölü zamanlı ve geri tepmeli sistem parametrelerinin, röle testi ve PSO, CS, FA algoritmaları ile belirlenmesi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, vol.34, no.1, 2019, ss.461 - 477. 10.17341/gazimmfd.416507 |
| AMA | ÇİMEN M,Boz A İkinci dereceden ölü zamanlı ve geri tepmeli sistem parametrelerinin, röle testi ve PSO, CS, FA algoritmaları ile belirlenmesi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi. 2019; 34(1): 461 - 477. 10.17341/gazimmfd.416507 |
| Vancouver | ÇİMEN M,Boz A İkinci dereceden ölü zamanlı ve geri tepmeli sistem parametrelerinin, röle testi ve PSO, CS, FA algoritmaları ile belirlenmesi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi. 2019; 34(1): 461 - 477. 10.17341/gazimmfd.416507 |
| IEEE | ÇİMEN M,Boz A "İkinci dereceden ölü zamanlı ve geri tepmeli sistem parametrelerinin, röle testi ve PSO, CS, FA algoritmaları ile belirlenmesi." Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 34, ss.461 - 477, 2019. 10.17341/gazimmfd.416507 |
| ISNAD | ÇİMEN, Murat Erhan - Boz, Ali Fuat. "İkinci dereceden ölü zamanlı ve geri tepmeli sistem parametrelerinin, röle testi ve PSO, CS, FA algoritmaları ile belirlenmesi". Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 34/1 (2019), 461-477. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.416507 |
