Doğru Akım Motor Sürücüleri için PI Parametrelerinin Simbiyotik Organizmalar Arama Algoritması ile Optimal Ayarı

Abstract

Özet-Doğru akım (DA) motorları ekonomik olmaları yanında denetimlerinin basitliği ve iyi derecedeki moment-hız karakteristiklerinden dolayı hem endüstriyel uygulamaların hem de günlük yaşantımızın önemli elektrik makinalarıdır. Denetimlerinde kullanılan oransal+integral (PI) denetleyici parametrelerin doğru bir şekilde ayarı zor olmakla beraber sistemin performansı ve kararlılığı açısından önemli bir yer tutmaktadır. Bu çalışmada PI katsayılarının optimizasyonu için dayanıklı ve güçlü simbiyotik organizmalar arama (SOS) algoritmasına dayalı yeni bir alternatif çözüm sunulmaktadır. Çalışmada genetik algoritma (GA) ile klasik Ziegler-Nichols (Z-N) yöntemi kullanılarak elde edilen cevapların geçici durum analizleri yapılarak sistemin yükselme zamanı, yerleşme zamanı ve maksimum aşım değerleri karşılaştırılmıştır. Aynı zamanda ortaya konulan yaklaşımın değişik parametre durumunda gürbüzlük analizi gerçekleştirilmiştir. Gerçek bir endüstriyel motora ait parametreler ile C dili kullanılarak gerçekleştirilen benzetim sonuçlarına göre, SOS'un GA'ya göre maksimum aşım bakımından %2,1, yerleşme zamanı açısından ise GA'ya göre %25, Z-N'e göre de %73 daha iyi performansa sahip olduğu anlaşılmıştır. Öte yandan, GA ile SOS'un yükselme zamanlarının birbirine eşit olduğu, bu sonucun ise Z-N'e göre %42,9 daha iyi olduğu gözlemlenmiştir. Gürbüzlük testinde nominal değerlerden ortalama sapma miktarının %18,2 olarak hesaplanması, SOS tabanlı PI denetleyicinin gürbüz olduğunu göstermiş ve belirlenen aralıktaki değişik parametre durumundan çok fazla etkilenmeden istenen denetim davranışını sağladığı görülmüştür. Sonuç olarak sürme sisteminin referans hız izleme performansı ile bozucu etkenlere karşı dayanıklılığı artırılmıştır.Anahtar Kelimeler-DA motoru, PI denetleyici, simbiyotik organizmalar arama algoritması, genetik algoritma, ziegler-nichols, optimizasyon Optimal Setting of PI Parameters for Direct Current Motor Drives by Symbiotic Organisms Search AlgorithmAbstract-Owing to their simple control and good torque-speed characteristics in addition to being economical, direct current (DC) motors are important electric machines for both industrial applications and our daily life. Proper parameter setting of proportional+integral (PI) controller used in their control is difficult, as well as holding a strong part for performance and stability of the system. In this study, a new alternative solution based on the robust and powerful symbiotic organisms search (SOS) algorithm is presented for optimization of PI coefficients. Using genetic algorithm (GA) and classical Ziegler-Nichols (Z-N), results following the transient analysis of the obtained responses are compared in terms of rise time, settling time, and maximum overshoot. Moreover, robustness analysis of presented approach is carried out under parameter change. According to obtained simulation results realized by using C language and real industrial motor parameters, it is inferred that SOS has better performance than GA by 2,1% for maximum overshoot, and by 25% and 73% than GA an...

Estimation of Missing Hydrological Data by Symbiotic Organisms Search Algorithm

“…Simbiyotik Organizmalar Arama algoritması (SOS), Cheng ve Prayogo tarafından 2014 yılında geliştirilmiş güçlü bir sezgi ötesi optimizasyon algoritmasıdır (Cheng ve Prayogo, 2014). SOS, doğada yaşayan organizmaların hayatta kalmak için birbirleri ile olan etkileşimlerinden esinlenilerek geliştirilmiş ve literatürde farklı problemlerin çözümünde kullanılmıştır (Baysal ve Altas, 2017;Çelik ve Öztürk, 2017). SOS başlangıçta bir grup organizmanın rasgele oluşturulduğu bir ekosistem ile başlatılmaktadır.…”

Beton Ağırlıklı Barajların Simbiyotik Arama Algoritması ile Optimizasyonu

“…Simbiyotik Organizmalar Arama algoritması (SOS), Cheng ve Prayogo tarafından 2014 yılında geliştirilmiş güçlü bir sezgi ötesi optimizasyon algoritmasıdır [21]. SOS, doğada yaşayan organizmaların hayatta kalmak için birbirleri ile olan etkileşimlerinden esinlenilerek geliştirilmiş ve literatürde farklı problemlerin çözümünde kullanılmıştır [22,23]. SOS başlangıçta bir grup organizmanın rasgele oluşturulduğu bir ekosistem ile başlatılmaktadır.…”

Improvement of the Bees Algorithm for Solving the Traveling Salesman Problems

“…Heuristic algorithms have been successfully applied in many different fields of science [4]. With many published papers, it has been observed that heuristic algorithms are effective for TSP.…”