Bu makalede DC motorun hız kontrolü için balina optimizasyon (WOA) ve güve-alevi optimizasyon (MFO) algoritmaları kullanılarak en uygun kp, ki, kd PID denetleyici parametreleri belirlenmiştir. PID parametre değerleri belirlenirken her iki algoritma için de hata tabanlı bir amaç fonksiyonu olan hatanın mutlak değerinin zaman ağırlıklı integrali (ITAE) seçilmiştir. İki farklı yaklaşımla tasarlanan PID denetleyicilerin geçici yanıt analizi, frekans analizi, performans indislerinin analizi ve yük bozucu cevabı analizi Matlab programı aracılığıyla gerçekleştirilmiş ve performans karşılaştırılmaları yapılmıştır. Bulunan sonuçlara göre WOA-PID tabanlı denetleyicinin MFO-PID tabanlı denetleyiciye göre daha iyi sonuç verdiği gözlemlenmiştir. Ayrıca WOA-PID denetleyicisinin atom arama (ASO), gri kurt (GWO), yabani ot (IWO), stokastik fraktal arama (SFS) algoritmaları kullanılarak ayarlanmış PID denetleyicilerine göre geçici yanıt karakteristiğini iyileştirdiği, dayanıklılığını arttırdığı ve sistemde yük torkundan kaynaklanan bir değişiklik meydana geldiğinde bu bozulmayı daha kısa sürede toparlamayı başardığı görülmüştür.
In this article, the most suitable kp for the speed control of the DC engine, which is determined by the use of the ballin optimization (WOA) and the MFO optimization (MFO) algorithms, is the kd PID control parameters. The PID parameter values are determined while the absolute value of the error, which is a error-based target function for both algorithms, is selected time-weighted integral (ITAE). The temporary response analysis, frequency analysis, performance indicators analysis and load disruptive response analysis of PID controllers designed with two different approaches have been carried out through the Matlab program and performance comparisons have been carried out. The findings show that the WOA-PID-based controller has better results than the MFO-PID-based controller. In addition, the WOA-PID controller improved the temporary response characteristics according to the PID controller set using the atomic search (ASO), gray wolf (GWO), wild herbs (IWO), and stocastic fractal search (SFS) algorithms, increased its resilience and managed to recover this deterioration in a shorter time when a change caused by the load rotation in the system occurred.
Alan : Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik
Dergi Türü : Ulusal
Benzer Makaleler | Yazar | # |
---|
Makale | Yazar | # |
---|