Karınca Kolonisi Optimizasyon Algoritması ile Bir AVR Sistemi için Optimum PID Denetleyici Tasarımı
Abstract views: 107
/ 
PDF downloads: 77
Keywords:
Karınca Kolonisi Optimizasyonu, Otomatik Voltaj Regülatörü, Yerleşme Zamanı, Maksimum Aşma, PIDAbstract
Bu çalışmada bir otomatik gerilim regülatörü sisteminde kullanılmak üzere bir denetleyici tasarımı üzerinde durulmuştur. Literatürde denetleyici tasarımında metasezgisel optimizasyon algoritmalarının sıklıkla tercih edildiği görülmektedir. Bu çalışmalar incelendiğinde bu sistem için Karınca Kolonisi Algoritmasının (ACO) kullanılmamış olduğu görülmüştür. Ancak Karınca Kolonisi Algoritması ile yapılmış başka çalışmalara dayanarak ACO algoritmasının bu sistemde de başarılı sonuçlar vereceği öngörülmüştür. Bu sebeple bu çalışmada bir otomatik voltaj regülatör sistemi için ACO algoritması kullanarak bir PID denetleyici tasarımı örneği sunulmuştur. Sistem performansı iyileştirmek için ağırlık katsayıları ile integral zaman çarpma mutlak hatası (ITAE), maksimum aşma ve yerleşme zamanını kullanan bir amaç fonksiyonu önerilmiştir.
References
Herlambang, T., Rahmalia, D., & Yulianto, T. (2019, April). Particle swarm optimization (pso) and ant colony optimization (aco) for optimizing pid parameters on autonomous underwater vehicle (auv) control system. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1211, No. 1, p. 012039). IOP Publishing.
Chen, G., Li, Z., Zhang, Z., & Li, S. (2019). An improved ACO algorithm optimized fuzzy PID controller for load frequency control in multi area interconnected power systems. IEEE Access, 8, 6429-6447.
Şimşek, E. C., Köse, A., Şahin, M., & Irmak, E. (2019, November). Optimization of PID parameters using ant colony algorithm for position control of DC motor. In 2019 8th International Conference on Renewable Energy Research and Applications (ICRERA) (pp. 1047-1051). IEEE.
Mughees, A., & Mohsin, S. A. (2020). Design and control of magnetic levitation system by optimizing fractional order PID controller using ant colony optimization algorithm. IEEE Access, 8, 116704-116723.
Karami, M., Tavakolpour-Saleh, A. R., & Norouzi, A. (2020). Optimal nonlinear PID control of a micro-robot equipped with vibratory actuator using ant colony algorithm: Simulation and experiment. Journal of Intelligent & Robotic Systems, 99(3), 773-796.
Ekinci, S., & Hekimoğlu, B. (2019). Improved kidney-inspired algorithm approach for tuning of PID controller in AVR system. IEEE Access, 7, 39935-39947.
Mosaad, A. M., Attia, M. A., & Abdelaziz, A. Y. (2019). Whale optimization algorithm to tune PID and PIDA controllers on AVR system. Ain Shams Engineering Journal, 10(4), 755-767.
Jumani, T. A., Mustafa, M. W., Hussain, Z., Rasid, M. M., Saeed, M. S., Memon, M. M., ... & Nisar, K. S. (2020). Jaya optimization algorithm for transient response and stability enhancement of a fractional-order PID based automatic voltage regulator system. Alexandria Engineering Journal, 59(4), 2429-2440.
Altbawi, S. M. A., Mokhtar, A. S. B., Jumani, T. A., Khan, I., Hamadneh, N. N., & Khan, A. (2021). Optimal
design of Fractional order PID controller based Automatic voltage regulator system using gradient-based optimization algorithm. Journal of King Saud University-Engineering Sciences.
Dogruer, T., & Can, M. S. (2022). Design and robustness analysis of fuzzy PID controller for automatic voltage regulator system using genetic algorithm. Transactions of the Institute of Measurement and Control, 44(9), 1862-1873.
Micev, M., Ćalasan, M., Ali, Z. M., Hasanien, H. M., & Aleem, S. H. A. (2021). Optimal design of automatic voltage regulation controller using hybrid simulated annealing–Manta ray foraging optimization algorithm. Ain Shams Engineering Journal, 12(1), 641-657.
Micev, M., Ćalasan, M., & Oliva, D. (2020). Fractional order PID controller design for an AVR system using Chaotic Yellow Saddle Goatfish Algorithm. Mathematics, 8(7), 1182.
Ayas, M. S., & Sahin, E. (2021). FOPID controller with fractional filter for an automatic voltage regulator. Computers & Electrical Engineering, 90, 106895.
Joseph, S. B., Dada, E. G., Abidemi, A., Oyewola, D. O., & Khammas, B. M. (2022). Metaheuristic algorithms for PID controller parameters tuning: Review, approaches and open problems. Heliyon, e09399.
Dorigo Marco and Gianni Di Caro, “The Ant Colony Optimization Meta-Heuristic’’ IRIDIA, 1999.
