PID kontrolörün karınca kolonisi / genetik algoritma tabanlı optimizasyonu ve Gunt RT 532 basınç prosesinin kontrolü

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Marmara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Anabilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2008

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: MUHAMMET ÜNAL

Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Hasan Erdal

Eş Danışman: Vedat Topuz

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu tez, Marmara Üniversitesi Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Bölümü Sayısal Kontrol Sistemleri Laboratuarında bulunan Gunt RT 532 Basınç Proses Kontrol sisteminin denetiminde kullanılan PID kontrolör katsayılarının optimal değerlerinin, genetik algoritma (GA) ve karınca kolonisi algoritması(KKA) ile bulunması ve sistemin bu katsayılar ile gerçek zamanlı kontrolü üzerinedir.Kontrol edilecek prosesin dinamik modeli yapay sinir ağı(YSA) kullanılarak elde edilmiştir. Dinamik modelinin oluşturulması sırasında, sisteme belli giriş değerleri verilmiş ve bu değerlere karşılık sistem çıkışları elde edilerek giriş-çıkış veri seti oluşturulmuştur. Bu veri seti kullanılarak proses için farklı katman ve nöron sayılı modeller oluşturulmuştur. Bu modeller farklı YSA performans fonksiyonlarına göre değerlendirilmiş ve hata değeri en küçük model, prosesin dinamik modeli olarak seçilmiştir.Seçilen model kullanılarak PID kontrolör KKA, GA ve Ziegler-Nichols (ZN) ile optimize edilmiştir. KKA ve GA teknikleri ile elde edilen sonuçlar, klasik teknik olan ZN ile elde edilen aşım, yükselme zamanı, oturma zamanı kriterlerine ve yörünge takibindeki karekök ortalama (Root Mean Square-RMS) hatasına göre karşılaştırılmıştır. GA ve KKA' nın performanslarının ZN tekniğine göre daha iyi olduğu gözlenmiştir.