Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, cilt.10, ss.533-549, 2021 (Hakemli Dergi)
Bu makalede DC motor hız kontrolü için balina optimizasyonu (WOA) ve güve-alevi optimizasyonu (MFO)
algoritmaları kullanılarak en uygun PID denetleyici parametreleri (kp, ki ve kd) belirlenmiştir. PID denetleyici
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
yakınsama profili analizi, geçici tepki analizi, frekans uzayı analizi (bode analizi), hata tabanlı performans
ölçütlerinin analizi ve bozucu yük cevabı analizi MATLAB programı aracılığıyla gerçekleştirilmiş ve
performansları karşılaştırılmıştır. Bulunan sonuçlara göre WOA tabanlı PID denetleyicinin MFO tabanlı PID
denetleyiciye göre daha iyi sonuç verdiği gözlemlenmiştir. Ayrıca balina optimizasyonu algoritmasıyla ayarlanan
PID denetleyicisinin atom arama optimizasyonu (ASO), gri kurt optimizasyonu (GWO), yabani ot optimizasyonu
(IWO) ve stokastik fraktal arama (SFS) algoritmaları kullanılarak ayarlanmış PID denetleyicilerine göre geçici
tepki karakteristiğini iyileştirdiği, dayanıklılığını arttırdığı ve sistemde yük momentinden kaynaklanan bir
değişiklik meydana geldiğinde bu bozulmayı daha kısa sürede toparlamayı başardığı görülmüştür
In this article, the optimal parameters of PID controller (kp, ki and kd) are determined by using whale optimization
(WOA) and moth-flame optimization (MFO) algorithms for speed control of DC motor. While determining the
PID controller parameter values, the time-weighted integral of the absolute value of the error (ITAE), which is an
error-based objective function, are chosen for both algorithms. Convergence profile analysis, transient response
analysis, frequency-domain analysis, error-based performance metrics analysis and load disturbance response
analysis of PID controllers designed with two different approaches are carried out by MATLAB program and
performance are compared. According to the obtained results, it has been observed that the WOA based PID
controller gives better results than the MFO based PID controller does. In addition, the PID controller tuned with
the whale optimization algorithm improves the transient response characteristic compared to PID controllers tuned
using atom search optimization (ASO), grey wolf optimization (GWO), invasive weed optimization (IWO) and
stochastic fractal search (SFS) algorithms, improves its robustness. It has been observed that when a change occurs
due to the load moment, it manages to recover this deterioration in a shorter time.