Pıd Kontrolörlerinin Optimal Parametrelerinin Belirlenmesi Amacıyla Bir Bulanık Mantık Karar Mekanizması Tasarımı

Abstract

Modern kontrol yöntemlerinde son yıllarda görülen büyük gelişmelere rağmen PID kontrolörler basit ve kararlı yapılarından dolayı endüstriyel süreçlerde yaygın olarak kullanılmaktadır. PID parametrelerinin belirlenmesi amacıyla literatürde önerilen farklı yöntemlerin dışında bulanık mantığa dayalı yöntemlerin kullanılması parametrelerin belirlenmesinde hızlı ve etkili çözümler sağlamaktadır. Bu çalışmada birinci mertebeden ölü zamanlı olarak modellenebilen süreçler için sistem hatasını minimize edecek şekilde optimal PI ve PID kontrolör parametrelerini belirleyen bulanık mantık karar mekanizmaları tasarlanmıştır. Tasarım aşamasında amaç olarak iyi bir referans değeri takibi belirlenmiştir ve optimal parametrelerin belirlenmesi için bir global optimizasyon yöntemi olan genetik algoritma kullanılmıştır. Yapılan çok sayıda benzetim sonrasında zengin bir veri tabanı oluşturulmuştur. Elde edilen veriler, süreç modelindeki parametreler ile kontrolör parametreleri arasındaki bulanık ilişkileri belirleyebilmek amacıyla kullanılmıştır. Bu amaçla, bulanık karar mekanizmaları ANFIS yöntemi kullanılarak oluşturulmuştur. Bu çalışmada elde edilen sonuçlar Zhuang ve Atherton (ZA) tarafından önerilen bir başka yöntem ile karşılaştırılmıştır. Benzetim çalışmalarında hem ölü zamanı baskın hem de ölü zamanı baskın olmayan farklı süreçler seçilmiştir. Son olarak süreç kontrol simülatörü (PCS 327) kullanılarak gerçek sistem üzerinde önerilen yöntemin performansı incelenmiştir. Elde edilen deneysel sonuçlar incelendiğinde benzetim sonuçları ile paralel şekilde, tasarlanan bulanık karar mekanizmasının ZA ayarlama yöntemine göre daha başarılı olduğu görülmüştür.

Due to their simple and robust structure, PID controllers have a wide range of use in many industrial processes despite the enormous interests that modern control methods have developed during the last decades. Except for different methods have been suggested in literature to determine PID parameters, using methods based on fuzzy logic provide fast and effective solutions in determination of the parameters. In this study, fuzzy decision making mechanisms for determining the parameters of PI and PID controller are designed in order to minimize system error for processes that can be modeled as first order plus dead time systems. In the design phase a good reference following performance is chosen as the goal and genetic algorithm which is a global optimization method is used for determining optimal parameters. A rich data base is obtained after many simulations. The data obtained is used to specify fuzzy relations between process model parameters and controller parameters. For this purpose, fuzzy decision making mechanisms have been obtained by ANFIS method. The results of this study have been compared to another method, which is proposed by Zhuang and Atherton (ZA). In the simulation study both dead time dominant and non-dead time dominant processes are picked. Finally, the performance of proposed method is analized on a real time system by using a process control simulator (PCS 327). When the obtained experimental results are examined it has been seen that designed fuzzy decision mechanism is more sucessful than the ZA tuning method parallel to the results obtained in the simulation.