Zıegler-nıchols Pıd Kontrolör Parametrelerini Bulanık Tabanlı İyileştirme Yöntemi

Abstract

Bu çalışmada, Ziegler-Nichols basamak yanıtı ve frekans yanıtı yöntemlerinin her ikisi için de PID parametrelerini iyileştirmek üzere bulanık mantık tabanlı bir yöntem geliştirilmiştir. Önerilen yöntemde parametre iyileştirmesi, iki adet bulanık mantık mekanizması ile hata ve hatanın değişimini kullanarak çevrim içi yapılmaktadır. Bulanık mekanizmalardan ilki integral parametresi için oluşturulmuş, diğer mekanizma ise oran ve türev parametrelerinin her ikisini de iyileştirmeyi amaçlamaktadır. İyileştirme mekanizmalarında, her bir kontrolör parametresi için farklı çıkış ölçekleme çarpanları kullanılmış ve bu çarpanlar bir arama algoritması yardımıyla belirlenmiştir. Daha sonra, bu çarpanların birinci mertebeden ölü zamanlı sistem parametreleri olan sistem zaman sabiti ve gecikmesine bağlı olarak belirlenen bir büyüklük olan “kontrol edilebilirlik oranına” bağlanabileceği düşünülmüştür. Buradan yola çıkılarak, benzer kontrol edilebilirlik oranına sahip sistemler için genetik algoritma ile yapılan aramalarda çıkış ölçekleme çarpanlarının benzer olduğu görülmüş ve bu çarpanlar farklı kontrol edilebilirlik oranları için ifade edilmiştir. Bu sayede farklı her sistem için çıkış ölçekleme faktörlerinin aratılması problemi çözülmüştür. Önerilen yöntem, farklı sistem yapıları için tezde açıklanan klasik PID tasarım yöntemleri ve Arttırılmış Ziegler-Nichols yöntemi ile karşılaştırılmış ve önerilen yöntemin diğer yöntemlerden daha başarılı olduğu gözlenmiştir.

In this study, a fuzzy logic based method is developed to improve the PID controller parameters for both Ziegler-Nichols step response and frequency response methods. In the proposed method the parameter improvement is carried out in an on-line manner via two fuzzy logic mechanisms which use the error and the change of error together. One of fuzzy logic mechanisms is developed for integral parameter and the other one aims to improve both proportional and derivative parameters. In the improvement mechanisms different output scaling factors are used for each controller parameter and they are determined by a search algorithm. Later in the study, it has been thought that, these scaling factors can be determined dependent to “controllability ratio” which is a quantity determined by the first order plus dead time process parameters which are system time constant and time delay. Accordingly, searches have been done on different systems with similar controllability ratios by genetic algorithm and it’s been seen that the output scaling factors of the fuzzy logic are found out. Thus, the problem of searching the output scaling factors for every system is solved. The proposed method is compared with classical PID design methods and Augmented Ziegler-Nichols method and it is observed that the proposed method performs better than the others.