AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe results show that, while classical meta-heuristic optimization methods (PSO and ABC) produce acceptable solutions for adjusting the PID controller parameters, the new-generation meta-heuristic algorithm (MPÖOA) obtains more accurate and stable PID controller parameters.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Controlling today's engineering systems has become an indispensable part of life. By controlling systems, we ensure that the structure fulfills its purposes in a healthy manner. Although the PID (Proportional–Integral–Derivative) controller dates back to the 1950s, it is still the most preferred controller for controlling systems in many engineering fields. Although the internal structure of the PID controller is simple and understandable, it has been proven to deliver successful results in many studies in the literature. The use of PID controllers in today's systems is becoming increasingly widespread. The Fairy Wren, a small bird species native to Australia with striking plumage, has inspired scientists through the development of the Magnificent Fairy Wren Optimization Algorithm (MPÖO). MPÖO offers advantages in situations requiring high accuracy, in which classical algorithms become trapped in local minima. This study marks the first time that the MPÖOA algorithm has been used to determine the parameters of a PID controller. The Particle Swarm Optimization (PSO) and Artificial Bee Colony (ABC) algorithms, which are well-established meta-heuristic optimization algorithms, were compared with MPÖOA. The study aimed to determine the K_P K_i and K_d parameters that best matched the step response within a specific system. Performance evaluations of the meta-heuristic optimization algorithms used in the study were compared using error metrics such as root mean square error (RMSE) , which are calculated based on the system's response to the reference signal. The results show that, while classical meta-heuristic optimization methods (PSO and ABC) produce acceptable solutions for adjusting the PID controller parameters, the new-generation meta-heuristic algorithm (MPÖOA) obtains more accurate and stable PID controller parameters. The success of the MPÖOA optimization algorithm has been proven using the specified error criteria. This enables its use in setting the parameters of PID controllers, which are also employed in complex systems.
Özet
Günümüz mühendislik sistemlerinin kontrol edilmesi hayatın bir vazgeçilmezi haline gelmiştir. Sistemleri kontrol ederek yapının amaçlarını sağlıklı bir şekilde yerine getirmiş oluruz. PID (Proportional–Integral–Derivative) kontrolcü 1950’lere dayanıyor olmasına rağmen sistemlerin kontrol edilmesi için birçok mühendislik alanlarında hala aktif olarak en çok tercih edilen kontrolcüdür. PID kontrolcünün iç yapısı sade, anlaşılır olmasına rağmen başarılı sonuçlar verdiği literatürde birçok çalışmada belirtilmiştir. PID kontrolcü günümüz sistemlerin de kullanılırlığı oldukça yaygınlaşmaktadır. Avustralya’ya özgü, küçük ve oldukça dikkat çekici tüylere sahip bir kuş türü olan Peri-Ötleğeni bilim insanları için Muhteşem Peri Ötleğeni Optimizasyon Algoritması (MPÖO) ile bir ilham kaynağı olmuştur. MPÖO, yüksek doğruluk gerektiren, klasik algoritmaların lokal minimuma sıkıştığı durumlarda avantaj sağlamaktadır. Bu çalışma içerisinde MPÖO algoritması ilk kez PID kontrolcünün parametrelerinin belirlenmesi probleminde kullanılmıştır. Meta sezgisel optimizasyon algoritmaları içerisinden kendisini kanıtlayan, Parçacık Sürü Optimizasyon algoritması (PSO) ve Yapay Arı koloni algoritması (YAKA), MPÖO ile karşılaştırılmıştır. Çalışmanın amacı belirli sistem içerisinde adım yanıtına en iyi uyumu sağlayan K_P K_i, K_d parametrelerini belirlemektir. Çalışma içerisinde kullanılan meta sezgisel optimizasyon algoritmalarının performans değerlendirmeleri, sistemin referans sinyaline verdiği cevaba göre hesaplanan Kök Ortalama Kare Hatası (Root Mean Square Error- RMSE), hata ölçütü ile karşılaştırılmıştır. Çalışmanın sonucunda klasik meta sezgisel optimizasyon yöntemleri PSO ve YAKA, PID kontrolcünün parametrelerinin ayarlanmasında kabul edilebilir çözümler üretse de yeni nesil meta sezgisel algoritma olan MPÖO daha hassas ve istikrarlı PID kontrolcü parametreleri elde ettiği gözlemlenmiştir. Belirtilen hata ölçütleri ile MPÖO optimizasyon algoritmasının başarısı kanıtlanmıştır. Bu durum karmaşık sistemlerde de kullanılan PID kontrolcünün parametre ayarlanmasında kullanılabileceğine olanak tanımaktadır.