Karşılaştırmalar neticesinde, bu çalışma ile önerilen HGSO ayarlı PID kontrolörün uçak eğim açısı kontrol sistemi için diğer güncel ve etkili olan sezgisel-üstü algoritmalar ile ayarlanmış PID kontrolörlerine göre daha etkili olduğu ve iyi bir performansa sahip olduğu görülmüştür.
📌 3 Key Takeaways
🎯
Objective & Hypothesis:Bu çalışma ile sezgisel-üstü algoritmalardan olan Henry gaz çözünürlük optimizasyonu (HGSO) kullanılarak oransal, integral ve türevsel (PID) bir kontrolöre ait parametreler bir uçağın alçalma/yükselme (eğim) açısına ait sistemin kontrolü için optimum olacak şekilde ayarlanmıştır.
📊
Key Findings & Data:Söz konusu bu analizler aynı zamanda literatürde son beş yıl içinde yayınlanmış ve oldukça etkili olduğu gösterilmiş olan sinüs kosinüs algoritması (SCA) ve çekirge optimizasyon algoritması (GOA) gibi diğer sezgisel-üstü algoritmalar ile ayarlanmış PID kontrolörler ile de kıyaslanmıştır.
💡
Conclusion & Impact:Karşılaştırmalar neticesinde, bu çalışma ile önerilen HGSO ayarlı PID kontrolörün uçak eğim açısı kontrol sistemi için diğer güncel ve etkili olan sezgisel-üstü algoritmalar ile ayarlanmış PID kontrolörlerine göre daha etkili olduğu ve iyi bir performansa sahip olduğu görülmüştür.
🔬Design:Review & Systematic Survey
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Sezgisel algoritmalar · uçak eğim kontrol sistemi · PID kontrolör
Özet
Bu çalışma ile sezgisel-üstü algoritmalardan olan Henry gaz çözünürlük optimizasyonu (HGSO) kullanılarak oransal, integral ve türevsel (PID) bir kontrolöre ait parametreler bir uçağın alçalma/yükselme (eğim) açısına ait sistemin kontrolü için optimum olacak şekilde ayarlanmıştır. Kullanılan bu yaklaşım literatürde ilk defa önerilmekte olup, sistemin performans analizi için istatistiksel test, geçici hal cevabı, kutup-sıfır haritası ve bode gibi analizler gerçekleştirilmiştir. Söz konusu bu analizler aynı zamanda literatürde son beş yıl içinde yayınlanmış ve oldukça etkili olduğu gösterilmiş olan sinüs kosinüs algoritması (SCA) ve çekirge optimizasyon algoritması (GOA) gibi diğer sezgisel-üstü algoritmalar ile ayarlanmış PID kontrolörler ile de kıyaslanmıştır. Karşılaştırmalar neticesinde, bu çalışma ile önerilen HGSO ayarlı PID kontrolörün uçak eğim açısı kontrol sistemi için diğer güncel ve etkili olan sezgisel-üstü algoritmalar ile ayarlanmış PID kontrolörlerine göre daha etkili olduğu ve iyi bir performansa sahip olduğu görülmüştür.
EKİNCİ, S., KAÇTI, V., İZCİ, D. (2022). Henry Gaz Çözünürlük Optimizasyonu ile Uçak Eğim Kontrol Sistemi için Etkin Kontrolör Tasarımı. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, Cilt: 11 - Sayı: 3, 953–964. https://ajindex.com/articles/487639
Y. Işik and H. Korul, “Comparison of classical PD and fuzzy PD controller performances of an aircraft pitch angle control system,” Gazi University Journal of Science, vol. 24, no
Gazi University, pp. 781–789, 2011
C. S. Mohanty, P. S. Khuntia, and D. Mitra, “Design of Stable Nonlinear Pitch Control System for a Jet Aircraft by Using Artificial Intelligence,” Proc. Natl. Acad. Sci. India Sect. A - Phys. Sci., vol. 89, no. 1, pp. 57–66, 2019, doi: 10.1007/s40010-017-0396-z
R. A. Nichols, R. A. Nichols, R. T. Reichert, and W. J. Rugh, “Gain Scheduling for H-Infinity Controllers: A Flight Control Example,” IEEE Trans. Control Syst. Technol., vol. 1, no. 2, pp. 69–79, 1993, doi: 10.1109/87.238400
P.S. Khuntia and D. Mitra, “Radial Basic Function Neural Controller for Pitch Control of an Aircraft,” Georg. Electron. Sci. J. Comput. Sci. Telecommun., no. 2, pp. 69–82, 2009
M. Vijaya Kumar, S. Suresh, S. N. Omkar, R. Ganguli, and P. Sampath, “A direct adaptive neural command controller design for an unstable helicopter,” Eng. Appl. Artif. Intell., vol. 22, no. 2, pp. 181–191, 2009, doi: 10.1016/j.engappai.2008.07.004
N. Wahid and N. Hassan, “Self-tuning fuzzy PID controller design for aircraft pitch control,” in Proceedings - 3rd International Conference on Intelligent Systems Modelling and Simulation, ISMS 2012, 2012, pp. 19–24, doi: 10.1109/ISMS.2012.27
E. Sayar and H. M. Ertunç, “Fuzzy logic controller and PID controller design for aircraft pitch control,” in Mechanisms and Machine Science, 2019, vol. 59, pp. 53–60, doi: 10.1007/978-3-319-98020-1_7
A. Khalid, K. Zeb, and A. Haider, “Conventional PID, adaptive PID, and sliding mode controllers design for aircraft pitch control,” in 2019 International Conference on Engineering and Emerging Technologies, ICEET 2019, 2019, pp. 1–6, doi: 10.1109/CEET1.2019.8711871
G. Altintaş and Y. Aydin, “Comparison of fractional and integer order PID controllers on aircraft model using genetic algorithm,” in 2016 National Conference on Electrical, Electronics and Biomedical Engineering (ELECO), 2016, pp. 242–246
A. Chowdhury and V. G. Nair, “Optimization of PID controller gains of an aircraft pitch control system using particle swarm optimization algorithm,” Int. J. Mech. Prod. Eng. Res. Dev., vol. 7, no. 6, pp. 223–229, Dec. 2017, doi: 10.24247/ijmperddec201724
R. Zaeri, A. Ghanbarzadeh, B. Attaran, and Z. Zaeri, “Fuzzy Logic Controller based pitch control of aircraft tu