Dergiler / Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi / 2026 / Sayı: 24 Özel Sayı

Cohen-Coon Tabanlı Otomatik Ayarlayıcılı Online PID Denetleyici Tasarımı ve Gerçeklenmesi

Design and Realization of Online Auto Tuning PID Controller Based on Cohen-Coon Method

Sayfa
234–239
Yayın Tarihi
2021-04-15
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Önerilen sistemin performansı, yapılan testler ile kanıtlanır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Çalışmada, Cohen-Coon yöntemini kullanarak otomatik olarak Oransal-İntegral-Türevsel (PID) katsayılarını elde eden denetleyici tasarlanır, L298N devresi ve 1.1 W fırçasız doğru akım motoru içeren gerçek sistemde test edilir.
📊
Temel Bulgular & Veri:ATmega2560 mikrodenetleyici PID denetleyici olarak programlanır.
💡
Sonuç & Katkı:Önerilen sistemin performansı, yapılan testler ile kanıtlanır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:PID · Ayarlama · Seri Haberleşme

Özet

Çalışmada, Cohen-Coon yöntemini kullanarak otomatik olarak Oransal-İntegral-Türevsel (PID) katsayılarını elde eden denetleyici tasarlanır, L298N devresi ve 1.1 W fırçasız doğru akım motoru içeren gerçek sistemde test edilir. Çalışmada hızlı, taşınabilir ve modelden bağımsız bir otomatik denetleyici önerilir. ATmega2560 mikrodenetleyici PID denetleyici olarak programlanır. ATmega2560 seri haberleşme aracılığıyla veri eldesi, işleme ve gönderimi için programlanmış Raspberry Pi ile haberleşir. Önerilen sistemin performansı, yapılan testler ile kanıtlanır.

Abstract

In this paper, a controller which is capable of automatically obtaining proportional integral derivative (PID) parameters using Cohen-Coon tuning method is developed and tested on a real system consisting of an L298N circuit and a 1.1W brushless DC motor. The main purpose of this paper is to propose a fast, portable, and model-independent automatic controller. ATmega2560 microcontroller is programmed as a PID controller and a Raspberry Pi programmed to collect, compute, send and receive data from ATmega2560 through serial communication. Finally, the system is proven for its performance with satisfactory results.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Taşören, A. E. (2021). Cohen-Coon Tabanlı Otomatik Ayarlayıcılı Online PID Denetleyici Tasarımı ve Gerçeklenmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, Sayı: 24 Özel Sayı, 234–239. https://doi.org/10.31590/ejosat.897727

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (12)

  1. Åström, K. J., & Hägglund, T. (1995). PID controllers: theory, design, and tuning (Vol. 2). Research Triangle Park, NC: Instrument society of America.
  2. Ogata, K. (2010). Modern control engineering. Prentice hall.
  3. Skogestad, S. (2003). Simple analytic rules for model reduction and PID controller tuning. Journal of process control, 13(4), 291-309.
  4. Ziegler, J. G., & Nichols, N. B. (1942). Optimum settings for automatic controllers. trans. ASME, 64(11).
  5. Cohen, G., & Coon, G. A. (1953). Theoretical consideration of retarded control. Trans. Asme, 75, 827-834.
  6. Sheel, S., & Gupta, O. (2012). New techniques of PID controller tuning of a DC motor—development of a toolbox. MIT International Journal of Electrical and Instrumentation Engineering, 2(2), 65-69.
  7. Åström, K. J., & Hägglund, T. (2006). PID control. IEEE Control Systems Magazine, 1066(033X/06). Chicago
  8. Hang, C. C., & Sin, K. K. (1991). A comparative performance study of PID auto-tuners. IEEE Control Systems Magazine, 11(5), 41-47.
  9. Smuts, J. F. (2011). Process Control for Practitioners: How to Tune PID Controllers and Optimize Control Loops. OptiControls.
  10. O'dwyer, A. (2009). Handbook of PI and PID controller tuning rules. World Scientific.
  11. Taşören, A. E., Örenbaş, H., & Şahin, S. (2018, October). Analyze and comparison of different PID tuning methods on a brushless DC motor using ATmega328 based microcontroller unit. In 2018 6th International Conference on Control Engineering & Information Technology (CEIT) (pp. 1-4). IEEE.
  12. Taşören, A. E., Gökçen, A., Soydemir, M. U., Şahin, S. (2020). Artificial Neural Network-Based Adaptive PID Controller Design for Vertical Takeoff and Landing Model. European Journal of Science and Technology, (Special Issue), 87-93.