KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2020 / Cilt: 35 - Sayı: 3

Otomatik gerilim regülatör sistemi için karşıt tabanlı atom arama optimizasyon algoritması

Serdar EKİNCİ
Ayşen DEMİRÖREN
Hatice Lale ZEYNELGİL
Baran HEKİMOĞLU
Sayfa
1141–1158
Yayın Tarihi
2020-04-07
DOI
—
🏛️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)

Kapsamlı simülasyon sonuçları ve mevcut diğer kontrolörler ile yapılan karşılaştırmalar, yeni bir amaç fonksiyonuna sahip önerilen OBASO-PIDD2 kontrolörün üstün bir kontrol performansına sahip olduğunu ve model belirsizliklerine göre sistem gürbüzlüğünü oldukça artırabildiğini göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu makale, arama uzayı keşfini geliştirmek için karşıt tabanlı öğrenmeyi (OBL) kullanan atom arama optimizasyon (ASO) algoritmasının değiştirilmiş bir versiyonunu sunmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:OBL, sezgisel-üstü algoritmaların performansını artırmak için yaygın olarak kullanılan bir makine öğrenme stratejisidir.
💡
Sonuç & Katkı:Kapsamlı simülasyon sonuçları ve mevcut diğer kontrolörler ile yapılan karşılaştırmalar, yeni bir amaç fonksiyonuna sahip önerilen OBASO-PIDD2 kontrolörün üstün bir kontrol performansına sahip olduğunu ve model belirsizliklerine göre sistem gürbüzlüğünü oldukça artırabildiğini göstermektedir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Otomatik gerilim regülatörü · karşıt tabanlı öğrenme · atom arama optimizasyon algoritması

Özet

Bu makale, arama uzayı keşfini geliştirmek için karşıt tabanlı öğrenmeyi (OBL) kullanan atom arama optimizasyon (ASO) algoritmasının değiştirilmiş bir versiyonunu sunmaktadır. OBL, sezgisel-üstü algoritmaların performansını artırmak için yaygın olarak kullanılan bir makine öğrenme stratejisidir. Yeni bir tasarım metodu olarak sunulan karşıt tabanlı ASO (OBASO) algoritması, otomatik gerilim regülatörü (AVR) sistemindeki oransal-integral-türevsel artı ikinci dereceden türevsel (PIDD2) kontrolör parametrelerinin optimum değerlerinin bulunmasında ilk kez önerilmiştir. Tasarım probleminde, zaman ağırlıklı karesel hatanın integrali (ITSE) ve aşımı birlikte içeren yeni bir amaç fonksiyonu, önerilen OBASO algoritması ile optimize edilerek PIDD2 kontrolör parametrelerinin en iyi değerleri bulundu. Önerilen OBASO ayarlı PIDD2 (OBASO-PIDD2) kontrolörün performansı, klasik ASO ayarlı PIDD2 (ASO-PIDD2) kontrolörün yanı sıra modern sezgisel-üstü algoritmalarla ayarlanan PID, kesir dereceli PID (FOPID) ve PIDD2 kontrolörleriyle karşılaştırılmıştır. Önerilen yaklaşımın kararlılığını değerlendirmek için karşılaştırmalı geçici hal ve frekans cevabı analizleri gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, AVR parametrelerindeki muhtemel değişimler göz önüne alınarak önerilen yaklaşımın gürbüzlüğü test edilmiştir. Kapsamlı simülasyon sonuçları ve mevcut diğer kontrolörler ile yapılan karşılaştırmalar, yeni bir amaç fonksiyonuna sahip önerilen OBASO-PIDD2 kontrolörün üstün bir kontrol performansına sahip olduğunu ve model belirsizliklerine göre sistem gürbüzlüğünü oldukça artırabildiğini göstermektedir.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

EKİNCİ, S., DEMİRÖREN, A., ZEYNELGİL, H. L., HEKİMOĞLU, B. (2020). Otomatik gerilim regülatör sistemi için karşıt tabanlı atom arama optimizasyon algoritması. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 35 - Sayı: 3, 1141–1158. https://ajindex.com/articles/19749

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (12)

  1. Hekimoğlu B., Sine-cosine algorithm-based optimization for automatic voltage regulator system, Transactions of the Institute of Measurement and Control, 41 (6), 1761-1771, 2019
  2. Devaraj D., Selvabala B., Real-coded genetic algorithm and fuzzy logic approach for real-time tuning of proportional-integral-derivative controller in automatic voltage regulator system, IET Generation Transmission and Distribution, 3 (7), 641-649, 2009
  3. Gaing Z.-L., A particle swarm optimization approach for optimum design of PID controller in AVR system, IEEE Transactions on Energy Conversion, 19 (2), 384-391, 2004
  4. Gozde H., Taplamacioglu M.C., Comparative performance analysis of artificial bee colony algorithm for automatic voltage regulator (AVR) system, Journal of the Franklin Institute, 348 (8), 1927-1946, 2011
  5. Tang Y., Cui M., Hua C., Li L., Yang Y., Optimum design of fractional order PIλDμ controller for AVR system using chaotic ant swarm, Expert Systems with Applications, 39 (8), 6887-6896, 2012
  6. Mohanty P.K., Sahu B.K., Panda S., Tuning and assessment of proportional-integral-derivative controller for an automatic voltage regulator system employing local unimodal sampling algorithm, Electric Power Components and Systems, 42 (9), 959-969, 2014
  7. Sahib M.A., A novel optimal PID plus second order derivative controller for AVR system, Engineering Science and Technology, an International Journal, 18 (2), 194-206, 2015
  8. Zeng G.-Q., Chen J., Dai Y.-X., Li L.-M., Zheng C.-W., Chen M.-R., Design of fractional order PID controller for automatic regulator voltage system based on multi-objective extremal optimization, Neurocomputing, 160, 173-184, 2015
  9. Güvenç U., Yiğit T., Işık A.H., Akkaya İ., Performance analysis of biogeography-based optimization for automatic voltage regulator system, Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences, 24, 1150-1162, 2016
  10. Chatterjee S., Mukherjee V., PID controller for automatic voltage regulator using teaching learning based optimization technique, International Journal of Electric Power and Energy Systems, 77, 418-429, 2016
  11. Duman S., Yörükeren N., Altaş İ.H., Gravitational search algorithm for determining controller parameters in an automatic voltage regulator system, Turkish Journal of Electrical Engineering & Computer Sciences, 24, 2387-2400, 2016
  12. Sambariya D.K., Paliwal D., Optimal design of PIDA controller using harmony search algorithm for AVR power system, 2016 IEEE 6th