Henry Gaz Çözünürlük Optimizasyonu ile Uçak Eğim Kontrol Sistemi için Etkin Kontrolör Tasarımı

Veysi KAÇTI, (Batman Üniversitesi, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü, Batman, Türkiye)
Serdar EKİNCİ, (Batman Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Batman, Türkiye)
Davut İZCİ (Batman Üniversitesi, Elektronik ve Otomasyon Bölümü, Batman, Türkiye)
Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi
0 0
Yıl: 2020 Cilt: 11 Sayı: 3 Sayfa Aralığı: 953 - 964 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.24012/dumf.709449 İndeks Tarihi: 01-06-2021

Henry Gaz Çözünürlük Optimizasyonu ile Uçak Eğim Kontrol Sistemi için Etkin Kontrolör Tasarımı

Öz:
Bu çalışma ile sezgisel-üstü algoritmalardan olan Henry gaz çözünürlük optimizasyonu (HGSO) kullanılarakoransal, integral ve türevsel (PID) bir kontrolöre ait parametreler bir uçağın alçalma/yükselme (eğim) açısına aitsistemin kontrolü için optimum olacak şekilde ayarlanmıştır. Kullanılan bu yaklaşım literatürde ilk defaönerilmekte olup, sistemin performans analizi için istatistiksel test, geçici hal cevabı, kutup-sıfır haritası ve bodegibi analizler gerçekleştirilmiştir. Söz konusu bu analizler aynı zamanda literatürde son beş yıl içindeyayınlanmış ve oldukça etkili olduğu gösterilmiş olan sinüs kosinüs algoritması (SCA) ve çekirge optimizasyonalgoritması (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 kontrolsistemi için diğer güncel ve etkili olan sezgisel-üstü algoritmalar ile ayarlanmış PID kontrolörlerine göre dahaetkili olduğu ve iyi bir performansa sahip olduğu görülmüştür.
Anahtar Kelime:

Efficient Controller Design for Aircraft Pitch Control System Using Henry Gas Solubility Optimization

Öz:
In this study, Henry gas solubility optimization (HGSO) algorithm has been proposed as a novel meta-heuristic algorithm to tune PID parameters optimally for an aircraft pitch control system. This is the first time ever that such an approach is being used since it has not been proposed in the literature previously. To evaluate the performance of the proposed approach several analyses have been carried out such as statistical test analysis, transient response analysis, pole-zero map analysis and bode analysis. Also, the effectiveness of the HGSO tuned PID controller was verified through comparisons with other recent and effective meta-heuristic algorithms based PID controllers such as sine-cosine algorithm (SCA) tuned and grasshopper optimization algorithm (GOA) tuned PID controllers. The comparisons have confirmed the effectiveness and superiority of the proposed HGSO tuned PID controller over other stated mechanisms for controlling the pitch angle of an aircraft.
Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • [1] 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. 4. Gazi University, pp. 781– 789, 2011.
  • [2] 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.
  • [3] 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.
  • [4] 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.
  • [5] 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.
  • [6] 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.
  • [7] 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.
  • [8] 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.
  • [9] 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.
  • [10] 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.
  • [11] R. Zaeri, A. Ghanbarzadeh, B. Attaran, and Z. Zaeri, “Fuzzy logic controller based pitch control of aircraft tuned with bees algorithm,” in Proceedings - 2011 2nd International Conference on Control, Instrumentation and Automation, ICCIA 2011, 2011, pp. 705–710, doi: 10.1109/ICCIAutom.2011.6356745.
  • [12] P. Kumar and S. Narayan, “Multi-objective bat algorithm tuned optimal FOPID controller for robust aircraft pitch control,” Int. J. Syst. Control Commun., vol. 8, no. 4, pp. 348–362, Jan. 2017, doi: 10.1504/IJSCC.2017.087127.
  • [13] F. A. Hashim, E. H. Houssein, M. S. Mabrouk, W. Al-Atabany, and S. Mirjalili, “Henry gas solubility optimization: A novel physics-based algorithm,” Futur. Gener. Comput. Syst., vol. 101, pp. 646–667, Dec. 2019, doi: 10.1016/j.future.2019.07.015.
  • [14] F. A. Hashim, E. H. Houssein, K. Hussain, M. S. Mabrouk, and W. Al-Atabany, “A modified Henry gas solubility optimization for solving motif discovery problem,” Neural Comput. Appl., 2019, doi: 10.1007/s00521-019-04611-0.
  • [15] B. S. Yıldız, A. R. Yıldız, N. Pholdee, S. Bureerat, S. M. Sait, and V. Patel, “The Henry gas solubility optimization algorithm for optimum structural design of automobile brake components,” Mater. Test., vol. 62, no. 3, pp. 261–264, Mar. 2020, doi: 10.3139/120.111479.
  • [16] N. Neggaz, E. H. Houssein, and K. Hussain, “An efficient Henry gas solubility optimization for feature selection,” Expert Syst. Appl., vol. 152, p. 113364, 2020, doi: 10.1016/j.eswa.2020.113364.
  • [17] “Control Tutorials for MATLAB and Simulink - Aircraft Pitch: System Modeling,” Published with MATLAB® 7.14, 2012. [Online]. Available: http://ctms.engin.umich.edu/CTMS/index.php?exam ple=AircraftPitch&section=SystemModeling. [Accessed: 23-Mar-2020].
  • [18] A. Johari et al., “Improvement of pitch motion control of an aircraft systems,” Telkomnika (Telecommunication Comput. Electron. Control., vol. 16, no. 5, pp. 2263–2274, Oct. 2018, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v16i5.7434.
  • [19] K. Ogata, Modern Control Engineering, 4th Ed. Prentice-Hall, 2002.
  • [20] S. Mirjalili, “SCA: A Sine Cosine Algorithm for solving optimization problems,” Knowledge-Based Syst., vol. 96, pp. 120–133, 2016, doi: 10.1016/j.knosys.2015.12.022.
  • [21] S. Ekinci, “Optimal design of power system stabilizer using sine cosine algorithm,” Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, vol. 34, no. 3. Gazi Üniversitesi, pp. 1329–1350, 2019, doi: 10.17341/gazimmfd.460529.
  • [22] S. Saremi, S. Mirjalili, and A. Lewis, “Grasshopper optimisation algorithm: Theory and application,” Adv. Eng. Softw., vol. 105, pp. 30–47, 2017, doi: 10.1016/j.advengsoft.2017.01.004.
  • [23] B. Hekimoğlu and S. Ekinci, “Grasshopper optimization algorithm for automatic voltage regulator system,” in 2018 5th International Conference on Electrical and Electronics Engineering, ICEEE 2018, 2018, pp. 152–156, doi: 10.1109/ICEEE2.2018.8391320.
  • [24] B. Hekimoğlu, “Sine-cosine algorithm-based optimization for automatic voltage regulator system,” Trans. Inst. Meas. Control, vol. 41, no. 6, pp. 1761–1771, 2019, doi: 10.1177/0142331218811453.
  • [25] Z. L. Gaing, “A particle swarm optimization approach for optimum design of PID controller in AVR system,” IEEE Trans. Energy Convers., vol. 19, no. 2, pp. 384–391, 2004, doi: 10.1109/TEC.2003.821821.
APA KAÇTI V, Ekinci S, Izci D (2020). Henry Gaz Çözünürlük Optimizasyonu ile Uçak Eğim Kontrol Sistemi için Etkin Kontrolör Tasarımı. , 953 - 964. 10.24012/dumf.709449
Chicago KAÇTI Veysi,Ekinci Serdar,Izci Davut Henry Gaz Çözünürlük Optimizasyonu ile Uçak Eğim Kontrol Sistemi için Etkin Kontrolör Tasarımı. (2020): 953 - 964. 10.24012/dumf.709449
MLA KAÇTI Veysi,Ekinci Serdar,Izci Davut Henry Gaz Çözünürlük Optimizasyonu ile Uçak Eğim Kontrol Sistemi için Etkin Kontrolör Tasarımı. , 2020, ss.953 - 964. 10.24012/dumf.709449
AMA KAÇTI V,Ekinci S,Izci D Henry Gaz Çözünürlük Optimizasyonu ile Uçak Eğim Kontrol Sistemi için Etkin Kontrolör Tasarımı. . 2020; 953 - 964. 10.24012/dumf.709449
Vancouver KAÇTI V,Ekinci S,Izci D Henry Gaz Çözünürlük Optimizasyonu ile Uçak Eğim Kontrol Sistemi için Etkin Kontrolör Tasarımı. . 2020; 953 - 964. 10.24012/dumf.709449
IEEE KAÇTI V,Ekinci S,Izci D "Henry Gaz Çözünürlük Optimizasyonu ile Uçak Eğim Kontrol Sistemi için Etkin Kontrolör Tasarımı." , ss.953 - 964, 2020. 10.24012/dumf.709449
ISNAD KAÇTI, Veysi vd. "Henry Gaz Çözünürlük Optimizasyonu ile Uçak Eğim Kontrol Sistemi için Etkin Kontrolör Tasarımı". (2020), 953-964. https://doi.org/10.24012/dumf.709449
APA KAÇTI V, Ekinci S, Izci D (2020). Henry Gaz Çözünürlük Optimizasyonu ile Uçak Eğim Kontrol Sistemi için Etkin Kontrolör Tasarımı. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 11(3), 953 - 964. 10.24012/dumf.709449
Chicago KAÇTI Veysi,Ekinci Serdar,Izci Davut Henry Gaz Çözünürlük Optimizasyonu ile Uçak Eğim Kontrol Sistemi için Etkin Kontrolör Tasarımı. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi 11, no.3 (2020): 953 - 964. 10.24012/dumf.709449
MLA KAÇTI Veysi,Ekinci Serdar,Izci Davut Henry Gaz Çözünürlük Optimizasyonu ile Uçak Eğim Kontrol Sistemi için Etkin Kontrolör Tasarımı. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, vol.11, no.3, 2020, ss.953 - 964. 10.24012/dumf.709449
AMA KAÇTI V,Ekinci S,Izci D Henry Gaz Çözünürlük Optimizasyonu ile Uçak Eğim Kontrol Sistemi için Etkin Kontrolör Tasarımı. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi. 2020; 11(3): 953 - 964. 10.24012/dumf.709449
Vancouver KAÇTI V,Ekinci S,Izci D Henry Gaz Çözünürlük Optimizasyonu ile Uçak Eğim Kontrol Sistemi için Etkin Kontrolör Tasarımı. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi. 2020; 11(3): 953 - 964. 10.24012/dumf.709449
IEEE KAÇTI V,Ekinci S,Izci D "Henry Gaz Çözünürlük Optimizasyonu ile Uçak Eğim Kontrol Sistemi için Etkin Kontrolör Tasarımı." Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 11, ss.953 - 964, 2020. 10.24012/dumf.709449
ISNAD KAÇTI, Veysi vd. "Henry Gaz Çözünürlük Optimizasyonu ile Uçak Eğim Kontrol Sistemi için Etkin Kontrolör Tasarımı". Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi 11/3 (2020), 953-964. https://doi.org/10.24012/dumf.709449
Sayfa Oluşturulma Tarihi
07-05-2024 11:59

İLETİŞİM

TÜBİTAK ULAKBİM TR Dizin

Yüzüncüyıl, İşçi Blokları Mahallesi

Muhsin Yazıcıoğlu Caddesi No:51/C

06530 Çankaya / ANKARA +90 (312) 298 92 00

trdizin@tubitak.gov.tr

TÜBİTAK ULAKBİM Ulusal Akademik Ağ ve Bilgi Merkezi Cahit Arf Bilgi Merkezi © Tüm Hakları Saklıdır. Gizlilik Politikası Kullanım Şartları