Advanced Search

Show simple item record

dc.contributor.advisorKesler, Metin
dc.contributor.authorÇakır, Semih
dc.date.accessioned2019-05-23T11:40:00Z
dc.date.available2019-05-23T11:40:00Z
dc.date.issued2012
dc.date.submitted2012
dc.identifier.citationÇakır, Semih. (2012). Yerçekimsel arama algoritması ile PID denetleç parametrelerinin tespiti. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilecik.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11552/181
dc.description.abstractDoğrusal olmayan sistemlerin optimizasyon problemlerinde sezgisel optimizasyon algoritmaları oldukça sık kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında sezgisel optimizasyon algoritmalarından Yerçekimsel Arama Algoritması (YAA) kullanılarak Doğru Akım (DA) motor denetimi için Oransal-İntegral-Türevsel (Proportional-Integral-Derivative, PID) denetleç parametrelerinin tespiti yapılmıştır. Sezgisel algoritmaların (Tur Atan Karınca Kolonisi Algoritması (TACO), Genetik Algoritma (GA), Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Diferansiyel GeliĢim Algoritması (DE)) 100 defa koşturulması sonucu elde edilen ortalama PID denetleç parametreleri ile YAA’nın denetim başarımı, Kesler vd. (2011)’ nin yaptıkları çalışmada verilen sonuçlar ile karşılaştırılmıştır. Kıyaslamasını yaptığımız YAA, birçok kategoride TACO ve GA’dan daha iyi, Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Diferansiyel GeliĢim (DE) algoritmalarından daha düşük başarım sergilemektedir.en_US
dc.description.abstractHeuristic optimization algorithms are used widely in nonlinear optimization problems. In this thesis, Gravitational Search Algorithm (GSA), which is a heuristic optimization algorithm, is used to determine PID controller parameters for Direct Current (DC) motor control system. The heuristic algorithms (Touring Ant Colony Optimization (TACO), Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO) and Differential Evolution Algorithm (DE)) were separately run 100 times at maximum generation number in Kesler et al. (2011). Obtained average PID controller parameters are evaluated and compared with GSA’s results. As a result, in many categories the performance of GSA is better than the performances of TACO and GA, but the results show that the proposed GSA’s performance is lower than the performances of the PSO and DE algorithms.en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherBilecik Şeyh Edebali Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectDA Motoren_US
dc.subjectOptimizasyonen_US
dc.subjectPIDen_US
dc.subjectSezgisel Algoritmalaren_US
dc.subjectYerçekimsel Arama Algoritmasıen_US
dc.subjectDC Motoren_US
dc.subjectGravitational Search Algorithmen_US
dc.subjectHeuristic Algorithmsen_US
dc.subjectOptimizationen_US
dc.subjectPIDen_US
dc.titleYerçekimsel arama algoritması ile PID denetleç parametrelerinin tespitien_US
dc.title.alternativePID controller parameters optimization using gravitational search algorithmen_US
dc.typemasterThesisen_US
dc.departmentEnstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.contributor.institutionauthorÇakır, Semihen_US
dc.identifier.yoktezid334821en_US
dc.identifier.bseutezid439857en_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record