İdeal olmayan da-da düşürücü dönüştürücüler için optimal kesir dereceli pıd denetleyici tasarımı
Yükleniyor...
Tarih
2024-11-01
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu çalışmada, bir ideal olmayan doğru akımdan-doğru akıma (DA-DA) düşürücü dönüştürücü için kesir dereceli oransal-integral-türev (FOPID) denetleyici tasarımı yapılmıştır. FOPID denetleyicinin kazanç parametreleri, bozucu etkiler dikkate alınarak ve arzu edilen bir sıfır desibel geçiş frekansı aralığında kısıtlama yapılarak tasarlanan özgün bir sezgisel üstü algoritma olan karşıt-tabanlı iş birliği arama algoritması ve Nelder-Mead (OCSANM) isimli algoritma tarafından elde edilmiştir. İlk defa bu çalışma ve bu çalışmadan üretilmiş yayınlar aracılığı ile literatüre kazandırılmış olan OCSANM, iş birliği arama algoritmasına (CSA) Nelder-Mead (NM) algoritması ve karşıt-tabanlı öğrenme (OBL) yöntemleri entegre edilerek elde edilmiştir. OBL, algoritmanın keşif kabiliyetini, NM ise sömürü kabiliyetini geliştirmek için eklenmiştir. Bununla birlikte FOPID denetleyicili ideal DA-DA düşürücü dönüştürücü sistemleri için herhangi bir kısıtlama dahil edilmeden tasarlanmış ve literatürde bu tezin yazıldığı tarihe kadar en yüksek performanslı algoritmalar olan geliştirilmiş açlık oyunları arama (IHGS) ve benzetimli tavlama ile geliştirilmiş Lévy uçuş dağılımı (LFDSA) algoritmaları bu çalışma için sıfır desibel geçiş frekansı kısıtı eklenerek ideal olmayan DA-DA düşürücü dönüştürücü için yeniden tasarlanmış olup önerilen algoritma ile karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırmalar, kutu grafiği analizi, parametrik olmayan istatistiksel testler, kıyaslama fonksiyonları analizi ve yakınsama davranışı gibi analizlerden oluşmaktadır. Bu karşılaştırmalar ile OCSANM’nin en üstün olan yaklaşım olduğu gösterilmiştir.
OCSANM ve bu çalışma için yeniden tasarlanmış olan IHGS ve LFDSA algoritmaları ilk defa bu çalışmada ideal olmayan DA-DA düşürücü dönüştürücülerin denetiminde kullanılan bir FOPID denetleyiciye uygulanarak optimum denetleyici parametreleri elde edilmiştir. OCSANM tabanlı FOPID denetleyicili ideal olmayan DA-DA düşürücü dönüştürücü sistemi, CSA, IHGS ve LFDSA algoritma tabanlı sistemler ile birlikte geleneksel bir yöntem olan kutup yerleştirme (PP) yöntemi ile karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırmada, geçici hal ve frekans cevapları, referans gerilimi takibi, amaç fonksiyonu değerleri, ölçüm gürültüsü ve gürbüzlük analizleri incelenmiştir. Önerilen OCSANM tabanlı sistemin, IHGS, LFDSA ve PP ile karşılaştırıldığında sırasıyla %25.98, %36.71 ve %70.63 daha hızlı yükselme süresi; %14.74, %20,56 ve %78.58 daha hızlı yerleşme süresine sahip olduğu hesaplanmıştır. Ayrıca OCSANM tabanlı sistemin, mevcut yaklaşım tabanlı sistemlerden sırasıyla %38.59, %53.68 ve %67.39 daha fazla bant genişliğine sahip olduğu ölçülmüştür.
Bunların yanında OCSANM, CSA, IHGS ve LFDSA algoritmalarının sağladığı optimum FOPID denetleyici parametreleri ve PP yönteminin sağladığı filtreli PID (FPID) parametreleri kullanılarak elde edilmiş ideal olmayan DA-DA düşürücü dönüştürücü sistemlerinin, işlemsel kuvvetlendiriciler (İK) ile analog devreleri gerçekleştirilmiştir. Bu devreler PSIM yazılımında tasarlanmış olup karşılaştırılan tüm yöntemler için geçici hal cevapları, yük ve giriş gerilimi değişimlerinin çıkış gerilimine etkisi ve frekans cevabı analizleri yapılmıştır. MATLAB ortamında yapılan karşılaştırmalarla uyumlu olacak şekilde en iyi sonuçların OCSANM tarafından elde edildiği gösterilmiştir. Bu bulgular, ideal olmayan DA-DA düşürücü dönüştürücü sistemleri için FOPID denetleyicilerin tasarlanmasında OCSANM algoritmasının etkinliğini doğrulamıştır.
Son olarak, seçilen yaklaşım yönteminin daha verimli bir yöntem olduğunu göstermek amacıyla, FOPID denetleyicinin tam sayı dereceli hale getirildikten sonra benimsenen derece düşürme seviyesi ile farklı yaklaşım alma yöntemlerinin sistem performansı üzerindeki etkileri incelenmiştir.
This study presents the design of a fractional-order proportional-integral-derivative (FOPID) controller for a non-ideal direct current-to-direct current (DC-DC) buck converter. The gain parameters of the FOPID controller were obtained using a novel metaheuristic algorithm called the opposition-based cooperation search algorithm with Nelder-Mead (OCSANM), which was designed considering disturbance effects and constrained within a desired cutoff frequency range. OCSANM was developed by integrating the Nelder-Mead (NM) algorithm and opposition-based learning (OBL) into the cooperation search algorithm (CSA). OBL was incorporated to enhance the algorithm's exploration capability, while NM was added to improve its exploitation capability. OCSANM, which was first introduced to the literature through this study and its derived publications, was obtained by integrating the Nelder-Mead (NM) algorithm and opposition-based learning (OBL) methods into the cooperation search algorithm (CSA). OBL was incorporated to enhance the algorithm's exploration capability, while NM was added to improve its exploitation capability. In addition, the improved hunger games search (IHGS) and the improved Lévy flight distribution with simulated annealing (LFDSA) algorithms, which were designed without any restrictions for ideal DC-DC buck converter systems with FOPID controllers and were the highest performing algorithms in the literature until the writing of this thesis, were redesigned for the non-ideal DC-DC buck converters by incorporating the crossover frequency constraint for this study and compared with the proposed algorithm. These comparisons consist of analyzes such as box plot analysis, nonparametric statistical tests, benchmark functions analysis and convergence behavior. These comparisons have shown that OCSANM is the superior approach. This study marks the first implementation of OCSANM alongside the redesigned IHGS and LFDSA algorithms in the optimization of FOPID controller parameters for non-ideal DC-DC buck converter systems. The OCSANM-based FOPID controlled non-ideal DC-DC buck converter system was compared with CSA, IHGS, and LFDSA algorithm-based systems, as well as a conventional pole placement (PP) method. This comparison examined transient and frequency responses, objective function values, measurement noise, and robustness analyses. The proposed OCSANM-based system demonstrated rise times that were 25.98%, 36.71%, and 70.63% faster, and settling times that were 14.74%, 20.56%, and 78.58% faster than IHGS, LFDSA, and PP, respectively. Furthermore, the OCSANM-based system exhibited bandwidth increases of 38.59%, 53.68%, and 67.39% compared to the existing approach-based systems, respectively. Additionally, analog circuits using operational amplifiers (Op-Amps) were implemented for non-ideal DC-DC buck converter systems obtained using the optimal FOPID controller parameters provided by OCSANM, CSA, IHGS, and LFDSA algorithms, as well as the filtered PID (FPID) parameters provided by the PP method. These circuits were designed in PSIM software, and transient response, load and input voltage variation effects on output voltage, and frequency response analyses were performed for the four algorithms. Consistent with the comparisons made in MATLAB, the results demonstrated that OCSANM achieved the best performance. These findings validated the effectiveness of the OCSANM algorithm in designing FOPID controllers for non-ideal DC-DC buck converter systems. Finally, the effects of different approximation methods as well as the level of order reduction after the conversion of fractional order to integer order on system performance were analyzed to demonstrate the superiority of the chosen approach.
This study presents the design of a fractional-order proportional-integral-derivative (FOPID) controller for a non-ideal direct current-to-direct current (DC-DC) buck converter. The gain parameters of the FOPID controller were obtained using a novel metaheuristic algorithm called the opposition-based cooperation search algorithm with Nelder-Mead (OCSANM), which was designed considering disturbance effects and constrained within a desired cutoff frequency range. OCSANM was developed by integrating the Nelder-Mead (NM) algorithm and opposition-based learning (OBL) into the cooperation search algorithm (CSA). OBL was incorporated to enhance the algorithm's exploration capability, while NM was added to improve its exploitation capability. OCSANM, which was first introduced to the literature through this study and its derived publications, was obtained by integrating the Nelder-Mead (NM) algorithm and opposition-based learning (OBL) methods into the cooperation search algorithm (CSA). OBL was incorporated to enhance the algorithm's exploration capability, while NM was added to improve its exploitation capability. In addition, the improved hunger games search (IHGS) and the improved Lévy flight distribution with simulated annealing (LFDSA) algorithms, which were designed without any restrictions for ideal DC-DC buck converter systems with FOPID controllers and were the highest performing algorithms in the literature until the writing of this thesis, were redesigned for the non-ideal DC-DC buck converters by incorporating the crossover frequency constraint for this study and compared with the proposed algorithm. These comparisons consist of analyzes such as box plot analysis, nonparametric statistical tests, benchmark functions analysis and convergence behavior. These comparisons have shown that OCSANM is the superior approach. This study marks the first implementation of OCSANM alongside the redesigned IHGS and LFDSA algorithms in the optimization of FOPID controller parameters for non-ideal DC-DC buck converter systems. The OCSANM-based FOPID controlled non-ideal DC-DC buck converter system was compared with CSA, IHGS, and LFDSA algorithm-based systems, as well as a conventional pole placement (PP) method. This comparison examined transient and frequency responses, objective function values, measurement noise, and robustness analyses. The proposed OCSANM-based system demonstrated rise times that were 25.98%, 36.71%, and 70.63% faster, and settling times that were 14.74%, 20.56%, and 78.58% faster than IHGS, LFDSA, and PP, respectively. Furthermore, the OCSANM-based system exhibited bandwidth increases of 38.59%, 53.68%, and 67.39% compared to the existing approach-based systems, respectively. Additionally, analog circuits using operational amplifiers (Op-Amps) were implemented for non-ideal DC-DC buck converter systems obtained using the optimal FOPID controller parameters provided by OCSANM, CSA, IHGS, and LFDSA algorithms, as well as the filtered PID (FPID) parameters provided by the PP method. These circuits were designed in PSIM software, and transient response, load and input voltage variation effects on output voltage, and frequency response analyses were performed for the four algorithms. Consistent with the comparisons made in MATLAB, the results demonstrated that OCSANM achieved the best performance. These findings validated the effectiveness of the OCSANM algorithm in designing FOPID controllers for non-ideal DC-DC buck converter systems. Finally, the effects of different approximation methods as well as the level of order reduction after the conversion of fractional order to integer order on system performance were analyzed to demonstrate the superiority of the chosen approach.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
İdeal Olmayan DA-DA Düşürücü Dönüştürücü, İş Birliği Arama Algoritması, Karşıt-Tabanlı Öğrenme, Nelder-Mead Algoritması, FOPID Denetleyici, Non-ideal DC-DC Buck Converter, Cooperation Search Algorithm, FOPID Controller, Nelder-Mead Algorithm, Opposition-Based Learning
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Ersalı, C. (2024). İdeal olmayan da-da düşürücü dönüştürücüler için optimal kesir dereceli pıd denetleyici tasarımı. (Yayınlanmamış Doktora Tezi). Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Batman.
