Dc motor için Dandelion optimizasyon algoritmasına dayalı PID parametreleri ayarı

Konum ve hız üzerinde kesin kontrol gerektiren çeşitli uygulamalarda, örneğin robotik ve CNC makinelerinde, doğru akım (DC) motorların kullanımı geniş bir şekilde kabul görmüştür. Bu bağlamda, bu tezde sürekli mıknatıslı bir DC motor (PMDC) üzerine kapsamlı bir inceleme yapılmıştır. Motorun döner hızı ve açısal konumu yönetmek için kademeli bir P-PI denetleyici formüle edilmiş ve uygulanmıştır. Üç ayrı denetleyiciden oluşan kademeli yapı, ilk denetleyicinin akım regülasyonuna, ikincisinin hız ayarlamasına ve üçüncüsünün konum yönetimine adanmış şekilde tasarlanmıştır. DC motoru için kontrol metodolojisini optimize etmek amacıyla çeşitli algoritmalar keşfedilmiştir. Klasik metod (CM), genetik algoritma (GA), kelebek optimizasyon algoritması (BOA) ve karahindiba optimizasyon algoritması (DOA) bu amaç için uygulanmıştır. Bu dört algoritmayı karşılaştırmak için performans kriterleri kullanılmıştır. DOA'nın en kısa yükselme süresini 0.076 saniye ve en az aşımı %3.13 ile gösterdiği, dolayısıyla motor kontrolü için üstün bir seçenek olduğu belirlenmiştir. Hemen ardından BOA, 0.08 saniye yükselme süresi ve biraz daha yüksek aşım oranı olan %4 ile gösterilmiştir. Öte yandan, GA'nın daha uzun bir yükselme süresi olan 0.35 saniye, yerleşme süresi olan 0.5 saniye ve en yüksek aşım oranı olan %8.1128 ile daha az etkili olduğu gözlemlenmiştir. PID denetleyici parametrelerinin optimizasyonu, zaman etki alanına olan olağanüstü yanıtı ve arzu edilen performans ölçütlerine ulaşması nedeniyle DOA kullanılarak sonrasında gerçekleştirilmiştir. DOA ile optimize edildiğinde, kademeli P-PI denetleyicinin PMDC motorunun hızı ve konumu üzerinde üstün kontrol sağladığı gösterilmiştir. Bu optimizasyon sayesinde, daha yüksek bir doğruluk ve kararlılık seviyesi elde edilmiş, böylece motor değişkenleri üzerinde titiz kontrol gerektiren pratik uygulamalarda sistem daha güvenilir ve verimli hale getirilmiştir. Sistematik bir değerlendirme aracılığıyla, kademeli P-PI denetleyicinin mimarisi daha rafine ve etkili bir kontrol stratejisi sağlamakta olduğu ortaya çıkmıştır. Ayrıca, denetleyiciyi ince ayarlamak için optimizasyon algoritmalarını kullanmanın faydası açıkça doğrulanmıştır. İncelenen algoritmalar arasında, DOA PID denetleyici parametrelerini optimize etmede en etkili olanı olarak ortaya çıkmış, böylece gerçek dünya senaryolarında uygulanabilirliği ve etkinliği doğrulanmıştır. Bu tezin bulguları, kesin motor kontrolünün hayati önem taşıdığı endüstriler ve uygulamalar için önemli sonuçlar taşımaktadır. DOA tarafından optimize edilen kademeli P-PI denetleyicinin uygulanmasıyla, motor kontrolündeki sanatın durumu ilerlemiştir. Araştırma, PMDC motorlarındaki hız ve konum kontrolü ile ilgili mevcut zorlukları başarıyla ele almış ve bu alandaki gelecekteki çalışmalar için sağlam bir temel atmıştır. Böylece, PMDC motor kontrolü bağlamında çeşitli optimizasyon algoritmalarının karşılaştırmalı avantajları ve sınırlılıkları hakkında kapsamlı bir anlayış elde edilmiş, DOA'nın optimizasyon için önde gelen seçenek olarak tanımlanmasına neden olmuştur.