Research Article
BibTex RIS Cite

Kızıl Tilki Optimizasyon Algoritması ile Da-Da Alçaltıcı Tip Dönüştürücü Kontrolör Katsayılarının Optimizasyonu

Year 2022, Volume: 4 Issue: 2, 129 - 140, 26.10.2022
https://doi.org/10.46387/bjesr.1111592

Abstract

Bu çalışmada, da gerilime ihtiyaç duyulan cihazlarda yaygın olarak kullanılan alçaltıcı tip da-da dönüştürücünün kapalı çevrim çıkış gerilim kontrolü yapılmıştır. Kontrolör katsayılarının belirlenmesi için meta-sezgisel yöntemlerin son zamanlarda oldukça fazla kullanıldığı görülmektedir. Kızıl tilki optimizasyon algoritması literatüre yeni kazandırılan meta-sezgisel bir yöntem olup kızıl tilkilerin ava yaklaşması, avlanması ve sürü içerisindeki davranışlarından esinlenerek modellenmiş sürü zekasına dayanan bir algoritmadır. PI kontrolörü ile kızıl tilki optimizasyon yöntemi kullanılarak sistemin kontrol performans kriterlerinden sürekli hal hatası iyileştirilmeye çalışılmıştır. Yapılmak istenen iyileştirme işlemi için kullanılan amaç fonksiyonu; zamanla ağırlıklandırılmış hata karelerinin toplamı, hata mutlak değerlerinin toplamı ve hata karelerinin toplamı değerlerinin ortalaması alınarak hesaplanmıştır. Bu çalışma Matlab/Simulink ortamında gerçekleştirilmiş olup elde edilen sonuçlar parçacık sürü optimizasyonu yöntemi ile karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir.

References

  • [1] Y. Atalan Ayaz, “Ambulance Service for Hospital Selection: Optimization with Discrete-Event Simulation Application for Yozgat Province of Turkey,” Mühendislik Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi, vol. 3, no. 1, pp. 112–122, Apr. 2021.
  • [2] G. Mühürcü, A. Mühürcü, E. Köse, and A. Kuyumcu, “Parameter Optimization of PI Controller by PSO for Optimal Controlling of a Buck Converter’s Output,” 2017 International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP), Sep. 2017, pp. 1–6. doi: 10.1109/IDAP.2017.8090234.
  • [3] M. Y. Özsağlam and M. Çunkaş, “Optimizasyon Problemlerinin Çözümü için Parçaçık Sürü Optimizasyonu Algoritması,” Journal of Polytechnic, vol. 11, no. 4, pp. 299–305, Nov. 2008, doi: 10.2339/2008.11.4.
  • [4] S. Mirjalili, S. M. Mirjalili, and A. Lewis, “Grey Wolf Optimizer,” Advances in Engineering Software, vol. 69, pp. 46–61, 2014, doi: 10.1016/j.advengsoft.2013.12.007.
  • [5] D. Połap and M. Woźniak, “Red fox optimization algorithm,” Expert Systems with Applications, vol. 166, no. 114107, Mar. 2021, doi: 10.1016/j.eswa.2020.114107.
  • [6] E. K. Yaylacı, A. E. Yılmaz, and H. N. Özdeş, “Geliştirilmiş Parçacık Sürü Optimizasyon Algoritması ile Da-Da Alçaltıcı Tip Dönüştürücünün PI Katsayılarının Optimizasyonu,” 2nd International Conference on Applied Engineering and Natural Sciences, Mar. 2022, pp. 257–261.
  • [7] Z. Fu, J. An, Q. Yang, H. Yuan, Y. Sun, and H. Ebrahimian, “Skin Cancer Detection Using Kernel Fuzzy C-means and Developed Red Fox Optimization Algorithm,” Biomedical Signal Processing and Control, vol. 71, no. 103160, Jan. 2022, doi: 10.1016/j.bspc.2021.103160.
  • [8] Z. Huo, S. J. Liu, and H. Ebrahimian, “Aircraft Energy Management System Using Chaos Red Fox Optimization Algorithm,” Journal of Electrical Engineering and Technology, vol. 17, no. 1, pp. 179–195, Jan. 2022, doi: 10.1007/s42835-021-00884-5.
  • [9] M. Zhang, Z. Xu, X. Lu, Y. Liu, Q. Xiao, and B. Taheri, “An Optimal Model Identification for Solid Oxide Fuel Cell Based on Extreme Learning Machines Optimized by Improved Red Fox Optimization Algorithm,” International Journal of Hydrogen Energy, vol. 46, no. 55, pp. 28270–28281, Aug. 2021, doi: 10.1016/j.ijhydene.2021.06.046.
  • [10] N. Zhu, X. Liu, Q. Dong, and D. Rodriguez, “Optimization of Zero-Energy Building by Multi-Criteria Optimization Method: A Case Study,” Journal of Building Engineering, vol. 44, no. 102969, pp. 1–13, 2021.
  • [11] D. Yousri et al., “Modified Interactive Algorithm Based on Runge Kutta Optimizer for Photovoltaic Modeling: Justification Under Partial Shading and Varied Temperature Conditions,” IEEE Access, vol. 10, pp. 20793–20815, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3152160.
  • [12] R. Luo and M. Shafiee, “The Application of Metaheuristics in Optimal Parameter Identification of Solid Oxide Fuel Cell,” Energy Reports, vol. 7, pp. 2563–2573, May 2021.
  • [13] D. Połap and M. Woźniak, “Meta-Heuristic as Manager in Federated Learning Approaches for Image Processing Purposes,” Applied Soft Computing, vol. 113, no. 107872, 2021.
  • [14] A. Mamizadeh, N. Genc, and R. Rajabioun, “Optimal Tuning of PI Controller for Boost DC-DC Converters Based on Cuckoo Optimization Algorithm,” 2018 7th International Conference on Renewable Energy Research and Applications (ICRERA), 2018, pp. 677–680. doi: 10.1109/ICRERA.2018.8566883.
  • [15] S. Vadi, F. Batincan Gurbuz, R. Bayindir, and S. Sagiroglu, “Optimization of PI Based Buck-Boost Converter by Particle Swarm Optimization Algorithm,” 2021 9th International Conference on Smart Grid (icSmartGrid), 2021, pp. 295–301. doi: 10.1109/icSmartGrid52357.2021.9551229.
  • [16] E. Köse, G. Mühürcü, A. Mühürcü, and B. Sevim, “SFLA Based PI Parameter Optimization for Optimal Controlling of a Buck Converter’s Voltage,” 2017 International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP), Sep. 2017, pp. 1–5. doi: 10.1109/IDAP.2017.8090232.
  • [17] O. Kapukaya, “Adaptif Parçacık Sürü Optimizasyonu ve Karınca Kolonisi Algoritması Kullanarak Öz Ayarlamalı PID Denetleyici Tasarımı,” Yüksek Lisans Tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Kahramanmaraş, 2019.
  • [18] H. Gözde, M. C. Taplamacıoğlu, ilhan Kocaarslan, and M. A. Şenol, “İki Bölgeli Ara-Isıtmalı Termal Güç Sisteminin Yük-Frekans Kontrolü için Parçacık Sürüsü Optimizasyonu Tabanlı PI-Kontrolör,” Isı Bilimi ve Tekniği Dergisi, vol. 30, no. 1, pp. 13–21, Mar. 2010.
  • [19] O.T.Altınöz and H.Erdem, “Evaluation Function Comparison of Particle Swarm Optimization for Buck Converter,” International Symposium on Power Electronics, Electrical Drives, Automation and Motion, 2010, pp. 798–802. doi: 10.1109/SPEEDAM.2010.5542160.
  • [20] H. Aygun and H. Demirel, “Comparison of PSO-PID, FLC and PID in a Circulating Fluidized Bed Boiler,” 7th International Conference on Electrical and Electronics Engineering, Dec. 2011, pp. 355–359.
  • [21] H. Aygün, “Akışkan Yataklı Buhar Kazanının Yatak Sıcaklığının Parçacık Sürüsü Optimizasyonu Tabanlı PID Kontrolör (PSO-PID) le Kontrolü,” Yüksek Lisans Tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Karabük, 2011.
Year 2022, Volume: 4 Issue: 2, 129 - 140, 26.10.2022
https://doi.org/10.46387/bjesr.1111592

Abstract

References

  • [1] Y. Atalan Ayaz, “Ambulance Service for Hospital Selection: Optimization with Discrete-Event Simulation Application for Yozgat Province of Turkey,” Mühendislik Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi, vol. 3, no. 1, pp. 112–122, Apr. 2021.
  • [2] G. Mühürcü, A. Mühürcü, E. Köse, and A. Kuyumcu, “Parameter Optimization of PI Controller by PSO for Optimal Controlling of a Buck Converter’s Output,” 2017 International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP), Sep. 2017, pp. 1–6. doi: 10.1109/IDAP.2017.8090234.
  • [3] M. Y. Özsağlam and M. Çunkaş, “Optimizasyon Problemlerinin Çözümü için Parçaçık Sürü Optimizasyonu Algoritması,” Journal of Polytechnic, vol. 11, no. 4, pp. 299–305, Nov. 2008, doi: 10.2339/2008.11.4.
  • [4] S. Mirjalili, S. M. Mirjalili, and A. Lewis, “Grey Wolf Optimizer,” Advances in Engineering Software, vol. 69, pp. 46–61, 2014, doi: 10.1016/j.advengsoft.2013.12.007.
  • [5] D. Połap and M. Woźniak, “Red fox optimization algorithm,” Expert Systems with Applications, vol. 166, no. 114107, Mar. 2021, doi: 10.1016/j.eswa.2020.114107.
  • [6] E. K. Yaylacı, A. E. Yılmaz, and H. N. Özdeş, “Geliştirilmiş Parçacık Sürü Optimizasyon Algoritması ile Da-Da Alçaltıcı Tip Dönüştürücünün PI Katsayılarının Optimizasyonu,” 2nd International Conference on Applied Engineering and Natural Sciences, Mar. 2022, pp. 257–261.
  • [7] Z. Fu, J. An, Q. Yang, H. Yuan, Y. Sun, and H. Ebrahimian, “Skin Cancer Detection Using Kernel Fuzzy C-means and Developed Red Fox Optimization Algorithm,” Biomedical Signal Processing and Control, vol. 71, no. 103160, Jan. 2022, doi: 10.1016/j.bspc.2021.103160.
  • [8] Z. Huo, S. J. Liu, and H. Ebrahimian, “Aircraft Energy Management System Using Chaos Red Fox Optimization Algorithm,” Journal of Electrical Engineering and Technology, vol. 17, no. 1, pp. 179–195, Jan. 2022, doi: 10.1007/s42835-021-00884-5.
  • [9] M. Zhang, Z. Xu, X. Lu, Y. Liu, Q. Xiao, and B. Taheri, “An Optimal Model Identification for Solid Oxide Fuel Cell Based on Extreme Learning Machines Optimized by Improved Red Fox Optimization Algorithm,” International Journal of Hydrogen Energy, vol. 46, no. 55, pp. 28270–28281, Aug. 2021, doi: 10.1016/j.ijhydene.2021.06.046.
  • [10] N. Zhu, X. Liu, Q. Dong, and D. Rodriguez, “Optimization of Zero-Energy Building by Multi-Criteria Optimization Method: A Case Study,” Journal of Building Engineering, vol. 44, no. 102969, pp. 1–13, 2021.
  • [11] D. Yousri et al., “Modified Interactive Algorithm Based on Runge Kutta Optimizer for Photovoltaic Modeling: Justification Under Partial Shading and Varied Temperature Conditions,” IEEE Access, vol. 10, pp. 20793–20815, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3152160.
  • [12] R. Luo and M. Shafiee, “The Application of Metaheuristics in Optimal Parameter Identification of Solid Oxide Fuel Cell,” Energy Reports, vol. 7, pp. 2563–2573, May 2021.
  • [13] D. Połap and M. Woźniak, “Meta-Heuristic as Manager in Federated Learning Approaches for Image Processing Purposes,” Applied Soft Computing, vol. 113, no. 107872, 2021.
  • [14] A. Mamizadeh, N. Genc, and R. Rajabioun, “Optimal Tuning of PI Controller for Boost DC-DC Converters Based on Cuckoo Optimization Algorithm,” 2018 7th International Conference on Renewable Energy Research and Applications (ICRERA), 2018, pp. 677–680. doi: 10.1109/ICRERA.2018.8566883.
  • [15] S. Vadi, F. Batincan Gurbuz, R. Bayindir, and S. Sagiroglu, “Optimization of PI Based Buck-Boost Converter by Particle Swarm Optimization Algorithm,” 2021 9th International Conference on Smart Grid (icSmartGrid), 2021, pp. 295–301. doi: 10.1109/icSmartGrid52357.2021.9551229.
  • [16] E. Köse, G. Mühürcü, A. Mühürcü, and B. Sevim, “SFLA Based PI Parameter Optimization for Optimal Controlling of a Buck Converter’s Voltage,” 2017 International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP), Sep. 2017, pp. 1–5. doi: 10.1109/IDAP.2017.8090232.
  • [17] O. Kapukaya, “Adaptif Parçacık Sürü Optimizasyonu ve Karınca Kolonisi Algoritması Kullanarak Öz Ayarlamalı PID Denetleyici Tasarımı,” Yüksek Lisans Tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Kahramanmaraş, 2019.
  • [18] H. Gözde, M. C. Taplamacıoğlu, ilhan Kocaarslan, and M. A. Şenol, “İki Bölgeli Ara-Isıtmalı Termal Güç Sisteminin Yük-Frekans Kontrolü için Parçacık Sürüsü Optimizasyonu Tabanlı PI-Kontrolör,” Isı Bilimi ve Tekniği Dergisi, vol. 30, no. 1, pp. 13–21, Mar. 2010.
  • [19] O.T.Altınöz and H.Erdem, “Evaluation Function Comparison of Particle Swarm Optimization for Buck Converter,” International Symposium on Power Electronics, Electrical Drives, Automation and Motion, 2010, pp. 798–802. doi: 10.1109/SPEEDAM.2010.5542160.
  • [20] H. Aygun and H. Demirel, “Comparison of PSO-PID, FLC and PID in a Circulating Fluidized Bed Boiler,” 7th International Conference on Electrical and Electronics Engineering, Dec. 2011, pp. 355–359.
  • [21] H. Aygün, “Akışkan Yataklı Buhar Kazanının Yatak Sıcaklığının Parçacık Sürüsü Optimizasyonu Tabanlı PID Kontrolör (PSO-PID) le Kontrolü,” Yüksek Lisans Tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Karabük, 2011.
There are 21 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Electrical Engineering
Journal Section Research Articles
Authors

Ersagun Kürşat Yaylacı 0000-0003-0358-5617

Ahmet Erdem Yılmaz 0000-0002-8408-5536

Hatice Nur Özdeş 0000-0002-3198-3412

Publication Date October 26, 2022
Published in Issue Year 2022 Volume: 4 Issue: 2

Cite

APA Yaylacı, E. K., Yılmaz, A. E., & Özdeş, H. N. (2022). Kızıl Tilki Optimizasyon Algoritması ile Da-Da Alçaltıcı Tip Dönüştürücü Kontrolör Katsayılarının Optimizasyonu. Mühendislik Bilimleri Ve Araştırmaları Dergisi, 4(2), 129-140. https://doi.org/10.46387/bjesr.1111592
AMA Yaylacı EK, Yılmaz AE, Özdeş HN. Kızıl Tilki Optimizasyon Algoritması ile Da-Da Alçaltıcı Tip Dönüştürücü Kontrolör Katsayılarının Optimizasyonu. Müh.Bil.ve Araş.Dergisi. October 2022;4(2):129-140. doi:10.46387/bjesr.1111592
Chicago Yaylacı, Ersagun Kürşat, Ahmet Erdem Yılmaz, and Hatice Nur Özdeş. “Kızıl Tilki Optimizasyon Algoritması Ile Da-Da Alçaltıcı Tip Dönüştürücü Kontrolör Katsayılarının Optimizasyonu”. Mühendislik Bilimleri Ve Araştırmaları Dergisi 4, no. 2 (October 2022): 129-40. https://doi.org/10.46387/bjesr.1111592.
EndNote Yaylacı EK, Yılmaz AE, Özdeş HN (October 1, 2022) Kızıl Tilki Optimizasyon Algoritması ile Da-Da Alçaltıcı Tip Dönüştürücü Kontrolör Katsayılarının Optimizasyonu. Mühendislik Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi 4 2 129–140.
IEEE E. K. Yaylacı, A. E. Yılmaz, and H. N. Özdeş, “Kızıl Tilki Optimizasyon Algoritması ile Da-Da Alçaltıcı Tip Dönüştürücü Kontrolör Katsayılarının Optimizasyonu”, Müh.Bil.ve Araş.Dergisi, vol. 4, no. 2, pp. 129–140, 2022, doi: 10.46387/bjesr.1111592.
ISNAD Yaylacı, Ersagun Kürşat et al. “Kızıl Tilki Optimizasyon Algoritması Ile Da-Da Alçaltıcı Tip Dönüştürücü Kontrolör Katsayılarının Optimizasyonu”. Mühendislik Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi 4/2 (October 2022), 129-140. https://doi.org/10.46387/bjesr.1111592.
JAMA Yaylacı EK, Yılmaz AE, Özdeş HN. Kızıl Tilki Optimizasyon Algoritması ile Da-Da Alçaltıcı Tip Dönüştürücü Kontrolör Katsayılarının Optimizasyonu. Müh.Bil.ve Araş.Dergisi. 2022;4:129–140.
MLA Yaylacı, Ersagun Kürşat et al. “Kızıl Tilki Optimizasyon Algoritması Ile Da-Da Alçaltıcı Tip Dönüştürücü Kontrolör Katsayılarının Optimizasyonu”. Mühendislik Bilimleri Ve Araştırmaları Dergisi, vol. 4, no. 2, 2022, pp. 129-40, doi:10.46387/bjesr.1111592.
Vancouver Yaylacı EK, Yılmaz AE, Özdeş HN. Kızıl Tilki Optimizasyon Algoritması ile Da-Da Alçaltıcı Tip Dönüştürücü Kontrolör Katsayılarının Optimizasyonu. Müh.Bil.ve Araş.Dergisi. 2022;4(2):129-40.