DC-DC Boost Dönüştürücü için Kullanılan Pid Kontrolcüsünün Parametrelerinin Belirlenmesinde Gri Kurt ve Kızıl Tilki Algoritmasının Kullanılması

Abstract

Bu çalışmada, DC-DC boost dönüştürücü devresinin çıkış gerilimini sabit referans değerinde tutmak amacıyla PID tabanlı bir kontrol sistemi tasarlanmış ve PID kazanç parametreleri GWO, RFO ve ABC algoritmaları ile optimize edilmiştir. Sistem performansı; geçici rejim davranışları, aşım, yerleşme süresi ve ISE, IAE, ITAE hata kriterlerine göre değerlendirilmiş, ayrıca yük direnci (R) ve giriş gerilimi (Vin) değişkenlikleri altında algoritmaların adaptif kontrol kabiliyetleri test edilmiştir. Gerçekleştirilen analizler sonucunda, GWO algoritması sabit ve direnç değişkenliği koşullarında en düşük hata kriterlerine ulaşarak öne çıkmıştır. Bu koşullarda IAE, ISE ve ITAE değerleri açısından diğer algoritmalara kıyasla daha başarılı sonuçlar üretmiş; ayrıca sistemin referans değere hızlı oturmasını sağlamıştır. Vin değişkenliği gibi dışsal bozulmalar altında ise GWO, RFO ve ABC algoritmaları benzer seviyede hata değerleri vermiştir. GWO'nun sistem tepkisinde gözlemlenen aşım, diğer algoritmalara kıyasla biraz daha yüksek olsa da bu aşım kısa sürede sönümlenmiş ve sistem hızlı şekilde kararlı duruma ulaşmıştır. Ayrıca, algoritmaların hata kriterleri (IAE, ISE, ITAE) bazında sıralı istatistiksel karşılaştırmasını yapmak amacıyla Friedman testi uygulanmıştır. Yapılan bu çoklu karşılaştırmalı analiz sonucunda, GWO algoritması istatistiksel olarak en iyi genel performansı sergileyen yöntem olarak öne çıkmıştır. Test sonuçlarına göre GWO, her üç hata kriteri açısından da en düşük sıralama ortalamalarına sahip olmuş; bu da algoritmanın hem sabit hem de değişken koşullarda diğerlerine kıyasla daha istikrarlı ve başarılı bir performans sunduğunu istatistiksel olarak da doğrulamaktadır. Sonuç olarak, her üç algoritma PID optimizasyonunda etkili sonuçlar vermiştir. GWO, genel hata performansı, geçici rejim başarısı ve istatistiksel üstünlükleri ile öne çıkarken; ABC algoritması daha yumuşak ancak daha geç tepki veren bir yapı sunmuştur. RFO ise düşük aşım avantajına sahip olmakla birlikte bazı hata kriterlerinde geri planda kalmıştır. Bu değerlendirmeler doğrultusunda, benzer sistemlerde yüksek global arama kapasitesi ve hızlı yakınsama özelliği sunan GWO gibi optimizasyon algoritmalarının tercih edilmesi, kontrol sistemlerinin performansını artırmak açısından daha uygun bir strateji olabilir.In this study, a PID-based control system was designed to maintain the output voltage of a DC-DC boost converter at a fixed reference value, and the PID gain parameters were optimized using the Grey Wolf Optimization (GWO), Red Fox Optimization (RFO), and Artificial Bee Colony (ABC) algorithms. The system performance was evaluated in terms of transient response behavior, overshoot, settling time, and error criteria such as ISE, IAE, and ITAE. Additionally, the adaptive control capabilities of the algorithms were tested under variations in load resistance (R) and input voltage (Vin). According to the analysis results, the GWO algorithm stood out under both steady and load-varying conditions by achieving the lowest error criteria. In these scenarios, it outperformed the other algorithms in terms of IAE, ISE, and ITAE values and enabled the system to quickly reach the reference value. Under input voltage variations, all three algorithms—GWO, RFO, and ABC—produced similar error levels. Although the GWO algorithm exhibited slightly higher overshoot compared to the others, this overshoot was rapidly damped, and the system quickly settled to a stable state. Furthermore, a Friedman test was applied to statistically compare the algorithms based on the error criteria (IAE, ISE, ITAE). The results of this multi-comparison analysis showed that GWO statistically achieved the best overall performance. GWO had the lowest average ranks for all three error criteria, statistically confirming its more consistent and successful performance under both steady and variable conditions. In conclusion, all three algorithms produced effective results in PID optimization. However, GWO emerged as the most suitable method due to its superior error performance, fast transient response, and statistical advantages. While the ABC algorithm provided a smoother yet slower control response, the RFO algorithm offered low overshoot but fell behind in some error metrics. Based on these findings, optimization algorithms like GWO—with strong global search capabilities and rapid convergence—are recommended for improving the performance of control systems in similar applications.