Kilitlenmeyi Önleyici Fren Sistemleri için Metasezgisel Algoritmalar Kullanılarak Optimize Edilmiş PID Kontrolcü Tasarımı

Creative Commons License

Tezel Y., Emirler M. T.

27. Otomatik Kontrol Ulusal Konferansı, Ankara, Türkiye, 8 - 10 Ekim 2026, ss.289-294, (Tam Metin Bildiri)

  • Yayın Türü: Bildiri / Tam Metin Bildiri
  • Basıldığı Şehir: Ankara
  • Basıldığı Ülke: Türkiye
  • Sayfa Sayıları: ss.289-294
  • Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
  • Yıldız Teknik Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Kilitlenmeyi Önleyici Fren Sistemi (ABS), acil frenleme sırasında tekerlek kilitlenmesini önleyerek araç güvenliğini artırır. Bu çalışmada, MATLAB/Simulink'in yerleşik "Modeling an Anti-Lock Braking System" örneği temel alınarak oluşturulan bir çeyrek araç ABS modelinde tekerlek kayma oranını kontrol etmek amacıyla bir PID kontrolcü tasarlanmıştır. PID kontrolcü kazançları, üç farklı metasezgisel algoritma kullanılarak optimize edilmiştir: Genetik Algoritma (GA), Parçacık Sürüsü Optimizasyonu (PSO) ve Gri Kurt Optimizasyonu (GWO). Her bir algoritmanın performansı, durma mesafesi ve durma süresini içeren özel tasarlanmış bileşik bir maliyet fonksiyonu temel alınarak değerlendirilmiştir. Simülasyon sonuçları, her üç optimizasyon tekniğinin de kontrol performansını önemli ölçüde iyileştirdiğini; GWO'nun ise değişen yol tutunma koşulları altında maliyet fonksiyonunu minimize etmede avantaj sunduğunu göstermektedir. Bu karşılaştırmalı analiz, ABS kontrolünde metasezgisel parametre ayarlama yöntemlerinin etkinliğini vurgulamaktadır.

The Anti-lock Braking System (ABS) enhances vehicle safety by preventing wheel lockup during emergency braking. In this study, a PID controller is designed to regulate wheel slip ratio in a quarter-vehicle ABS model implemented using MATLAB/Simulink's built-in "Modeling an Anti-Lock Braking System" example. The PID controller gains are optimized using three different metaheuristic algorithms: Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), and Gray Wolf Optimizer (GWO). The performance of each algorithm is evaluated based on a custom composite cost function that includes stopping distance and stopping time. The simulation results show that all three optimization techniques significantly improve control performance, with GWO offering an advantage in minimizing the cost function under varying road adhesion conditions. This comparative analysis highlights the effectiveness of metaheuristic tuning methods for ABS control.