Artificial Bee Colony and Cuckoo Search Optimization Algorithms Based LQR Controller Design for Residual Vibration Control of Satellite Flexible Wings

Ferhat Kaya; Çağlar Conker

Makale detayları

Artificial Bee Colony and Cuckoo Search Optimization Algorithms Based LQR Controller Design for Residual Vibration Control of Satellite Flexible Wings

Yazarlar:

Ferhat Kaya | Çağlar Conker

Yayıncı:

Dokuz Eylul University

Ana Başlıklar:

Mühendislik

Dergi:

Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi Vol.26 Issue 77, pp.316-324

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

5/2024

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001317357

pISSN:

1302-9304

Anahtar kelimeler:

Özet:

 The present study provides details on the design and performance analysis of the Artificial Bee Colony ABC and Cuckoo Search CS metaheuristic optimization algorithms for the multi-objective optimization of linear quadratic regulator LQR controller parameters for a flexible satellite wing. A novel multi-objective function was designed, taking into account significant parameters of control responses, and was optimized using ABC and CS metaheuristic algorithms. Different initial configurations were determined for the algorithms, and simulations were performed for 100 iterations for three different 10, 50, and 100 population sizes. The results obtained were compared to identify the configurations that led to more successful control responses. These configurations were then compared to some studies in the literature that used the same system. The obtained results were compared with the existing literature on PSO, m-PSO algorithms, and traditionally designed LQR controller studies to demonstrate the effectiveness of the proposed approach. The proposed multi-objective function and the Cuckoo Algorithm showed a superior performance of 37.56 compared to the PSO algorithm and 61.87 compared to the m-PSO algorithm in flexible satellite wing angle.

 The present study provides details on the design and performance analysis of the Artificial Bee Colony ABC and Cuckoo Search CS metaheuristic optimization algorithms for the multi-objective optimization of linear quadratic regulator LQR controller parameters for a flexible satellite wing. A novel multi-objective function was designed, taking into account significant parameters of control responses, and was optimized using ABC and CS metaheuristic algorithms. Different initial configurations were determined for the algorithms, and simulations were performed for 100 iterations for three different 10, 50, and 100 population sizes. The results obtained were compared to identify the configurations that led to more successful control responses. These configurations were then compared to some studies in the literature that used the same system. The obtained results were compared with the existing literature on PSO, m-PSO algorithms, and traditionally designed LQR controller studies to demonstrate the effectiveness of the proposed approach. The proposed multi-objective function and the Cuckoo Algorithm showed a superior performance of 37.56 compared to the PSO algorithm and 61.87 compared to the m-PSO algorithm in flexible satellite wing angle.

 The present study provides details on the design and performance analysis of the Artificial Bee Colony ABC and Cuckoo Search CS metaheuristic optimization algorithms for the multi-objective optimization of linear quadratic regulator LQR controller parameters for a flexible satellite wing. A novel multi-objective function was designed, taking into account significant parameters of control responses, and was optimized using ABC and CS metaheuristic algorithms. Different initial configurations were determined for the algorithms, and simulations were performed for 100 iterations for three different 10, 50, and 100 population sizes. The results obtained were compared to identify the configurations that led to more successful control responses. These configurations were then compared to some studies in the literature that used the same system. The obtained results were compared with the existing literature on PSO, m-PSO algorithms, and traditionally designed LQR controller studies to demonstrate the effectiveness of the proposed approach. The proposed multi-objective function and the Cuckoo Algorithm showed a superior performance of 37.56 compared to the PSO algorithm and 61.87 compared to the m-PSO algorithm in flexible satellite wing angle.

 Sunulan çalışma, esnek bir uydu kanadı için doğrusal kuadratik regülatör LQR denetleyici parametrelerinin çok amaçlı optimizasyonunda Yapay Arı Kolonisi ve Guguk Kuşu metasezgisel optimizasyon algoritmalarının tasarımı ve performans analizi hakkında ayrıntılar sunmaktadır. Kontrol yanıtlarının önemli parametreleri göz önünde bulundurularak yeni bir çoklu amaç fonksiyonu tasarlanmış ve Yapay Arı Kolonisi ABC ve Guguk Kuşu CS metasezgisel algoritmaları ile optimize edilmiştir. Algoritmaların başlangıç değerleri için farklı farklı üçer konfigürasyon belirlenerek bu konfigürasyonlar üç farklı 10,50 ve 100 popülasyon boyutu değerleri için 100 iterasyonda simülasyonlar yapılarak elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Daha başarılı kontrol yanıtlarına ulaşan konfigürasyonlar ile literatürde aynı düzenek ile yapılan bazı çalışmalar karşılaştırılmaktadır. Elde edilen sonuçlar literatürde mevcut bulunan, PSO, m-PSO algoritmaları ve geleneksel tasarlanmış LQR denetleyici çalışmaları ile kıyaslanarak önerilen yaklaşımın etkinliği gösterilmiştir. Önerilen çoklu amaç fonksiyonu ve Guguk Kuşu Algoritması, esnek uydu kanadı sapma açısında PSO algoritmasına kıyasla 37,56 ve m-PSO algoritması ile karşılaştırıldığında ise 61,87 oranında daha üstün bir performans göstermiştir.

Makale detayları

Artificial Bee Colony and Cuckoo Search Optimization Algorithms Based LQR Controller Design for Residual Vibration Control of Satellite Flexible Wings

Yazarlar:

Ferhat Kaya | Çağlar Conker

Yayıncı:

Dokuz Eylul University

Ana Başlıklar:

Mühendislik

Dergi:

Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi Vol.26 Issue 77, pp.316-324

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

5/2024

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001317357

pISSN:

1302-9304

Flexible Satellite Wings

Multi-Objective Optimization

LQR

Artificial Bee Colony

Cuckoo SearchUydu Esnek Kanadı

Çok Amaçlı Optimizasyon

LQR

Yapay Arı Kolonisi

Guguk Kuşu Algoritması

Sayı

Makale detayları

Yazarlar: Ferhat Kaya | Çağlar Conker

Yayıncı: Dokuz Eylul University

Ana Başlıklar: Mühendislik

Dergi: Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi Vol.26 Issue 77, pp.316-324

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 5/2024

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2001317357

pISSN: 1302-9304

Sayı

Yazarlar:

Ferhat Kaya | Çağlar Conker

Yayıncı:

Dokuz Eylul University

Ana Başlıklar:

Mühendislik

Dergi:

Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi Vol.26 Issue 77, pp.316-324

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

5/2024

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001317357

pISSN:

1302-9304