Pengawal PID adalah jenis yang paling banyak digunakan pengawal untuk aplikasi industri. Mereka adalah struktur mudah dan mempamerkan prestasi kukuh ke atas pelbagai keadaan operasi. PID adalah kawalan gelung maklum balas sistem mekanisme yang biasanya digunakan dalam sistem kawalan industri. Walau bagaimanapun, mencari optimum parameter pengawal PID adalah satu tugas yang rumit. Oleh itu, dalam usaha untuk menyelesaikan masalah fungsi pengoptimuman tinggi dimensi, banyak algoritma swarm perisikan telah dicadangkan. Antara pelbagai kecerdasan swarm, Sosial Spider Optimization (SSO) telah dipilih untuk kajian ini. Gabungan sempurna parameter kawalan yang dicadangkan boleh membawa kepada mengurangkan masalah yang dihadapi oleh kilang industri. Sambutan pengawal boleh digambarkan dari segi sejauh mana yang terlajak sistem puncak, Mp, keadaan mantap kesilapan, ess, masa naik, Tr dan masa penetapan, Ts. Di samping itu, prosedur yang sesuai telah ditubuhkan untuk menganalisis kualiti prestasi Sosial Spider Optimization (SSO) yang telah dilaksanakan secara meluas dalam masalah dunia sebenar. Algoritma ini berjaya dilaksanakan pada parameter mencari pengawal PID yang menunjukkan ketepatan dan kecekapan untuk menyelesaikan apa-apa pengiraan yang rumit.
_______________________________________________________________________________________________________
PID controllers are the most widely-used type of controller for industrial applications. They are structurally simple and exhibit robust performance over a wide range of operating conditions. PID is a control loop feedback mechanism system which is commonly used in industrial control systems. However, finding optimal PID controller parameters is a complicated task. Thus, in order to solve high-dimensional function optimization problem, many swarm intelligence algorithms have been proposed. Among them, Social Spider Optimization (SSO) was chosen for this research. The perfect combination of control parameters proposed may lead to reducing the problems encountered by the industrial plants. The response of the controller can be described in terms of the degree to which the system peak overshoot, Mp, steady-state error, ess, rise time, Tr and settling time, Ts. In addition, appropriate procedures have been established to analyze the quality of Social Spider Optimization (SSO) performance that has been implemented widely in the real world problems. This algorithm is successfully applied in parameters searching for PID controller that shows the accuracy and efficiency to solve such complicated computations.
Social spider optimization on pid controller / Noor Diyana Yaacob