Sistemleri kontrol etmek için belirsizlikler veya lineer olmayan etkilerle ilgili kontrol stratejilerinin geliştirilmesi
gerekmektedir. Bilgisayar teknolojisinin hızla gelişmesiyle birlikte geliştirilen optimizasyon algoritmaları
kontrol sistemindeki belirsiz matematiksel karakteristikler veya lineersizlik yardımıyla kalıcı durum cevabını
geliştirmek için sıklıkla kullanılmaktadır. Bu çalışmada yapay bağışıklık ilkesine dayanan klonal seçim ilkesi
tabanlı geliştirilen yara iyileşme algoritması yardımıyla optimum PID kontrolör tasarlanmıştır. Örnek kontrol
sistemi olarak bilye ve çember sistemi (ball and hoop system) kullanılmıştır. PID parametrelerinin geliştirilen
algoritma yardımıyla ayarlanabilmesi için amaç fonksiyon olarak integral absolute error (IAE) seçilmiştir.
Böylece sistem optimum çözüme hızlı bir şekilde ulaşmış ve zamandan da tasarruf edilmiştir. Elde edilen
sonuçlar diğer algoritmalar ile kıyaslanarak önerilen algoritmanın üstünlükleri ispatlanmıştır. Bunu başarabilmek
için Matlab GUI ortamında program yazılmıştır.
Control strategies for uncertainties or non-linear effects need to be developed to control systems. Optimization
algorithms developed with the rapid development of computer technology are frequently used to improve the
steady-state response with the help of ambiguous mathematical characteristics or nonlinearity in the control
system. In this study, the optimum PID controller was designed using the wound healing algorithm based on the
clonal selection principle. The proposed algorithm is applied to self-tuning of proportional-integral-derivative-
(PID) controller in the ball and hoop system which represents a system of complex industrial processes. In order
to adjust the PID parameters with the aid of the developed algorithm, integral absolute error (IAE) has been
chosen as the objective function. Thus, the system reached the optimum solution quickly and time was saved.
The advantages of the proposed algorithm have been proved by comparing the obtained results with other
algorithms. In order to achieve this, a program was written in the Matlab GUI environment.
