Bolum15-Kontrol Mühendisliği Eğitim ve Öğretim

Transkript

Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, TOK2013, 26-28 Eylül 2013, Malatya
KONTROL MÜHENDİSLİĞİ
EĞİTİM VE ÖĞRETİM
617
MATLAB Sisotool Aracı ile Optimizasyon Temelli PID
Denetleyici Tasarımı
Sezgin Kaçar1, Burak Arıcıoğlu2, Ali Fuat Boz3, İlyas Çankaya4
1,2,3
Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü, Teknoloji Fakültesi,
Sakarya Üniversitesi, Sakarya
{skacar, baricioglu, afboz}@sakarya.edu.tr
4
Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Bölümü,
Yılıdırım Beyazıt Üniversitesi, Ankara
[email protected]
katsayılarının “sisotool” aracı ile belirlenmesi ve istenen
şartları sağlamak için optimize edilmesi anlatılmıştır. Son
bölümde ise sonuç ve değerlendirmelere yer verilmiştir.
Özetçe
Bu çalışmada MATLAB programına ait araçlardan bir tanesi
olan “sisotool” aracı kullanılarak PID denetleyici tasarımı
gerçekleştirilmiştir. Öncelikle bu aracın tanıtımı yapılmıştır.
Aracın sistem analizi ve denetleyici tasarımında sağladığı
olanaklardan bahsedilmiştir. Sonrasında üçüncü dereceden bir
sistem için, belirlenen çalışma şartlarını sağlayan PID
denetleyici tasarımı yapılmıştır. Tasarım için önce Ziegler –
Nichols sonrasında Chien – Hrones – Reswick metodları
kullanılmış, her iki metod ile elde edilen parametreler
optimize edilerek sistemin belirlenen şartlarda çalışması
sağlanmıştır.
2.PID Denetleyici
PID denetleyici endüstriyel kontrol sistemlerinde en
yaygın şekilde kullanılan denetleyici çeşididir.
PID
denetleyici, ölçülen süreç değişkenlerinin değerleri ile
istenilen değerler arasındaki farkı "hata sinyali" olarak
hesaplar. Denetleyici de süreç kontrol
giriş sinyalini
ayarlayarak bu "hata sinyali" ni en aza indirmeye çalışır.
PID çıkışında elde edilen kontrol sinyalinin matematiksel
ifadesi aşağıdaki gibidir [5]:
t
1
de(t )
(1)
c(t )  K (e(t )   e( )d  Td
)
Ti 0
dt
burada c(t) kontrol sinyalini, e(t) de hata sinyalini
göstermektedir. Yukarıdaki ifadede de görüldüğü gibi PID
denetleyicinin üç adet parametresi vardır. Bunlar K oransal
kazanç, Ti integral zamanı ve Td türevsel zamandır.
PID denetleyicide girişe uygulanan hata sinyali üç farklı
blok (P-I-D) ile çarpılır. Denetleyici çıkışı bu çarpımların
toplamı olarak hesaplanır. Yaygın olarak kullanılan PID
denetleyicili kapalı döngü bir sistemin blok diyagramı Şekil
1’de görülmektedir [6].
1. Giriş
Kontrol sistemlerinde en yaygın kullanılan denetleyici tipi
olan PID denetleyicilerin tasarımı için zaman ve frekans
boyutunda gerçekleştirilen birçok yöntem mevcuttur [1].
Sistemin istenen çalışma şartları göz önünde bulundurularak
uygun yöntemler ile tasarım işlemi yapılır. Bir PID tasarımını
yaparken belirlenen çalışma şartlarını sağlayacak şekilde PID
katsayıları belirlenir. Tasarım yapılan sistem eğer basit bir
sistem ise analitik yöntemler tercih edilebilir. Bununla beraber
karmaşık bir modele sahip sistemler için analitik yöntemler ile
sonuca ulaşmak oldukça zordur. Bu durumda deneysel
yöntemler olarak adlandırılan yöntemlerden yararlanmak daha
faydalıdır [2]. Bu çalışmada PID tasarımında en temel
deneysel yöntemler olan Ziegler – Nichols (ZN) ve Chien –
Hrones – Reswick (CHR) metodları kullanılmıştır.
PID tasarımı yanında sunulan çalışmanın farklı bir boyutu
tasarım işlemi için MATLAB programına ait bir araç olan
“sisotool” arayüzünün kullanılmış olmasıdır. MATLAB
programı bilindiği üzere, günümüzde çok sayıda mühendislik
alanında bilimsel ve teknik hesaplamalar yapmak için yaygın
olarak kullanılan ve kabul görmüş bir yazılımdır. Şu anda
özellikle kontrol mühendisliğinde en temel tasarım ve analiz
aracı olarak kullanılmaktadır. “sisotool” aracı da MATLAB
programında tek giriş tek çıkışlı doğrusal sistemlerde analiz ve
tasarım işlemlerini gerçekleştirmek için hazırlanmış bir
grafiksel kullanıcı arayüzüdür [3,4]. Sunulan çalışmada
“sisotool” aracı önce PID katsayılarının ZN ve CHR metodları
ile belirlenmesinde sonrasında da istenen çalışma şartlarının
sağlanması için PID katsayılarının optimize edilmesinde
kullanılmıştır.
Çalışmanın bir sonraki bölümünde ZN ve CHR yöntemleri
açıklanmıştır. Üçüncü bölümde MATLAB “sisotool” aracı
tanıtılmıştır. Dördüncü bölümde örnek bir sistem için PID
Şekil 1: PID denetleyicili kapalı döngü sistem
Şekil 1’de görülen oransal terim (P), hata sinyalinin o anki
değerini oransal kazanç ile çarpar. İntegral terimi (I) hata
sinyalinin integralini, integral kazancı ile çarpılmış olarak
verir ve aynı zamanda bu terimin çıktısı hata sinyalinin o ana
kadarki hataların tamamının integral kazancı ile çarpılmasıyla
alakalıdır. Türevsel terim (D) ise hata sinyalinin türevini
türevsel kazanç ile çarpılmış olarak verir ve hata sinyalinin o
anki değişimi ile alakalıdır.
618
CHR metodunda aşımsız en hızlı tepki ve %20 aşımlı en
hızlı tepki olmak üzere iki farklı dizayn kriteri vardır. Aynı
zamanda yük dağılım ve referans (setpoint) yanıtı metodu
olmak üzere iki farklı CHR ayarlama metodu vardır. Bu
çalışmada kullanılan “sisotool” aracı yük dağılımı metodunu
temel aldığından bu metoda ait parametreler Tablo 2'de
verilmiştir [7].
2.1. PID Tasarımında ZN ve CHR Yöntemleri
PID denetleyici tasarımı için çok sayıda analitik ve
deneysel
yöntemler bulunmaktadır. Sunulan çalışmada
kullanılan "sisotool" aracında ise PID tasarımı için robust ve
klasik yöntemler olarak iki farklı başlık altında toplanmış
sekiz farklı yöntem bulunmaktadır. Bu çalışmada temel alınan
ZN ve CHR metodları "sisotool" aracında klasik metodlar
olarak kabul edilmiştir. ZN yönteminin basamak ve frekans
cevaplarını temel alan iki farklı yaklaşımı bulunmaktadır. Bu
çalışmada temel alınan ZN yöntemi basamak cevabını temel
alan yaklaşımıdır.
Tablo 2: CHR yük dağılımı metodu için denetleyici
parametreleri [7]
Aşımsız
%20 Aşımlı
aK
Ti /L
Td /L
aK
Ti /L
Td /L
Denetleyici
2.1.1. ZN Basamak Cevabı Yöntemi
Basamak cevabı metodu, sistemin açık döngü basamak
cevabına dayanmaktadır. Basamak cevabı ‘a’ ve ‘L’
parametreleri ile Şekil 2’de görüldüğü gibi karakterize
edilebilir. ‘a’ ve ‘L’ parametrelerinin belirlenmesinde önce
basamak cevabındaki eğimin en yüksek olduğu nokta
belirlenir ve ardından bu noktaya teğet bir doğru çizilir. Bu
teğetin eksenleri kestiği nokatalar ‘a’ ve ‘L’ parametrelerini
verir [7].
P
PI
PID
0.3
0.6
0.95
4.0
2.4
0.42
0.7
0.7
1.2
2.3
2.0
0.42
CHR yük dağılımı metodunda ZN basamak cevabı
metoduna göre daha düşük kazanç elde edilir. Fakat CHR
yöntemi ile elde edilen sistemler ZN yöntemi ile elde
edilenlerden daha kararlıdır. ZN basamak cevabı ve CHR
ayarlama yöntemlerinin kurallarını uygulamak kolaydır ve bu
kuralları uygulamak için çok fazla süreç bilgisine gerek
duyulmamaktadır [7].
3.SisoTool
“sisotool”, Matlab programındaki tek giriş-tek çıkışlı
doğrusal sistemlerin zaman ve frekans boyutundaki yöntemler
ile tasarlanmasına ve analiz edilmesine olanak sağlayan bir
kullanıcı arayüzüdür [3].“sisotool” Matlab çalışma ekranına
“sisotool” yazılarak açılır. “sisotool” çalıştığında aşağıdaki
arayüz açılmaktadır. Bu kullanıcı arayüzü aşağıdaki beş
sekmeden oluşmaktadır:
-”Architecture”
-”Compensator Editor”
-”Graphical Tuning”
-”Analysis Plot”
-”AutomatedTuning”
Şekil 2: Ziegler-Nichols Basamak Cevabı metodu ile sistemin
basamak cevabının karakterizasyonu [8].
Ziegler ve Nichols PID parametrelerini ‘a’ ve ‘L’
parametrelerinin fonksiyonu olarak vermiştir. Ziegler-Nichols
basamak cevabı metodu denetleyici parametreleri Tablo 1’de
verilmiştir. Aynı zamanda kapalı döngü sistemin periyodunun
yaklaşık değeri (Tp) de tabloda verilmiştir [7].
Tablo 1: Ziegler-Nichols basamak cevabı metodu için
denetleyici parametreleri.[7]
Denetleyici
aK
Ti /L
Td /L
Tp /L
P
1
4
PI
0.9
3
5.7
PID
1.2
2
L/2
3.4
ZN basamak cevabı yöntemi robust, uygulaması kolay ve
hızlı olması ile popüler bir yöntem olarak öne çıkmaktadır. Bu
yöntemin eksiklikleri ise; I ve D denetleyicilerinin kazançları
tamamen oransal kazanca dayanması, yöntemin I,D ve PD
denetleyiciler için uygulanamaması ve elde edilen K, Ti ve Td
değerlerinin farklı sistemler için tamamen geçerli olmamasıdır
[9].
2.1.2. CHR Yöntemi
CHR metodu ZN basamak metodu ile aynı proses bilgisini
kullanır fakat CHR metodunun parametrelerinin katsayıları
ZN basamak metodununkinden farklıdır. CHR metodunun
parametreleri de ZN basamak metodundaki gibi 'a' ve 'L'
parametreleri cinsindendir. Bu 'a' ve 'L' parametreleri, ZN
basamak cevabı metodunda hesaplanan aynı yöntemle
hesaplanır [7].
Şekil 3: "sisotool" arayüzü
“Architecture” kısmında sistemde bulunan blok diyagram
yerleşimleri ve döngü yapıları belirlenebilir. İstenen bloklar
için dışarıdan veri aktarma ve tanımlama işlemleri de bu
sekmede gerçekleştirilir. “Compensator Editor” kısmında
sisteme yeni kazançlar, kutuplar veya sıfırlar eklenebilir ya da
değerleri değiştirilebilir. “Graphical Tuning” sekmesinde altı
619
kullanılan matematiksel model yapısı olan sisteme ait transfer
fonksiyonu MATLAB programında tanımlanarak bu işlem
gerçekleştirilebilir.
adet farklı grafik üzerinden, açık döngü yapılarda kök
yereğrisi, açık döngü Bode ve Nichols diyagramları, kapalı
döngü yapılarda kapalı döngü Bode diyagramı kullanılarak
grafiksel ayarlama ile analiz ve tasarım yapmak mümkündür.
“Analysis Plot” kısmında sistemler için basamak ve impuls
cevapları, Bode, Nyqyist, Nichols diyagramları ve kutup sıfır
haritaları elde edilerek sistemlerin analizi gerçekleştirilebilir.
“AutomatedTuning” sekmesinde tasarlanan denetleyicinin
ayarlanması için otomatik ayarlama yapan beş farklı yöntem
bulunmaktadır. “Optimization Based Tuning” metodunda
kullanıcı tarafından belirlenen sistemin performans kriterlerini
sağlayacak şekilde denetleyici parametrelerini otomatik olarak
ayarlanır. Bu metodun kullanılabilmesi için “MATLAB
Simulink® Design Optimization™ ” aracının yüklü olması
gerekmektedir [3].
“Internal Model Control(IMC) Tuning” metodu
matematiksel modeli hatasız olarak bilinen sistemler için daha
uygundur. Çünkü sistemin modeli hatasız ise IMC metodunda
oluşturulacak geribesleme ile oluşan kapalı-döngü sistem
kararlı olacaktır. Bu metod hem kararlı hem de kararsız
sistemler için uygulanabilir.
”LQG Synthesis” yönteminde de oluşturulacak
geribesleme ile oluşan kapalı-döngü sistem kararlıdır. Bu
yöntemde ise modelin hatasız olarak bilinmesine gerek
yoktur.
“Loop Shaping” metodunu kullanabilmek için “MATLAB
Robust Control Toolbox™” yazılımı yüklü olmalıdır. Bu
yöntemde döngü şekli bantgenişliği ya da açık döngü frekans
cevabı olarak tanımlanabilir.
“PID Tuning” metodunda temel olarak iki farklı ayarlama
söz konusudur. Bunlarda “Robust response time” seçeneği ile
denetleyici tasarımı yapılırsa denetleyici parametreleri
sistemin robust ve kararlı olmasını sağlayacak şekilde
hesaplanır. Eğer bu seçenek altında tasarım metodu olarak
“Interactive” seçilmiş ise PID parametreleri kullanıcı
tarafından belirlenen bandgenişliği ve faz payına göre
hesaplanır. “Classical design formulas” ayarlama metodunda
hesaplamalar için aşağıda kısaca açıklanmış altı farklı yöntem
ile tasarım yapılabilir [3].
-”Approximate
MIGO
frequency
response”
seçeneğinde kapalı döngü sistemlerin frekans boyutunda MConstrained Integral kazancının yakınsaması kullanılır.
-”Approximate MIGO step response” seçeneğinde açık
döngü sistemlerin zaman boyutunda M-Constrained Integral
kazancının yakınsaması kullanılır.
-“Skogestad IMC“ seçeneği kullanılırsa sistem, zaman
gecikmeli birinci derece modele yakınsar ve denetleyici
parametreleri Skogestad formülü ile hesaplanır.
- “Ziegler – Nichols frequency response” seçeneğinde
denetleyici parametreleri ZN frekans cevabı tablosuna göre
hesaplanır.
- “Ziegler - Nichols step response” seçeneğinde
denetleyici parametreleri ZN basamak cevabı tablosuna göre
hesaplanır.
-“Chien – Hrones - Reswick” seçeneğinde denetleyici
parametreleri CHR metodunun 0 aşım ve yük dağılım
tablosuna göre hesaplanır.
TF  s  
s
 s  5
3
 25s 2  11s  25
(2)
Şekil 4’de Eşitlik 2’de verilmiş transfer fonksiyonunun tf()
komutu ile MATLAB programına girilmesi görülmektedir.
Ardından komut penceresine “sisotool” yazılarak aracın
çalışması sağlanır.
Şekil 4: Sistemin MATLAB programına girilmesi ve sisotool
aracının çalıştırılması
Araç çalıştırıldığında ekrana ilk olarak Şekil 3’deki
pencere gelir. Bu pencere “sisotool” aracının temel
penceresidir ve pencerede görülen şekil o anda kullanılmakta
olan
blok
diyagram
yerleşimini
göstermektedir.
Gerçekleştirilen uygulamada Şekil 3’de görülen blok diyagram
kullanılmıştır.
Şekil 5: “sisotool” aracında “Architecture” sekmesinde
“System Data” butonuna tıklandığında açılan pencere (solda)
ile bu pencerede “Browse” butonuna basıldığında açılan
pencere (sağda)
Şekil 5’de soldaki “System Data” penceresinde G bloğu
seçilip “Browse” butonuna basıldığında Şekil 5’de sağdaki
pencere açılır. Bu pencerede istenen blok için “workspace”
(çalışma alanı) içerisinde tanımlı modeller seçilir. Burada G
(kontrol edilen sistem) bloğu için daha önce (Şekil 4’de)
tanımlanan “sys” modelinin seçimi görülmektedir. Seçim
işlemi yapıldıktan sonra “Import” butonuna tıklanarak sistem
tanımlama işlemi tamamlanmış olur.
Uygulamanın bu kısmında herhangi bir denetleyici yapısı
eklenmemiştir. Bununla birlikte “Analysis Plots” sekmesinden
kapalı döngü sisteme ait “Step” grafiği çizdirildiğinde Şekil
6’daki pencerede görülen birim basamak cevabı oluşmaktadır.
Bu grafik incelendiğinde denetleyicisiz kapalı döngü sistemin
0.83 gibi oldukça büyük bir kararlı durum hatasına, %54 gibi
oldukça yüksek bir yüzde aşım değerine ve 17.7 s gibi oldukça
uzun bir yerleşme zamanına sahip olduğu görülmektedir. Bu
tip bir sistemde daha iyi bir çıkış cevabı elde etmek için PID
tasarımı yapmak uygun bir işlemdir.
4. Sisotool ile PID Tasarımı Uygulaması
“sisotool” aracı ile herhangi bir işlem gerçekleştirmeden
önce kullanılacak sistemin matematiksel modeli MATLAB
programına girilmelidir. Doğrusal sistemler için en yaygın
620
Ardından “Optimize Compensator” butonuna tıklandığında
Şekil 10’daki pencere ekrana gelir.
Şekil 6: Kapalı döngü sistem için oluşan birim basamak cevabı
Şekil 8: ZN metodu PID’li sistemin birim basamak cevabı
Şekil 7: Otomatik PID tasarımı
Bu işlemlerden sonra PID tasarımı için “Automated
Tuning” sekmesine geçilerek “Design Methods” kısmından
“PID Tuning” seçeneği seçilir (Şekil 7). Bu uygulamada birim
basamak cevabı üzerinden ZN ve CHR metodları kullanılarak
PID katsayıları belirleneceği için Şekil 7’de görülen “Tuning
Methods” kısmında “Classic desing formulas”, “Controller
Type” kısmında PID ve “Formula” kısmında “Ziegler –
Nichols step response” seçenekleri seçilerek “Update
Compensator” butonuna basılır. Bu durumda ZN metodu için
PID katsayıları otomatik olarak hesaplanır ve birim basamak
cevabı Şekil 8’deki gibi elde edilir. Şekil 8’de görülen birim
basamak cevabında kararlı durum hatası giderilmiş ancak ZN
metodundan kaynaklı yüksek yüzde aşım ve çok salınımlı bir
çıkış cevabı elde edilmiştir.
“sisotool” aracı ile istenen çalışma şartlarını sağlayan bir
PID tasarımı için sonraki adımda elde edilmiş PID katsayıları
istenen şartlara göre optimize edilmelidir. Bu işlem için yine
“Automated Tuning” sekmesinde “Design Methods” kısmında
“Optimization Based Tuning” seçeneği seçilmelidir (Şekil 9).
Şekil 9: Optimizasyon temelli ayarlama için yapılan seçim
Optimizasyon işlemine geçmeden önce ilk olarak
“Compensators” sekmesinde PID denetleyicide optimize
edilecek parametreler seçilmelidir (Şekil 10). Şekil 10’da
görüldüğü üzere PID denetleyicide integratör olarak görülen
kutup dışında kazanç ve sıfır değerleri optimize edilmek için
seçilmiştir.
Sonraki işlem olarak “Design Requirements” sekmesinde
“Add new design requirement” butonuna tıklanarak istenen
performans kriterleri girilir (Şekil 11). Şekil 11’de görülen
küçük pencerede istenen çalışma şartları girilmektedir. Bu
uygulamada basamak cevabı temel alındığından yükselme
zamanı, yüzde aşım, durulma zamanı gibi kriterler tasarım
kriteri olarak girilmiştir. Farklı çalışma kriterleri için “Design
requirement type” kısmından farklı seçenekler seçilebilir.
621
“OK” butonuna basılıp “Show Plots” butonu tıklandığında
Şekil 12’deki grafikler oluşur. Dikkat edilirse alttaki grafikte
girilen tasarım kriterlerine göre belirlenmiş sınır değerleri
görülmektedir. Optimizasyon işlemi sonucunda basamak
cevabı bu sınırlar içinde kalacaktır.
Son olarak “Optimization” sekmesine geçilerek “Start
Optimization” butonuna tıklanır ve optimizasyon işlemi
başlatılır (Şekil 13). Bu uygulama için optimizasyon işlemi 6
iterasyon sürmüş, Şekil 13 ve 14’de görülen sonuçlar ve
grafikler elde edilmiştir. Şekil 14’de basamak cevabının
belirlenen sınırlar içerisinde olduğu görülmektedir. Şekil
14’den görüldüğü üzere yüzde aşım %10’un altında, yerleşme
zamanı 5s’den küçük ve kararlı durum hatası 0 olacak şekilde
belirlenen performans kriterleri sağlanmıştır. Şekil 13’de
görülen “Optimization options” butonuyla optimizasyon
işlemi ile ilgili ayarlama işlemleri yapılmaktadır. İstendiği
takdirde optimizasyon işleminde kullanılan optimizasyon
yöntemi, algoritması, toleranslar ve iterasyon sayıları
değiştirilebilir. Bu çalışmada aracın varsayılan ayarları
kullanılmıştır.
Şekil 10: PID denetleyicide optimize edilecek kısımların
seçilmesi
Şekil 11: Çalışma şartlarının girilmesi
Şekil 13: Optimizasyon işlemi
Şekil 12: Tasarım kriterleri girildikten sonra oluşan grafikler
Şekil 14: Optimizasyon işlemi sonrası elde edilen grafikler
Şekil 11’de görüldüğü üzere yükselme zamanı 0.5 s, durulma
zamanı 5 s, yüzde aşım %10 olarak belirlenmiştir. Sonrasında
622
PID tasarımı gerçekleştirilmek istendiğinde MATLAB
programı kadar kullanımı kolay, esnek ve görsel değildir.
Bununla birlikte MATLAB programında “sisotool” aracı
kullanılmaksızın PID tasarımı ve optimizasyonu yapmak için
belirli kodları yazmak ve sonuçları bu şekilde elde etmek
gerekir. “sisotool” aracı ise tamamen görsel bir kullanıcı
arayüzü olduğundan herhangi bir hesaplama ve kod
karmaşasına girmeksizin sadece istenen parametreler girilerek
veya grafikler üzerinden analiz ve tasarım yapmak mümkün
olmaktadır. Bu özellikler düşünüldüğünde “sisotool” aracı
mühendislik uygulamaları dışında eğitimsel uygulamalarda da
rahatlıkla kullanılabilir.
Şekil 15: Optimizasyon işlemi sonrası elde edilen PID
parametreleri
Elde edilen optimize edilmiş denetleyiciye ait parametre
değerleri ise Şekil 15’de görülmektedir.
Aynı sistem için CHR metodu ile PID denetleyici tasarımı
yapıldığında elde edilen PID parametreleri ve basamak cevabı
aşağıdaki gibi elde edilmiştir (Şekil 16). Elde edilen basamak
cevabı bu metod içinde oldukça fazla salınıma sahip
olduğundan daha iyi bir çıkış cevabı için PID parametreleri
optimize edilmelidir. ZN metodu için yapılan işlemlerin
aynıları, aynı performans kriterleri için yapıldığında CHR ile
hesaplanmış
PID
denetleyici
için
gerçekleştirilen
optimizasyon işlemi 2 iterasyon sürmüştür.
Şekil 18: Optimize edilmiş PID denetleyicili sisteme ait
basamak cevabı
Kaynakça
[1] N. S. Nise, Control Systems Engineering, New Jersey,
Wiley, 2004.
[2] K. Ogata, Modern Control Engineering, New Jersey,
Prentice Hall, 2002.
[3] http://www.mathworks.com/help/control/ug/using-the-sis
o-design-task-in-the-controls-estimation-tools-manager.ht
ml
[4] U. Arifoğlu, Matlab 7.6 Simulink ve Mühendislik
Uygulamaları, İstanbul, Alfa Yayınları, 2008.
[5] M.Ö. Efe, Otomatik Kontrol Sistemleri, Seçkin
Yayıncılık A.Ş., 2012
[6] http://radhesh.wordpress.com/2008/05/11/pid-controllersimplified/
[7] K.J. Astrom ve T. Hagglund, Advanced PID Control ,
ISA - Instrumentation, Systems, and Automation Society
, ABD, 2006,
[8] http://saba.kntu.ac.ir/eecd/ecourses/Indust%2084/Selecte
d%20Projects/Sadeghi%20&%20Gh olami/information/
orange-3/3-2.htm
[9] https://controls.engin.umich.edu/wiki/index.php/PIDTuni
ngClassical#Ziegler-
Şekil 16: CHR metodu ile elde edilmiş PID denetleyici
parametreleri ve basamak cevabı
Şekil 17’de optimize edilmiş PID parametreleri görülmektedir.
Şekil 18’de ise istenen performans kriterlerine göre optimize
edilmiş basamak cevabı görülmektedir. Grafikten de
görüleceği üzere elde edilen yüzde aşım ve yerleşme zamanları
ZN metodu için elde edilen optimize edilmiş sonuçlardan daha
iyidir.
Şekil 17: Optimizasyon işlemi sonrası elde edilen PID
parametreleri
5. Sonuçlar
Bu çalışmada bir sistemin istenen şartlarda çalışması için PID
tasarımı MATLAB “sisotool” aracı ile gerçekleştirilmiştir.
Özellikle karmaşık sistemler için tasarım işlemi elle yapılmak
için oldukça külfetlidir. Herhangi bir program kullanılarak
623
Endüstriyel PID Denetleyici İle Sıvı Seviye Denetimi Deney Düzeneği Tasarımı
Şefik Cinal1, İlyas Eminoğlu1
1
Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü, Otomatik Kontrol Laboratuarı
Ondokuz Mayıs Üniversitesi
[email protected], [email protected]
Kentridge Instrument firması “Çift tanklı kontrol deney seti
PP100”, http://www.kri.com.sg, Feedback firması “Komple
Seviye Proses Kontrol Eğitim Sistemi”, http://www.feedbackgroup.com, eğitim amaçlı deney setleri tasarlamıştır. Bunların
yanında FESTO, Quanser, Deneysan gibi firmalar bunlara
benzer ticari sıvı seviye deney setleri tasarlamışlardır.
Özet
Bu çalışmada çift-tanklı sıvı seviye kontrolü yapan bir deney
seti tasarımı yapılmıştır. Deney seti tasarlanırken endüstriyel
sistemler örnek alınmış, endüstriyel tip sensörler ve kontrol
cihazları kullanılmıştır. Deney seti ile i) aç/kapa seviye
denetimi, ii) manuel olarak P, PI, PID seviye denetimi ve iii)
PID cihazın autotuning -Otomatik Katsayı Ayarı=OKAözelliği ile PID katsayılarınının (proses modeli bilinmez iken)
bulunup, denetimini yapılabilmektedir. Ayrıca bozucuların ve
sensör gürültüsünün etkisi, 1. ve 2. derece proses tepkisi
öğrenci tarafından etkileşimli olarak deneyimlenmektedir.
Düşük maliyetli ve gerçek endüstriyel ekipmanlar ile
tasarlanmış olması, kontrol sistemleri laboratuar derslerinde
kullanımını öğrenci ve eğitmenler açısından avantajlı hale
getirmektedir.
Bu çalışmada sıvı seviye rölesi ve PID ile kontrol edilen çift
tanklı seviye kontrol düzeneği tasarımı yapılmıştır. Bu deney
düzeneği ile birinci ve ikinci dereceden tank sistemlerinin
davranışları incelenmiştir. Ayrıca OKA algoritması ile en
uygun PID katsayıları bulunmuş ve sistemin optimum şekilde
çalışması sağlanmıştır. Tasarlanan sistem düşük maliyet
avantajı ve endüstriyel yapısı ile eğitim ve araştırma amaçlı
kullanılmaya uygundur.
Deney düzeneği iki adet su tankı ve bir adet ana rezervuar ile
bir adet kumanda panosundan oluşmaktadır. Her bir su
tankında bir adet ultrasonik seviye ölçüm sensörü ve 3 adet
seviye ölçüm probu vardır. Kumanda Panosu iki adet
ultrasonik seviye ölçüm sensörü, iki adet PID kontrol cihazı,
iki adet sıvı seviye kontrol rölesi ve iki adet motor kontrol ve
sürücü kartından oluşmaktadır.
1. Giriş
Sıvı seviye kontrolü önemli endüstri dallarında ve günlük
hayatta çok sık uygulanmaktadır ve her zaman çözülmesi
gereken bir problem olmuştur [1]. Günlük hayatta sıvı
seviyesinin kontrolü için mekanik bir şamandıra basit ve ucuz
bir çözüm olarak kullanılır. Örneğin bir şehrin su ihtiyacını
karşılayan su depoları pompalar ile doldurulur. Bu depoların
üst ve alt kısımlarına yerleştirilen elektriksel sinyal veren
şamandıralar ile pompa motorları kumanda edilir ve su
seviyesinin belirli bir aralıkta kalması sağlanır.
2. Tankların Tasarımı
Sistem iki adet tank ve bunları besleyen bir adet ana hazneden
oluşmaktadır. Seviye kontrolü yapılacak tanklar ana haznenin
üzerine konumlandırılmıştır. Deney düzeneğinde 2 adet 12 V
gerilimle çalışan DC motorlu sintine pompası kullanılmıştır.
Her bir pompa 31,5 litre/dk (500GPH) su basma kapasitesine
sahiptir. Su pompaları ana haznenin alt tarafına
yerleştirilmiştir. Pompalar şeffaf bir boru ile kendi tankına su
basacak şekilde monte edilmiştir. Her bir tankın alt tarafında
bozucu etkiyi sağlayan boşaltma vanaları monte edilmiştir.
Ayrıca iki tank arasına tanklar arasında su geçişini sağlayan
bir vana monte edilmiştir. Tanklar 50cm x 15 cm x 15 cm
ölçülerindedir ve 11,25 litre su kapasitesine sahiptir. Ana
hazne 60cm x 20 cm x 20 cm ölçülerindedir ve 24 litre su
kapasitesi vardır.
Endüstriyel tesislerde daha karmaşık sistemlere rastlanır.
Kimyasal bir tankın seviyesi belli bir aralıkta değil tam olarak
istenen seviyede tutulması gerekebilir. Tanka bağlı seviye
ölçüm cihazı ile tankın seviyesi sürekli ölçülerek tanka basılan
sıvının debisi değiştirilir ve seviye istenen değerde sabit
tutulmaya çalışılır. Bu tip sistemlerde çoğunlukla PID ve
benzeri kontrol yöntemi kullanılır. Kimya endüstrisi ve su
arıtma tesisleri gibi tesislerde seviye kontrol sistemlerinin
önemi artmakta ve bunların verimsiz ve yanlış çalışması
sonucu büyük miktarda ürün ve para kaybı yaşanabilmektedir.
Bu nedenle bu sistemlerin eğitimi çok önemli bir problem
olarak karşımıza çıkar [2], [3].
Tanklar modüler yapıdadır. Tanklar ve üst kapakları
sökülebilir şekilde tasarlanmıştır. Her bir tankın üst kapağına
sıvı seviye rölesi probları, ultrasonik seviye sensörü ve su
dolumu için uygun delikler açılmıştır. Tankların sabitlenmesi
ve taşınabilmesi için tekerlekli bir platform tasarlanmıştır.
Endüstriye yönelik bu sistemlerin anlaşılması, geliştirilmesi ve
eğitimlerinin verilmesi amacı ile PID ve Bulanık mantık
kontrol yöntemi gibi yöntemleri kullanan birçok deney
düzeneği tasarlanmıştır, [4], [5], [6], [7]. Ticari olarak
624
sinyal lambaları mevcuttur. Pano içinde ise Motor Kontrol ve
Sürücü kartı, sıvı seviye kontrol röleleri, 24 V DC güç
kaynağı, 12 V DC güç kaynağı, kumanda röleleri, bağlantı
elemanları, sistemi enerjilendirme ve korumaya yönelik
otomatik ve cam sigorta grupları bulunmaktadır. Şekil 3’de
kumanda panosunun içi ve dışı görülmektedir.
Şekil 1’ de tasarlanan çift tank sistemi ve deney setinin diğer
ekipmanları görülmektedir
Şekil 1: Tasarlanan Deney Seti: Soldan sağa, çift tank sistemi,
kumanda panosu, PC yazılımı
2.1. Ultrasonik Seviye Ölçümü
Şekil 3: Kumada Panosu
Ultrasonik seviye sensörü, seviyesi ölçülecek ortama belirli
frekansta ses dalgaları gönderir. Sensör, sıvıdan geri yansıyan
ses dalgalarını algılar ve dönüş zamanını kullanarak
bulunduğu tankın seviyesini hesaplar. Kontrol setinde
kullanılan ultrasonik seviye sensörü 0-50 cm arası mesafeyi
ölçebilecek kapasitededir. Sensör, çıkışında 0-50 cm’ e
karşılık gelecek şekilde 4-20 mA akım sinyali üretir. Çalışma
gerilimi 16-24 V DC gerilim aralığıdır. Sistemde her bir
tankın seviyesini ölçen iki adet ultrasonik seviye sensörü
kullanılmıştır. Şekil 2’ de endüstriyel tip ultrasonik seviye
ölçüm sensörü görülmektedir.
Tablo 1’de kumanda panosunu oluşturan ekipmanların listesi
verilmiştir.
Tablo 1: Kumanda Panosu Ekipmanları
Ekipman No
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Şekil 2: Ultrasonik Seviye Sensörü
Ekipman
PID Kontrol Cihazı
Pano
Buton ve Sinyal Lambaları
DC Motor Sürücü kartı
Röle ve Sigortalar
Sıvı Seviye Kontrol Röleleri
12 V DC Güç Kaynağı
Bağlantı Terminalleri
Sistemin bilgisayar üzerinden kontrol edilebilmesi ve
izlenebilmesi için PID kontrol cihazı üzerindeki RS485
haberleşme kiti kullanılmıştır. RS485/RS232 dönüştürücü ile
sistem seri port vasıtası ile bilgisayara bağlanmış ve PID
kontrol cihazına ait yazılım ile set değeri, seviye bilgisi ve
kontrol çıkışının grafiksel olarak izlenebilmesi sağlanmıştır.
2.2. Seviye Probları ve Sıvı Seviye Kontrol Rölesi
Seviye probları sıvı seviye rölesine seviye bilgisi veren iletken
çubuklardır. Her bir tankta minimum, maksimum ve şase
görevi gören üç adet iletken seviye probu vardır. Suya
dayanıklı pirinç malzemeden yapılmıştır. Sıvı seviye rölesi
problar arasındaki direnç değerine göre çıkış kontağını açıp
kapatarak ilgili pompa motorunu kumanda eder.
3.1. PID Kontrol Cihazı
Cihaz; Aç/Kapa ve PID kontrol yapmak üzere, mikro
denetleyici kullanılarak tasarlanmış, üniversal giriş ve
çıkışların kullanıcı tarafından programlanabildiği endüstriyel
bir kontrol cihazıdır. Endüstrinin her alanında; sıcaklık,
basınç, seviye, hız, akım gerilim, direnç ve diğer fiziksel
birimlerin ölçüm ve kontrolünde; birçok sanayi dalında
kullanılmaktadır. PID kontrol cihazı Şekil 3’ de
görülmektedir.
Sıvı seviye kontrol rölesi endüstriyel tesislerde ve diğer
tesislerde bulunan tank veya depolardaki iletken sıvının
dolması ve boşaltılmasını kontrol etmek için kullanılır. Sıvı
seviye rölesine üst, alt ve şase görevi görecek üç adet iletken
prob ucu bağlanır.
3. Kontrol Sisteminin Tasarımı
Cihazda Set değerini ve süreç değişkeninin anlık değerini
gösteren iki adet dijital gösterge mevcuttur. Ayrıca cihazın
programlanması için butonlar, röle çıkışlarının ve cihaz
durumunun izlenmesi için led sinyalleri mevcuttur. PID
Deney düzeneğinin kontrol edilmesi ve izlenebilmesi amacı ile
kumanda panosu tasarımı yapılmıştır. Ön yüzünde PID kontrol
cihazları ve sistemi kumanda etmeye yarayan butonlar ve
625
kontrol cihazında iki adet ayarlanabilir analog çıkış, iki adet
analog giriş, 3 adet dijital giriş, ve 4 adet röle çıkışı mevcuttur.
Ayrıca diğer cihazlarla veya bilgisayarla haberleşmek için
RS485 haberleşme modülü vardır.
3.2. Motor Kontrol ve Sürücü Kartı
Tank seviye kontrol sistemi kumanda edilmesi ve pompa
motorlarının istenen hızda sürülebilmesi için mikroişlemci
donanımlı kontrol kartı tasarımı yapılmıştır. Her bir pompayı
sürecek şekilde iki adet dc motor kontrol ve sürücü kartı
bulunmaktadır.
Şekil 5: Sistemin Genel Blok diyagramı
Kontrol kartında mikroişlemci olarak Analog giriş ve PWM
çıkış özelliklerinin bulunmasından dolayı Microchip firmasına
ait PIC16F877A model mikro denetleyici kullanılmıştır.
Ayrıca yeteri kadar dijital giriş ve çıkış pinleri mevcut
olduğundan motor kontrol ve sürücü kartı için çok uygun bir
mikro denetleyicidir. Mikro denetleyicinin programlanması
içim CCS PICC derleyici kullanılmıştır. CCS PICC uygulama
için geniş bir komut kütüphanesine sahiptir. C programlama
dilini kullandığı için ASM ve diğer dillere göre daha yalındır.
Pompalar yaygın olarak kullanılan bir yöntem olan PWM
tekniği ile sürülmektedir. Şekil 4’de görüldüğü gibi PWM
tekniği ile motorlara uygulanan ortalama gerilim darbe
genişliği değiştirilerek ayarlanmaktadır. PID cihazından gelen
motor hız bilgisine göre mikroişlemci tarafından PWM işareti
üretilmekte ve motor sürücü entegreye uygulanmaktadır.
Motor sürücü devresi darbe genişlik oranı ile orantılı olacak
şekilde 0-12 V arası DC gerilim üretmektedir.
4. Seviye Kontrol Seti Çalışma Biçimleri
4.1. PID ile Kontrol
Deney setinin PID ile kontrol edilmesine ilişkin blok şeması
şekil 6’ da görülmektedir. Seviye set değeri ve ölçülen seviye
değeri PID kontrol cihazına uygulanmakta ve cihaz 0-20 mA
kontrol çıkışı üretmektedir. Kontrol sinyaline göre DC motor
sürücü 0-12 V DC gerilim üretmekte ve tank seviyesini set
değerinde tutmak için pompa motorunu gereken hızda
sürmektedir.
Şekil 6: PID Kontrol Blok Şeması
Tank sistemi 1. ve 2. dereceden sistem olarak
çalıştırılabilmektedir. Bu sayede 1. ve 2. dereceden sistem
davranışları incelenebilmektedir.
Şekil 4: PWM Tekniği
Pompa motorlarını sürmek için 2A akım sağlayabilen L298
motor sürücü entegresi kullanılmıştır. L298 entegresi içerdiği
iki adet H köprüsü ile iki adet motoru aynı anda
sürebilmektedir. H köprüsü yönteminde dört adet transistör
kullanılır ve bu transistörlerin uygun şekilde anahtarlanması
ile dc motorun iki yönde de sürülmesi sağlanır. Tank kontrol
setinde bir entegre ile tek bir pompa motorunu sürülmektedir.
Tek bir H köprüden geçen akımı düşürmek için H köprüler
paralel bağlanarak iki adet H köprü ile tek bir motor
sürülmüştür. Böylece bir köprü üzerindeki akım yarıya
düşürülmüş ve entegrenin aşırı ısınması önlenmiştir.
4.1.1.
Tankların 1. Dereceden Sistem Olarak Çalışması
Bu çalışmada tanklar arasındaki geçiş vanası kapalıdır ve
tanklar birbirinden bağımsız çalışmaktadır. Bu çalışma şekli
Şekil 7’de gösterildiği gibidir. Bu durumda her bir tank 1.
dereceden sistem ile ifade edilebilir.
Motor kontrol ve sürücü kartı 6 adet dijital giriş ve 4 adet
dijital çıkış ile donatılmıştır. Dijital girişler karta röle kontağı
olarak girilir. Çıkışlarda ise çift kutuplu çift geçişli (DPDT) 4
adet röle kullanılmıştır. Dijital girişler ile pompa motorlarını
çalıştırma ve durdurma, maksimum seviye, minimum seviye
ve çalışma modu bilgileri mikrodenetleyiciye aktarılır. Dijital
çıkışlar motor çalışıyor, tank maksimum ve tank minimum
sinyal lambalarının kontrolü için kullanılmıştır. Sistemin genel
çalışma prensibi Şekil 5 ‘de görülmektedir.
Şekil 7: Tankların 1. Dereceden sistem olarak çalışması
durumu.
626
4.1.3.
PID Katsayılarının Otomatik Katsayı Ayarı (OKA)
Yöntemi ile Bulunması
Bu çalışma durumunda her bir tankın seviyesi kendisine ait
PID kontrol cihazı üzerinden 0-50 cm aralığında set edilir.
PID kontrol cihazı tank seviyesini istenen set değerine
getirmek ve bu seviyede tutmak için gerekli kontrol çıkışını
üretir. PID katsayıları PID kontrol cihazı üzerinden
değiştirilerek uygun değere ayarlanabilir. Şekil 8’de 1.
dereceden sistem olarak çalışılması durumundaki set edilen ve
gerçek seviye değişimi görülmektedir.
Endüstriyel sistemlerde kontrol edilen sistemin modeli
çoğunlukla bilinmediğinden dolayı PID katsayılarının
ayarlanması ve optimum değerlerinin bulunması çok zordur.
Ayrıca endüstriyel bir tesiste yüzlerce PID kontrol uygulaması
yapılıyor olabilir. Bu durumda da her bir sistemin modelini
çıkarmak mümkün değildir. Bu nedenle en uygun PID
katsayılarını bulmak için OKA özelliği kullanılmaktadır. OKA
işlemi basit olarak bir röle kumandası ile yapılabilir. Sistem
kontrol çıkışı maksimum ve minimum değerlere
anahtarlanarak sistemin salınım periyodu, genlik değeri
bulunur. Şekil 11’de örnek bir OKA işlemi prensip olarak
görülmektedir.
Şekil 8: 1. Dereceden sistem olarak çalışma durumunda set ve
gerçek değer değişimi.
4.1.2.
Tankların 2. Dereceden Sistem Olarak Çalışması
Şekil 11: Prensip olarak OKA işlemi.
Bu durumda tanklar arası vana açıktır. Şekil 9’da gösterildiği
gibi tek bir PID kontrol cihazı kullanılır. PID kontrol cihazı ile
2. tankın seviye değeri set edilir. PID kontrol cihazı 2. tankın
seviye bilgisini alarak 1. tankın pompasını kumanda eder.
Kontrol çıkışı +h ve –h değerlerinde anahtarlanmaktadır. Bu
durumda sistem çıkış salınımının periyodu (Pu) ve genliği (a)
ölçülür. Ölçülen bu değerler yardımı ile eşdeğer kazanç ifadesi
Ku denklem (1) yardımı ile hesaplanır.
4h
(1)
Ku =
πa
Denklem (2)’ de gösterilen temel PID kontrol işlevine ait PID
katsayıları (Kc, Ti ve Td), ölçülen Ku ve Pu değerleri ve Tablo
2’ de verilen (Ziegler-Nichols’un ikinci yöntemi veya frekans
yöntemi) bağıntıları yardımı ile hesaplanır [8], [9].
C ( s ) = K c [1 + (1 / Ti )s + (Td s )]
(2)
Tablo 2: PID Katsayılarının Z-N-2 Yöntemi İle Hesaplanması
P
PI
PID
Şekil 9: Tankların 2. dereceden sistem olarak çalışması.
PID katsayıları doğru ayarlanmadığı durumda sistem salınımlı
çalışacaktır. Deney seti, ayarlanmamış PID katsayıları ile 2.
dereceden sistem olarak çalıştırılmıştır. Bu durumdaki set
edilen
ve
gerçek
seviye
eğrileri
şekil
10’da
görülmektedir.
Kc
Ku/2
Ku/2.2
Ku/1.7
Ti
PU/1.2
PU/2
Td
PU/8
OKA işlemi, ticari PID üreticileri tarafından geliştirilerek ve
değiştirilerek kullanılmaktadır. Kontrol çıkışını (h) değişken
genliklerde uygulayan ve elektriksel gürültü nedeni ile röle
çıkışının rastgele değişimini önlemek üzere gürültü düzeyinin
üzerinde histeriz elemanı kullanan ticari PID cihazları
mevcuttur. Seviye kontrol deney düzeneğinde ara vana açık
olduğu durumda, 1. tankın su pompasının kontrol değişkeni ve
2. tankın su seviyesinin süreç değişkeni olduğu durum 2.
dereceden sisteme örnektir. Bu durumda OKA işlemi yapılmış
ve bulunan katsayılar ile sistemin çalışması izlenmiştir. Şekil
12’ de OKA işlemi, Şekil 13’ de ise bulunan uygun PID
katsayıları ile sistemin çalışması görülebilmektedir.
Grafiklerde set edilen seviye değeri, gerçek değer ve
denetleyici çıkışı eğrileri görülmektedir. Öğrenciler OKA
yönteminin işe yaradığını birinci elden görebilmektedirler.
Şekil 10: Tankların ayarlanmamış PID katsayıları ile 2.
dereceden sistem olarak çalışması durumunda set ve gerçek
değer değişimi.
627
Kontrolü sıvı seviyesinin belli aralıklarda çalıştırılmasının
yeterli olduğu uygulamalarda daha düşük maliyetli bir
yaklaşım olacaktır. Aç-Kapa kontrol çıktısı Şekil 15’ de
gösterilmiştir.
Şekil 12: Otomatik Katsayı Ayarı (OKA) işlemi.
Şekil 15: Aç-Kapa denetimle, seviye çıkışı.
5. Maliyet
Deney seti düşük maliyet avantajına sahiptir. Kullanılan bazı
ekipmanlar yerli firmalardan temin edilmiş, bazıları ise
imkanlar dahilinde tasarımları yapılmıştır. Ekipmanların
yaklaşık maliyetleri Tablo 3’ de gösterilmiştir.
Tablo 3: Kullanılan Ekipmanların Maliyeti
Şekil 13: Ayarlanmış PID katsayıları ile çalışma durumu.
4.2. Sıvı Seviye Kontrol Rölesi İle Kontrol
Sıvı seviye kontrol rölesi (SSR) ile çalışmada her bir pompa
seviye problarından alınan bilgiye göre çalışmaktadır. SSR
bağlantı şeması Şekil 14’de görülmektedir.
No
Ekipman
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
PID Kontrol Cihazı
Su tankları
Ultrasonik Seviye Ölçer
Sıvı Seviye Kontrol Rölesi
Motor Sürücü kartı
RS485/RS232 Dönüştürücü
Su Pompaları
Kumanda Panosu
PC Yazılımı
Diğer Ekipmanlar
TOPLAM
Yaklaşık
Maliyet (TL)
2x500
1x400
2x200
2x50
2x120
1x150
2x50
1x 200
2x50
1x120
1x250
1x200
3260
6. Tartışma
Öğrencilere, tasarlanan ve gerçeklenen sıvı seviye deney seti
ile Aç-Kapa kontrol, 1. ve 2. dereceden sistemin PID ile
kontrol deneyleri yaptırılmış ve aşağıdaki bulgular
gözlemlenmiştir.
• Derslerde sıkça tekrarlanan Sensör, Aktüatör ve PID
denetleyici kelimelerinin fiziksel karşılıkları
öğrencilerce görünür, anlaşılır olmuştur.
• PID denetleyici çıkışının bilgi taşıyan denetim
işaretini ürettiği (0-20 mA) ve bu çıkışla bir motorun
bile sürülmediği/sürülemediği anlaşılmıştır.
• Ticari sensörler, ticari PID’lerle akım dilini 4-20mA
ile gerilim dilini 0-10 V ile konuştukları
anlaşılmıştır.
• İdeal türev (D) elemanın, yüksek frekanslı/düşük
genlikli elektriksel gürültüyü yükselttiği, bu nedenle
pratik kullanımında dikkatli olunması gerektiği.
• Başarı
isterleri
yüksek
değilse,
Aç-Kapa
denetleyicinin, PID denetimine göre ekonomik bir
çözüm olduğu.
Şekil 14: Sıvı Seviye Rölesi Bağlantı şeması.
SSR ile Aç-Kapa kontrol yapılmakta ve iletken probların
yerleşimine bağlı olarak su seviyesi belirli aralıkta
tutulmaktadır. Başlangıç anında, tankın boş olduğu durumda
hiçbir prob su ile temas etmediğinden dolayı SSR çıkışındaki
kontağı kapatır ve pompa motorunu çalıştırır. Su üst seviye
probuna ulaştığında üst seviye ve alt seviye probları arasındaki
direnç değeri azalır. Bu direnci algılayan SSR hemen çıkış
kontağını açar ve pompa motorunu durdurur. Su seviyesi üst
seviye probundan kurtulduğunda üst ve alt seviye probları
arasındaki direnç sonsuz değere çıkar. Fakat SSR motoru
hemen çalıştırmaz. Çünkü alt seviye probu ve şase probu
arasındaki direnç değeri hala düşüktür. Su seviyesi alt seviye
probundan kurtulduğu anda alt seviye ve şase probları
arasındaki direnç sonsuz değere çıkar ve bu esnada sıvı seviye
rölesi kontağını kapatarak pompa motorunu çalıştırır. Tanka
tekrar su dolmaya başlar. Bu döngü bu şekilde devam eder ve
su seviyesi her zaman alt ve üst seviye arasında kalır. Aç-Kapa
628
•
•
•
•
Tasarlanan deney setinde OKA işlemi ile en uygun PID
katsayıları bulunmuş ve sistemin optimum şekilde çalışması
sağlanmıştır. Bu özelliği ile deney düzeneği OKA
algoritmasının anlaşılması ve öğretilmesi açısından büyük
kolaylık sağlamaktadır. Öğrenciler bu deney seti ile kontrol
sistemlerinin nasıl çalıştıkları ve çalışma esnasında ne tür
problemler ile karşılaşabilecekleri konusunda fikir sahibi
olmaktadırlar.
Sensör hassasiyeti değiştiğinde (bu deney setinde
ultrasonik seviye sensörünün yanında, hassasiyeti
daha düşük olan bir manyetik seviye sensörü de
kullanılmıştır), OKA ile bulunan PID katsayıları
hatırı
sayılır
biçimde
değişmekte
olduğu
gözlenmiştir.
Suda oluşan köpüğün ultasonik sensörü kolayça
etkiliyebildiği.
Bu deney seti öğrencinin kullanımına açıldıktan
sonra, tek tanklı seviye deney setinin iki öğrenci
tarafından tasarlanıp çalıştırılabileceği [10].
Tasarlanan DC motor sürücü kartının PCB
işçiliğinin iyileştirilmesi gereği.
Deney setinde yapılacak küçük değişikliklerle değişik çalışma
şekilleri de denenebilir. Örneğin yapılacak yazılım değişikliği
ile kazanç çizelgeleme (Gain Scheduling) özelliği de sistemde
denenebilir. Bunun yanında endüstriyel PLC ve PC ile kontrol
edilebilecek şekilde tasarımlar yapılarak değişik kontrol
yöntemlerinin uygulanması sağlanabilir.
Öğrenciler bu set ile deney yaptıktan sonra yapılan tartışma ve
görüş alışverişi sonrasında deney seti ile ilgili eksiklikler ve
yapılabilecek iyileştirmeler aşağıdaki gibi belirlenmiştir.
•
•
•
•
•
•
•
•
Teşekkür
Deney düzeneğinin tasarımında yapmış olduğu destekten
ötürü
Akçansa Çimento San. ve Tic. A.Ş. Ladik
Fabrikasına, manyetik sensörlerini sağlayan Kayse firmasına
ve
OMÜ-PYO.MUH.1906.13.002
kodlu
Kontrol
Laboratuarlarının Kurulumu projesine teşekkür ederiz.
Deney sırasında veya gerektiğinde, tanklara su
ekleme ve boşaltmanın mevcut set ile mümkün
olmadığı.
Üç parçadan (tanklar, pano ve bilgisayar) oluşan
deney seti gerektiğinden daha fazla yer kapladığı.
Su pompalama işinin, köpük ve dalga üretmeyecek
şekilde tankın dip kısmından yapılması gerektiği
Kumanda panosu içi soğutmanın yeterli olmadığı.
Tankları ağır ve kırılgan bir malzeme olan cam
yerine, hafif sağlam olan plexiglas malzemesinden
yapmanın mekanik olarak daha iyi bir seçim olacağı.
Pompaların ana su tankına bağlantı şeklinin
değiştirilerek, hiç basılamayan ölü su seviyesinin
ortadan kaldırılabileceği, dolayısı ile pompaların
hava basmasının önüne geçileceği.
Farklı seviye sensörleri ile de (kapasitif seviye
sensörü, tankın alt gövdesine yerleştirilebilen 0100mbar’lık basınç sensörü gibi) bu yapının
çalışabileceği.
Ölü zamanı deneysel olarak görebilmek mevcut
yapıda mümkün değildir. 1. Derececen ölü zamanlı
tank seviye deneyi için, tanklardan biri dolduktan
sonra (uzun boru hattını temsilen) 1.tankın üst
kısmından 2.tanka su geçişini sağlayacak vana/boru
eklemesinin yapılması.
8. Kaynaklar
[1] L. Liang, “The application of fuzzy PID controller in
coupled-tank liquid-level control system,” International
Conference on Electronics, Communications and Control
(ICECC), Ningbo, China, 2011, pp. 2894–2897.
[2] D. S. Bernstein, “Enhancing undergraduate control
education,” IEEE Contr. Syst. Mag., pp. 40-43, Oct.
1999.
[3] A. Leva, “A hands-on experimental laboratory for
undergraduate courses in automatic control,” IEEE Trans.
Educ., vol. 46, no. 2, pp. 263-272, May 2003.
[4] E. A. Gonzalez, M. C. G. Leonor, P. A. T. M.
Mangulabnan, J. J. S. L. C. Kau, and M. W. U. Reyes,
“Work in Progress - An Educational Tool for Teaching
Linear and Control Systems”, presented at the 37th
ASEE/IEEE Frontiers in Education Conference,
Milwaukee, WI, October 10 – 13, 2007, T3J-14 - T3J-14.
[5] Pasamontes, M., Álvarez J. D. ve Guzmán, J. L. Ve
Berenguel M. "Learning Switching Control: A Tank
Level-Control Exercise", IEEE Transactions on
Education,, Volume: 55 , Issue: 2, 226-232, 2012.
[6] Noh, M.M , NAJIB M. S. Ve ABDULLAH N. S.,
"Simulator of Water Tank Level Control System Using
PID-Controller", 3rd IASME / WSEAS Int. Conf. on
Water Resources, Hydraulics & Hydrology(WHH’08),
University of Cambridge, 2008, 168-171.
[7] P.Chalupa, J. Novak, V. Bobal, “Comprehensive Model
of DTS200 Three Tank system in Simulink”,
International Journal of Mathematical Models and
Methods in Applied Sciences, Issue 2, Volume 6, 2012.
[8] Yu C.C. Autotuning of PID Controllers: A Relay
Feedback Approach, Springer; 2nd edition, 2007.
[9] K.J Astrom, T. Huggland, Advanced PID control, ISA,
2005.
[10] M. Aydın, M. Yıldırım, PID ile Sıvı Seviye Denetimi,
http://www.youtube.com/watch?v=zqwsqP-MOJ4,
Ondokuz Mayıs Üniversitesi Elektrik Elektronik
Mühendisliği Bölümü, Bitirme Projesi, Haziran, 2013.
Bu iyileştirme ve geliştirme konuları göz önüne alınması ile,
ileride tasarlanacak deney setleri daha etkin şekilde
tasarlanabilecektir.
7. Sonuçlar
Bu çalışma ile düşük maliyetli endüstriyel sistemlere dayalı bir
seviye deney seti tasarımı sunulmuştur. Mekanik ve elektriksel
kısımlar detaylı olarak anlatılmıştır. Tasarlanan deney
düzeneği 1. ve 2. dereceden sistemlerin çalışmasının
gösterilmesi ve anlaşılması açısından önemli bir işleve
sahiptir. Ayrıca seviye probları ve sıvı seviye rölesi ile
endüstride sıkça kullanılan Aç-Kapa (On-Off) seviye kontrol
çalışma modu da kullanılabilmektedir. Tüm süreç
parametrelerinin bilgisayar ortamında izlenebilir ve kontrol
edilebilir olması sistemlerin çalışma koşullarının anlaşılması
açısından önemlidir.
629
MATLAB/Simulink Response Optimization Aracı (ROA) ile
Kontrolör Katsayılarının Belirlenmesi
Hasan Erdal1, *Barış Doğan2
1
Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü
Marmara Üniversitesi, Teknoloji Fakültesi
[email protected]
2
Mekatronik Eğitimi Bölümü
Marmara Üniversitesi, Teknik Eğitim Fakültesi
[email protected]
seçimi de yeterli olmayıp kontrolör katsayılarının uygun
olarak belirlenmesi gereklidir. Literatür ve endüstride
katsayıların bulunması için deneme-yanılma ve ZieglerNichols [5] yöntemleri yaygın olarak kullanılır. Son yıllarda
bulanık mantık, genetik, karınca, arı gibi akıllı
algoritmalardaki ilerleme ve Matlab, Labview gibi yazılım
araçlarındaki gelişim sayesinde, sistem model parametreleri
belirli olsa veya olmasa da kontrolör katsayıları kolaylıkla
bulunabilmektedir [6-13].
Bir sistem çalıştığı sürece çeşitli nedenlerle model
parametrelerinde ve bozucu etkilerde değişimler olabilir. Son
yıllarda böylesi değişen durumlara karşı kendi katsayılarını
güncelleyen adaptif PID ve türevi kontrolörlerin kullanımı da
giderek yaygınlaşmaktadır. Bu tip uygulamalarda, sistem
çıkışında gözlenen hatanın durumuna göre klasik PID
kontrolörün katsayıları bulanık mantık kontrolör ile uyarlanır.
PID sistemi kontrol ederken bulanık mantık PID kontrolörü
denetlemektedir [14-17].
Bu çalışmada, parametreleri önceki bir çalışmada [19]
belirlenmiş olan dc motorun kapalı çevrim modelinin
oluşturulması
ve
uygun
kontrolör
katsayılarının
Matlab/Simulink Design Optimization Toolbox bünyesindeki
ROA ile bulunması gerçekleştirilmiştir. Yapılan hesaplamalar
sonucu elde edilen katsayılar gerek simülasyon ortamında
gerekse Matlab/Simulink Real-time Windows Target
kütüphanesiyle oluşturulmuş model ve DAQ kart yüklü bir
bilgisayar kullanılarak gerçek dc motora uygulanmıştır.
Gerçek sistem cevapları karşılaştırmalı olarak sunulmuştur.
Böylelikle ROA’ın tanıtımı yapılmış ve başarımı irdelenmiştir.
Özetçe
Bu çalışmada, parametreleri bilinen sargılı kutuplu bir fırçalı
dc motorun hız kontrolünde kullanılacak olan kontrolör
tasarımı yapılmıştır. Öncelikle bilinen parametreler
kullanılarak dc motor modeli oluşturulmuş ve motorun kapalı
çevrim doğal davranışı incelenmiştir. Sürücülü ve kontrolörlü
kapalı çevrim sistem modeli Matlab/Simulink ortamında
oluşturulmuş ve kontrolör katsayıları matematiksel yaklaşımla
hesaplanmıştır. Hesaplanan kontrolör katsayıları model
üzerinde yerine konarak simülasyon sonuçları elde edilmiştir.
Sonrasında Matlab/Simulink Response Optimization aracı
(ROA) kullanılarak öngörülen cevabı elde etmek üzere
kontrolör katsayıları yeniden belirlenmiştir. Belirlenen
katsayılar DAQ kart yüklü bilgisayarda Matlab/Simulink
Real-time Windows Target kütüphanesi kullanılarak
oluşturulmuş model üzerinden gerçek sisteme uygulanmış ve
elde edilen cevaplar karşılaştırılmıştır. Kontrol alanındaki
birçok uygulamada faydalı olabilecek olan ROA aracı
kullanımı detayları ile anlatılmış ve özellikle de bu yazılımın
tanıtımı amaçlanmıştır.
1. Giriş
Bir sistemin istenilen biçimde davranmasını sağlama işlemine
kontrol denir. Davranışın kontrol edilebilmesi içinse sistem
çıkışının ölçülebilmesi ve ölçümlerin çeşitli yöntemlerle
irdelenerek girişe etki edilmesi gerekir.
Günümüzde birçok sistem kapalı çevrim olarak
adlandırılan öz denetimli yapıya sahiptir. Sistemin davranış
hızı ve hata çeşidi dikkate alınarak denetleyici içerisinde
kullanılacak kontrol yöntemi belirlenir. Örneğin ataleti yüksek
olan ve geç tepki veren ısıtma-soğutma sisteminde sıcaklık
kontrolü için basit bir on-off kontrolör işe yarayacakken, aynı
sistemde bulunabilecek fan motorunun hız kontrolünde ise PI
kontrolör kullanımı uygun olacaktır.
Kontrolör seçiminde bir diğer ölçüt ise sistemin tüm
yapısını temsil eden matematiksel modelinin bilinme
durumudur. Örneğin modeli belirli bir sistemde hangi tip hata
(konum, hız, ivme) görüleceği kestirilerek, bu hatayı
giderecek kontrolör tasarımı ve hesabı kolayca yapılabilir. Bu
tip uygulamalarda da genellikle klasik PID ve türevi (P, PI,
PD) kontrolörler seçilebilir [1-4]. Tek başına kontrolörün
2. Deney Düzeneği ve Motor Modeli
Bu çalışmada, detayları [19]’da verilmiş olan TQ Equipment
Elektrik Makinaları Test Ünitesi (EMTÜ) ve FH2 harici
uyartımlı sargılı kutuplu dc motor kullanılmıştır.
2.1. Deney Düzeneği
EMTÜ bünyesinde bir fuko freni bulunmakta olup dahili potu
kullanarak veya harici olarak verilen gerilim ile (0-2,5V), test
edilen motor miline 0-2,5Nm arası tork uygulanabilmektedir.
Yine fuko freni üzerinde bulunan takometre ile de motor devir
bilgisi (0-2000Rpm) ölçülebilmekte ve EMTÜ dışına (0-2V)
gerilim şeklinde aktarılabilmektedir. Motorun testler sırasında
çektiği akım değerlerini ölçmek için ise RS232 üzerinden veri
630
aktarımı yapabilen Fluke45 ölçü aleti kullanılmıştır. EMTÜ ile
elektriksel bağlantıyı kurabilmek ve ölçüm verilerini
okuyabilmek için NI 6024E veri edinim kartı (DAQ) bulunan
bilgisayar kullanılmıştır. Deney düzeneği Şekil 1’de
görüldüğü gibidir.
(3) ve (4) bağıntılarında yerlerine konulduğunda, dc motorun
hız çıkışına göre transfer fonksiyonu aşağıdaki gibi elde
edilmiş olur:
( )
( )
(5)
3. Kontrolör Katsayılarının Belirlenmesi
Bu çalışmada, dc motorun kapalı çevrim hız denetiminde
kullanılacak kontrolörün katsayılarının hesaplanmasında iki
farklı yöntem kullanılmıştır:
- (5) bağıntısındaki dc motor modeli kullanılarak katsayılar
matematiksel yaklaşımla hesaplanmış ve Şekil 2’deki model
Matlab/Simulink
ortamında
oluşturularak
simülasyon
yapılmıştır;
- Şekil 6’daki modelde ROA kullanılarak tanımlanan
kısıtlamalara göre katsayılar yeniden belirlenmiştir.
Her iki yöntemle elde edilen kontrolör katsayıları
Matlab/Simulink ortamında Real-Time Windows Target
Kütüphanesi kullanılarak oluşturulan Şekil 12’deki model
aracılığıyla gerçek sisteme uygulanmış ve sonuçlar
karşılaştırılmıştır.
Şekil 1: FH2 test ünitesi ve deney düzeneğinin görünümü [19].
Test ünitesinde yer alan dc motor sürücü 0-6V girişe karşılık
0-110V çıkış üretmektedir. Yapılan testler neticesinde
sürücünün basamak girişe karşılık 22,5 V/s yükseliş ve -20,4
V/s alçalış rampa çıkış ürettiği belirlenmiştir. Sürücünün sahip
olduğu bu rampa özelliği, sistemin kapalı çevrim kontrol
modeline bir gecikme eklemektedir.
2.2. Dc Motor Modeli
Bir dc motorun endüvi indüktansı ( ) ihmal edilirse, hız
çıkışına göre s düzlemi blok diyagramı modeli Şekil 2’deki
gibi elde edilir [20]. Bundan sonraki ifadelerde geçen;
( ) endüvi gerilimi, ( ) endüvi açısal hızı,
endüvi
omik direnci,
zıt emk sabiti,
moment sabiti,
sürtünme katsayısı, ise atalet katsayısıdır.
Şekil 2: Dc motorun
3.1. Katsayıların Matematiksel Yaklaşımla Hesaplanması
(5) bağıntısındaki dc motorun modelinin Tip 0 olması
sebebiyle basamak girişte kalıcı hal hatası oluşacak olup,
dolayısıyla PI kontrolörün kullanılması uygundur [20].
Simulink ortamında PI kontrolör eklenmiş dc motor modeli
Şekil 3’deki gibi oluşturulmuştur.
“Simulation/Configuration
Parameters”
bölümünde
“Solver” tipi “fixed-step”, “ode3/bogacki-shampine” seçilerek
örnekleme zamanı (“fixed-step size”) ise 0.01 s. olarak
belirlenmiştir.
ihmal edilmiş blok diyagramı.
Buna göre;
( )
(1)
( )
Şekil 3: PI kontrolör eklenmiş dc motor modeli.
Şekil 3’deki blok diyagramında kullanılan PI kontrolörün
transfer fonksiyonu (6)’da verildiği gibidir:
elde edilir. (1) bağıntısındaki transfer fonksiyonunun;
( )
( )
(2)
( )
( )
şeklindeki birinci mertebeden sistem modeline benzediği
görülmektedir. (1) bağıntısı (2) bağıntısıyla eşleştirildiği
takdirde, (2) bağıntısındaki:
Kapalı çevrim sistemin birim basamak girişe karşılık
kontrolsüz doğal davranışını elde etmek için
ve
atanmış, yapılan simülasyon sonucu hız değişimi Şekil
4’deki gibi elde edilmiştir.
(3)
(4)
olarak elde edilir. Bu çalışmada kullanılan dc motora ait
parametreler [20]:
⁄
⁄
⁄
⁄
(6)
⁄
⁄
⁄
631
(15)
şeklinde elde edilir. Bu katsayılar simülasyon modelinde
yerine konursa; 12 s’lik birim basamak giriş için Şekil 5’de
görülen cevap elde edilir.
Şekil 4: Birim basamak giriş için sistemin doğal davranışı.
Buna göre, sistemin birim basamak girişe karşılık sistemin
yaklaşık 0,5761 rad/s çıkış ürettiği, bu haliyle yaklaşık 0,4239
rad/s’lik bir kalıcı hal hatası oluştuğu görülmektedir.
Sistemin PI kontrolör eklenmiş kapalı çevrim transfer
fonksiyonu aşağıdaki gibi elde edilir:
(
( )
( )
Şekil 5:
)
(
Cevap incelendiğinde, sistem çıkışının öngörülen cevaba
yaklaşık 6 s’de aşımsız olarak oturduğu görülmektedir.
Oturma zamanı bu sistem için uzun olduğu kanaatiyle
hesaplanan PI katsayılarının iyileştirilmesi uygun olacaktır.
(7)
)
Elde edilen transfer fonksiyonu, (8) bağıntısındaki 2.
mertebeden bir sistemin transfer fonksiyonuna benzemektedir.
( )
3.2. Katsayıların ROA ile Belirlenmesi
Matlab/Simulink Design Optimization Toolbox bünyesinde
bulunan ROA, Simulink ortamında oluşturulan model
içerisinde yer alan kontrolör katsayılarının, kullanıcının
belirlemiş olduğu kısıtlamalar veya referans fonksiyonlara
göre bulunması için kullanılır. Araç, model katsayıları için
kullanıcı tarafından belirlenen kısıtlamaları bir kısıtlanmışiyileştirme-problemine dönüştürür ve problemi genel
iyileştirme tekniklerini kullanarak çözümler. Araçta
kullanıcının belirleyebileceği zaman ve frekans düzlemlerinde
tanımlı çeşitli kısıtlama yöntemleri vardır. Bunlardan bazıları
Sinyal Kısıtlaması (Signal Bound), Basamak Cevap Kalıbı
(Step Response Envelope), Sinyal Takibi (Signal Tracking),
Kazanç ve Faz Sınırlaması (Gain and Phase Margin) ve Bode
Genliği (Bode Magnitude)’dır [21, 22]. Bu çalışmada
kontrolör katsayılarını belirlemek için Basamak Cevap Kalıbı
yöntemi kullanılmıştır.
ROA ile kontrolör katsayılarının hesaplanabilmesi için
Şekil 3’deki model geliştirilerek Simulink ortamında dc motor
sürücüsü eklenmiş, çıkış birimi rpm’e dönüştürülmüş ve Şekil
6’da görülmekte olan yeni model oluşturulmuştur.
Yeni modelde Basamak Cevap Kalıbı yöntemini
uygulayabilmek için, modelin girişine basamak giriş, çıkışına
ise
“Simulink
Library
Browser/Simulink
Design
Optimization” kütüphanesindeki “Check Step Response
Characteristics” nesnesi ve kontrolör çıkışına “Check Custom
Bounds” nesneleri eklenmiştir.
(8)
( )
Ancak (7) bağıntısı, (8) bağıntısındaki 2. mertebeden
sistem kalıbına tam uymamaktadır. Bununla birlikte,
karakteristik denklemi açısından 2. mertebe sistem olarak ele
alınabilir [20]. Buna göre:
√
(9)
(10)
olarak yazılabilir. (9) ve (10) bağıntılarında görüldüğü gibi ,
doğal frekans
’i ve dolayısıyla cevap hızını;
ile
birlikte sönüm oranı ’yı, dolayısıyla aşım ve titreşimi
etkilemektedir.
Böyle bir sistemde, kalıcı hal hatasını gidererek aşımsız ve
titreşimsiz bir cevap elde edebilmek için
ve katsayıları
şu şekilde hesaplanabilir:
Bilindiği gibi
durumunda basamak giriş için cevapta
aşım ve titreşim oluşmaz. Ayrıca
olmalıdır ve (10)
bağıntısında
çekilirse,
(11)
(11) bağıntısı elde edilir ve
ve
için sistemin birim
basamak giriş davranışı.
olabilmesi için:
(12)
olmalıdır. Aşımsız bir cevap için
3.2.1. Model Kısıtlarının Belirlenmesi
alınırsa;
ROA ile kontrolör parametrelerinin belirlenmesi işlemine
geçmeden önce, model içerisinde kullanılan kontrolör kısıtları
ile çıkış kısıtlarının tanımlanması gerekmektedir. Bu amaçla
Şekil 6’da görüntülenen “Kontrolör Çıkış Kısıtları” ile
“Basamak Cevap Kısıtları” nesneleri için gerekli tanımlamalar
yapılmalıdır.
(13)
çıkması sebebiyle
bağıntısından;
olarak
alınırsa;
(9)
(14)
632
Şekil 6: Sistemin yeniden oluşturulan Simulink modeli.
Şekil 6’daki modelde yer alan “Kontrolör Çıkış Kısıtları”
nesnesi çift tıklandığında ekrana gelen Şekil 7’deki
pencereden, kontrolör kısıtlamalarının uygulanacağı zaman
dilimleri ile üst bölge (upper bound) ve alt bölgedeki (lower
bound) çıkış kısıtlamaları tanımlanır.
Penceredeki siyah çizgiler sınır çizgilerini, sarı bölgeler
kontrolör çıkışı için yasak alanları, beyaz bölge ise çıkışın
olması gerektiği alanı temsil eder. Pencerenin üst tarafındaki
“oynat” (play) butonuna basıldığında, mevcut katsayılara göre
kontrolör çıkış değişimi görüntülenir. Bu örnekte cevap
iyileştirme işlemi yapılmadan önceki kontrolör çıkışının, izin
verilen beyaz bölge içerisinde olduğu görülmektedir.
Benzer biçimde Şekil 6’daki modelde yer alan “Basamak
Cevap Kısıtları” nesnesi çift tıklandığında ekrana gelen Şekil
9’daki pencereden, sistem çıkışında görülmesi beklenen
davranışla ilgili parametreler ayarlanır.
Şekil 7: Kontrolör çıkış kısıtlamaları eklenmesi.
Bu çalışmada kullanılan motor sürücü girişine 0-6V
uygulanabildiği için, simülasyon süresince etkili olacak
şekilde kontrolör çıkışı 6 ile sınırlandırılmıştır. Bu ayar, üst
bölge için “Times” hücresine “[0 20]” yazılarak (0.s başlangıç
ve 20.s bitiş); “Amplitudes” hücresine “[6 6]” yazılarak
(başlangıç genliği 6, bitiş genliği 6) yapılır.
Eğer kullanılacak sürücü negatif değerleri de kabul
ediyorsa, benzer tanımlama alt bölge için de yapılabilir. Bu
çalışmada kullanılan sürücü negatif değer kabul etmediği için
alt bölge genlikleri “[0 0]” olarak tanımlanmıştır.
Pencerenin alt tarafındaki “Show plot on block open”
tıklanırsa veya “Show Plot” butonuna basılırsa, kontrolör
kısıtlarını grafiksel olarak gösteren Şekil 8’deki pencere
ekrana gelir.
Şekil 9: Sistem çıkış kısıtlamaları eklenmesi.
Bu çalışmada kullanılan dc motorun açık çevrim basamak
giriş cevabı dikkate alınarak; basamak giriş değeri (final
value) 1000, yükseliş zamanı (rise time) 3,4 s, oturma zamanı
(settling time) 4,2 s, maks. aşım (overshoot) %2, min. aşım
(undershoot) %1 şeklinde belirlenmiştir.
Yine pencerenin alt tarafındaki “Show plot on block open”
tıklanırsa veya “Show Plot” butonuna basılırsa, sistem çıkış
kısıtları grafiksel olarak gösteren pencere görüntülenir.
3.2.2. Response Optimizasyonu İşlemi
Kontrolör ve sistem çıkışı için kısıtlamalar belirlendikten
sonra cevap iyileştirme işlemine geçilebilir. Bunun için
Simulink model penceresinde “Tools/Response Optimization”
seçilir ve Şekil 10’daki pencere görüntülenir. Penceredeki
“Design Variables Set” hücresinde “New” seçeneği tıklanarak,
cevap iyileştirme işlemi süresince değerleri yazılım tarafından
değiştirilecek olan katsayılar belirlenir.
Şekil 8: Kontrolör çıkış kısıtlamaları ve mevcut kontrolör
çıkışı çizimi.
633
değerlerini bulunana kadar, iterasyon sayısını da geçmeyecek
şekilde, tekrar tekrar simülasyon yapar. Her iterasyonda elde
ettiği çıkış sonucunu çizim alanında görüntüler. Eğer
tanımlanan kısıtlar nedeniyle istenen sonuca ulaşamazsa, uyarı
vererek işlemi sonlandırır.
Bu çalışmada, cevap iyileştirmesi yapılmadan önce
ve
olarak atanmıştır. Kısıtlamalar
tanımlandıktan sonra “Optimizasyon” işlemi 6 iterasyonda
gerçekleşmiş olup, kısıtlamalarımıza tam olarak uygun çıkış
değeri ROA tarafından
ve
olarak
hesaplanmıştır.
3.3. Katsayıların Gerçek Sisteme Uygulanması
Matematiksel yaklaşımla ve ROA ile belirlenmiş olan
ve
katsayıları, Matlab/Simulink ortamında Real-Time
Windows Target Kütüphanesi kullanılarak oluşturulan Şekil
12’deki model üzerinden gerçek sisteme uygulanmıştır.
Şekil 10: Sistem çıkış kısıtlamaları ve mevcut çıkış çizimi.
Bu çalışmadaki sistemde PI kontrolör kullanıldığı için sistem
cevabına etki edecek
ve
katsayıları Şekil 11’de
görüldüğü gibi seçilir. Bu pencerede aynı zamanda seçilen
katsayılar için olası değer aralıkları da girilebilir. Böylelikle,
yazılımın
gibi anlamsız sonuçlar bulması önleneceği
gibi iyileştirme işlemi performansı da artacaktır.
Bu pencerede
ve için olası en küçük değerler 0, en
büyük değerler de +sonsuz (+inf) girilmiştir. Seçilen
değişkenler “Design Optimization Workspace” alanında
görüntülenir.
1000 rpm’lik basamak referans giriş 15 sn süre ile modele
uygulanmıştır. Rpm olan referans değeri volt cinsine
dönüştürüldükten sonra çıkış sinyali ile farkı alınır. PI kontrol
sinyali 0-6V sınırlayıcıdan geçtikten sonra DAQ kartın analog
çıkışı üzerinden EMTÜ’deki motor sürücüsüne uygulanır.
EMTÜ bünyesindeki takometreden analog giriş üzerinden
okunan gerilim değeri rpm cinsinden motorun anlık devir
bilgisine dönüştürülür.
Sonuç olarak, belirlenmiş olan PI katsayıları sırasıyla
modele uygulanmış ve yüksüz çalışma için gerçek sistemden
elde edilen cevaplar Şekil 13’de gösterilmiştir.
Şekil 11: Sistem değişkenleri seçim penceresi.
Eğer Simulink modeli içerisinde “Kontrolör Çıkış Kısıtları” ve
“Basamak Cevap Kısıtları” nesneleri kullanılmamışsa, Şekil
10’daki pencerede yer alan “New” tıklanarak modele
uygulanacak kısıtlama yöntemi seçilmelidir.
Bir önceki bölümde hem kontrolör çıkışı hem de sistem
çıkışı için kısıtlamalar tanımlandığı için, Şekil 10’daki
pencerede “Time plot1” ve “Time plot2” alanlarında
kısıtlamalar grafiksel olarak görüntülenmektedir. Yine aynı
penceredeki “Plot Current Response” tıklandığında, mevcut
katsayılara göre çıkış çizimi görüntülenecektir.
Son olarak “Options” butonu tıklanarak optimizasyon
işlemi ile ilgili metot ve algoritma seçimi gibi ayarlar
yapılabilir. Bu çalışmada iyileştirme metodu olarak “gradient
descent”, algoritma olarak “active-set”, birim toleransları için
“0,001” ve maksimum iterasyon sayısı olarak 100 seçilmiştir.
“Optimize” butonuna basıldığı andan itibaren, yazılım
tanımlanan kısıtlamalara göre belirlenen katsayılar üzerinde
değişiklikler yaparak sistem cevabının kriterlere uygun olup
olmadığını test eder. Uygun çıkış değerini üreten katsayı
Gerçek sistemden elde edilen veriler irdelendiğinde, %2 ve
%5 hata kriterlerine [20] göre sistemin oturma süreleri Tablo
1’de karşılaştırmalı olarak verilmiştir.
Tablo 1: Hesaplama ve ROA ile belirlenen PI katsayılarıyla
elde edilen cevap oturma süreleri
PI Katsayıları
Hesapla
ROA ile
Fark
634
%5 (s)
5,05
3,52
1,53
%2 (s)
6,49
4,33
2,16
4. Tartışma
Her ne kadar (7) bağıntısında görülen PI kontrollü dc motor
modeli, (8) bağıntısındaki 2. mertebeden bir sisteme benzese
de, (7) bağıntısında elde edilen transfer fonksiyonu
incelendiğinde, iki ayrı modelin toplamı şeklinde olduğu
görülmektedir. Dolayısıyla, hesaplama yoluyla elde edilecek
ve değerleri öngörülen cevabı vermeyebilecektir.
Ayrıca motor sürücü, basamak girişe karşılık yükselişte
22,5 V/s, alçalışta -20.4 V/s eğime sahiptir. Yükseliş ve alçalış
eğimleri birbirinden farklı olduğu için sürücü Şekil 6’da oran
sınırlayıcı (rate limiter) elemanı ile modellenmiştir.
Başlangıçta, bölüm 3.2.1. deki Simulink modeline
“Kontrolör Çıkış Kısıtları” nesnesi eklenmişti. Bu durumda
ROA çalıştırıldığında
=5,873 ve
=0,4688 şeklinde
değerler hesaplanmıştır. Her ne kadar hesaplanan bu değerler
simülasyon ortamında istenen davranışı sergilese de, modelde
motor sürücü girişine uygulanan PI kontrol sinyalinin
30V’lara ulaştığı tespit edilmiştir. Pratikte hem dc motorun
hem de motor sürücünün sağlıklı çalışabilmesi için, sürücü
girişine 6V’dan yukarı bir gerilim uygulanmaması
gerekmektedir. Bu nedenle PI kontrolör çıkışına eklenen ve
değeri 0-6V arası sabitlenen kısıtlama nesnesi sayesinde ROA,
daha önce hesapladığı
değerini azaltarak
,
değerini ise arttırarak
şeklinde hesaplamış ve ilk
durumla neredeyse aynı sonucu üretmiştir.
[7]
[8]
[9]
[10]
[11]
[12]
[13]
5. Sonuçlar
Hesaplama yoluyla bulunan PI katsayıları ile aşımsız ve
titreşimsiz bir cevap elde edilmiş olmakla birlikte, %5
kriterine göre 6,49 s. gibi uzun oturma süresi elde edilmiştir.
ROA ile belirlenen PI katsayılarıyla da aşımsız ve titreşimsiz
bir cevap elde edilmiş, fakat oturma süresi kısalarak 4,33 s.’ye
düşmüştür. Buradan, ROA ile belirlenen PI katsayılarının,
hesap yoluyla bulunan katsayılara göre daha iyi performans
sergiledikleri görülmektedir. Dolayısıyla, bu tip kontrol
uygulamalarında ROA, kontrolör katsayılarının bulunmasında
kullanıcılara büyük kolaylık ve zaman tasarrufu sağlacaktır.
İleri çalışmalarda, aynı sistemin değişik bozucu ve
referans girişler için cevaplarının irdelenmesi; rampasız
standart yapılı bir dc motor sürücü kullanılarak kontrolörün
başarım testlerinin yapılması planlanmaktadır.
[14]
[15]
[16]
[17]
Kaynakça
[1] N. Yağız ve C. Ertal, "Evaluation of Control Methods on
a Structural System", Mathematical & Computational
Applications, Cilt: 8, No: 3, s:369-376, 2003.
[2] N. Bayhan ve M. T. Söylemez, "Yapısal Olmayan
Belirsizliğe Sahip Sistemler İçin P ve PI Kontrolör
Tasarımı", İTÜDERGİSİ/d Mühendislik, Cilt: 9, No: 1,
s:107-120, 2010.
[3] E. Kıyak, "Bir Uçağın Yatış Açısı Kontrolü İçin Farklı
Tip Denetleyici Karşılaştırmaları", İTÜDERGİSİ/d
Mühendislik, Cilt: 8, No: 2, s:17-26, 2009.
[4] R. Güçlü, "Active Suspension Control of Eight Degrees
of Freedom Vehicle Model", Mathematical &
Computational Applications, Cilt: 9, No: 1, s:1-10, 2004.
[5] J.G. Ziegler, N.B. Nichols, “Optimum Settings for
Automatic Controllers”, Transactions of ASME, Cilt: 64,
s:759-768, 1942.
[6] Ş. Sağlam, N. Ekren ve H. Erdal, “Controlling of Grid
Connected Photovoltaic Lighting System With Fuzzy
[18]
[19]
[20]
[21]
[22]
635
Logic”, Solar Energy (Elsevier), Cilt: 84, No: 2, s:256262, 2010.
M. Çunkas ve Ö. Aydoğdu, "Realization of Fuzzy Logic
Controlled Brushless DC Motor Drives Using
Matlab/Simulink", Mathematical and Computational
Applications, Cilt: 15, No: 2, s:218-229, 2010.
M. Ünal, H. Erdal, ve V. Topuz, “Trajectory Tracking
Performance Comparision Between Genetic Algorithm
and Ant Colony Optimization For PID Controller Tuning
on Pressure Process”, Computer Applications in
Engineering Education, Cilt: 20, No: 3, s:518-528, 2012.
Ö. Gündoğdu ve K. Erentürk, "Fuzzy Control of a DC
Motor Driven Four-Bar Mechanism", Mechatronics, Cilt:
15, No: 4, s:423–438, 2005.
K.S. Narendra ve K. Parthasarathy, “Identification and
Control of Dynamical Systems Using Neural Networks,”
IEEE Trans. on Neural Networks, Cilt: 1, No: 1, s:4-27,
1990.
Ö. Gündoğdu, "Optimal-Tuning of PID Controller Gains
Using Genetic Algorithms", Pamukkale Üniversitesi
Mühendislik Fakültesi Mühendislik Bilimleri Dergisi,
Cilt: 11, No:1, s:131-135, 2005.
E. Yeşil, M. Güzelkaya, İ. Eksin ve O. A. Tekin, "Online
Tuning of Set-point Regulator with a Blending
Mechanism Using PI Controller", Turk J Elec Engin,
Cilt: 16, No: 2, s:143-157, 2008.
D. Karaboğa ve B. Basturk, "Artificial Bee Colony
(ABC) Optimization Algorithm for Solving Constrained
Optimization Problems", Foundations of Fuzzy Logic and
Soft Computing Lecture Notes in Computer Science, Cilt:
4529, s: 789-798, 2007.
L. Wang, Adaptive Fuzzy Systems and Control, Design
and Stability Analysis, PTR Prentice Hall, 1994.
Ç. Elmas, M. A. Akcayol ve T. Yiğit, “Bulanık PI
Denetleyici ile Bir Anahtarlamalı Relüktans Motorun Hız
Denetimi”, Journal of the Faculty of Engineering and
Arcchitecture of Gazi University, Cilt: 22, No: 1, s:65-72,
2007.
O. Karasakal, E. Yeşil, M. Güzelkaya ve İ. Eksin,
"Implementation of a New Self-Tuning Fuzzy PID
Controller on PLC", Turk J Elec Engin, Cilt: 13, No:2,
s:277-286, 2005.
Ö. Aydoğdu ve R. Akkaya, "An effective real coded GA
based fuzzy controller for speed control of a BLDC
motor without speed sensor", Turk J Elec Eng & Comp
Sci, Cilt:19, No:3, s:413-430, 2011.
R. Abiyev, "Fuzzy Interference System Based on Neural
Network
for
Technological
Process
Control",
Mathematical & Computational Applications, Cilt: 8, No:
2, s:245-252, 2003.
H. Erdal ve B. Doğan, “DC Motor Parametrelerinin
Deney Tabanlı Belirlenmesi ve Parametre Belirleme
Sonuçlarının İyileştirilmesi”, Journal of the Faculty of
Engineering and Arcchitecture of Gazi University, Cilt:
27, No: 3, s:589-598, 2012.
K. Ogata, Matlab for Control Engineers, PTR Prentice
Hall, 2007.
T. Coleman, M. A. Branch, A. Grace, "Optimization
Toolbox For Use with MATLAB", Mathworks User’s
Guide, 1999.
Matlab Product Help.
Mühendislik Eğitiminde Aktif Öğrenme:Kontrol Derslerindeki Uygulamalar
Aydemir Arısoy1, Mustafa Er2, M.Kemal Bayrakçeken1
1
Elektronik Mühendisliği Bölümü
Hava Harp Okulu, Yeşilyurt/İstanbul
[email protected]
[email protected]
2
Yabancı Diller Bölümü
Hava Harp Okulu, Yeşilyurt/İstanbul
[email protected]
adlandırılan geleneksel eğitim anlayışı 1920’li yıllardan
1970’li yıllara kadar yaklaşık 50 yıl süresince eğitim
uygulamalarını biçimlendirmiştir. Hayvanlar üzerinde yapılan
deneylerden elde edilen verilerle insan davranışını açıklamaya
çalışan davranışçılar, yalnızca gözlemlenebilen ve ölçülebilen
insan davranışına odaklanarak duyuşsal ve bilişsel alanı ihmal
etmişlerdir. İnsanı makine olarak gören davranışçılar,
öğrenmenin
çevre
koşullarının
düzenlenmesi
ile
gerçekleşeceğini savunmuşlar ve öğrenmeyi çevreden gelen
etkilere
organizmanın
verdiği
tepki
bağlamında
açıklamışlardır. Davranışçılık akımının etkisiyle uzun yıllar
öğretim sürecine bir kara kutu olarak bakılmış [2] ve öğretim
araştırmaları
süreç-ürün
paradigması
üzerinde
yoğunlaştırılmıştır.
Çağdaş
yaklaşımın
benimsendiği
eğitim-öğretim
anlayışında bilginin geçici olduğu, bilgiyi ezberleme yerine
derinliğine kavrama, öğrenmeyi öğrenme ve çok yönlü zihinsel
gelişimin önemsendiği vurgulanmaktadır. Davranışçı anlayışın
hakim olduğu öğrenme süreçlerinde bilgi parçacıkları
arasındaki ilişkiler göz ardı edilmekte, bütünü görmede, bilgiyi
anlamlandırmada ve transfer etmede başarısızlıklarla
karşılaşılmaktadır. İşbölümü, ezberleme ve bilgi parçacıklarına
sahip olma yeterli görülmüştür. Günümüzde davranışçı
öğrenme kuramları yerine bilişsel ve yapılandırmacı öğrenme
kuramları öne çıkmıştır. Öğrenme sürecinde pekiştirme ve
tekrar yerine anlamlı öğrenme, keşfederek öğrenme, bağlamsal
öğrenme, düşünmeyi öğrenme, araştırma ve keşfetme, problem
çözme ve proje tabanlı öğrenme kavramları daha çok
kullanılmaya başlanmıştır [3].
1970’li yılların başlarından itibaren, öğrenmede insan
faktörünü ihmal eden davranışçılığa bir tepki olarak bilişsel
psikoloji ortaya çıkmıştır. Öğrenmenin bilişselci yorumunun
bir uzantısı olan yapılandırmacılar bilginin insandan bağımsız
olmadığını, aksine insan tarafından yapılandırıldığını
belirtmişlerdir.
Ayrıca
yapılandırmacı
yaklaşıma
(constructivist approach) göre bilgi, sosyo-kültürel bir
bağlamda, öğrenenlerin geçirdikleri yaşantıları ile önceden
bildikleri
çerçevesinde
anlamlar
çıkarmaları
ile
yapılandırılmaktadır.
Yapılandırmacılık,
öğrenmenin
merkezine bireyi alan ve yeni öğrenilenlerin eski
öğrenilenlerin üzerine yapılandırıldığını savunan bir
yaklaşımdır. Yapılandırmacılığı; bireyin yeni verileri kendi ön
Özetçe
Bu çalışma; mezunlarının Türkiye hava savunma sisteminin
değişik birimlerinde görev yapacak olan Hava Harp Okulu
Elektronik Mühendisliği Bölümü müfredatında yer alan
Otomatik Kontrol dersinde yapılan aktif öğrenme
uygulamalarını içermektedir. Bu uygulamalar, elde edilen
sonuçlar ve öğrenci görüşleri ile bir mühendislik dersinde aktif
öğrenme tekniklerinin uygulanmasına örnek teşkil etmektedir.
Bu çalışmada öğrencilerini zor şartlarda görev yapmaya
hazırlayan, meslek yaşamaında karşılaşacakları problemleri
tespit etmelerini ve tespit edilen problemleri çözmelerini
amaçlayan, öğrencilerinin askerlik ve mühendislik nosyonu
kazanmış harekatçılar olarak mezun etmeyi hedefleyen Hava
Harp Okulunda uygulanan aktif öğrenme tekniklerinin
öğrenim kalitesine katkıları anlatılmaktadır. Duruma dayalı
eğitim örnekleri, ders motivasyonuna dersin yapıldığı ortamın
etkileri, bilişsel paylaşımların yanında duyuşsal uygulamaların
kuramsal ve matematiksel ağırlıklı bir mühendislik dersinde
şiir yazma uygulamalarının dahi yapılabildiği gösterilmektedir.
Dönem sonunda yapılan aktif öğrenme uygulamalarına ilişkin
öğrenci görüşleri alınmış ve katılımcıların tamamına yakını
aktif öğrenme uygulamalarını olumlu bulmuşlardır.
1. Giriş
Hızlı bir değişime birey ve kurum olarak maruz kaldığımız 21.
yüzyılda, yaşanan değişim ihtiyaçları, beklentileri de
değiştirmektedir. Bu bağlamda bireyleri toplumun ihtiyaçları
doğrultusunda yetiştirme sorumluluğunu üstlenen eğitim
kurumlarının misyonu da sorgulanmaktadır. Dış dünyanın
sürekli artan ve değişen talepleri, eğitim kurumları kendilerine
sunulan akademik veya ansiklopedik bilgileri ezberleyen
öğrenciler yerine, sürekli öğrenen öğrenciler mezun etmeye
itmektedir. Sürekli değişen dünyamızda, üniversitelerin en
temel sorumluluğu öğrencilere gerçek hayat koşullarına uygun
eğitim vermektir. Yükseköğretim kurumlarından mezun
olanların problem çözme becerilerini kazanmış, iletişim
kurabilen, takım çalışması yapabilen, zaman yönetimi ve
iletişim teknolojileri konularında yeterli olmaları beklenir [1].
Eğitime geleneksel bakış yeni yüzyılımızın ihtiyaçlarını
karşılamaktan oldukça uzaktır. Davranışçılık olarak da
636
1.1. Aktif Öğrenme
bilgi ve deneyimlerinden faydalanarak mevcut zihinsel
şemasına transfer edebilmesi ve eski ile yeniyi sentezleyerek
zihninde anlamlı yapılar oluşturması olarak tanımlayabiliriz.
Yapılandırmacı yaklaşıma göre öğrenen, öğrenme-öğretme
sürecinde etkin bir role sahiptir. Bu nedenle yapılandırmacı
sınıf ortamı, bilgilerin aktarıldığı bir yer değil, öğrencinin
etkin katılımının sağlandığı, sorgulama ve araştırmanın
yapıldığı, problemlerin çözüldüğü bir yerdir. Bu nedenle sınıf
ortamı öğrencilerin zengin öğrenme yaşantıları geçirmelerine
olanak sağlayacak şekilde düzenlenmelidir [4].
Yapılandırmacı yaklaşım, Piaget’in zihinsel gelişim
kuramının temel alan bir yaklaşımdır. Piaget’e göre
düşüncenin gelişimi kelimelerle değil, faaliyetlerin sonucunda
oluşur. Ona göre derslerde sözel sembollerle anlatım yerine,
gerçek yaşantıları içeren etkinliklere önem verilmelidir.
Öğrenme anlayışındaki değişiklikler öğretim anlayışına da
yansımış ve öğretimle hedeflenen öğrenmenin çevresel
etkenlerin bir ürünü değil, bilişsel süreçlerin aracılık ettiği
içsel bir süreç olduğu anlayışı yayılmaya başlamıştır. Bunun
sonucu olarak öğretim alanındaki çalışmalar öğretim sırasında
öğrenmeyi etkileyen bilişsel süreçler ve bu süreçlerin
oynadığı roller üzerinde odaklanmıştır[5].
Yapılandırmacılar, öğrenme ve öğretme konusunun
dışında bilgi, bilginin doğası, bilginin nasıl yapılandırıldığı,
yapılandırma sürecini etkileyen faktörler gibi konularda
görüşler ileri sürmüşlerdir. Bununla birlikte bu kuram,
öğrencinin nasıl öğrendiğini açıklamakta ancak öğretimin
nasıl
yapılacağını
açıklamamaktadır.
1970’lerdeki
Davranışçılıktan Bilişselciliğe geçiş sürecinden sonra
geliştirilen Aktif Öğrenme Modeli yapılandırmacı düşüncenin
sınıf ortamında uygulanmasını olanaklı kılmaktadır. Aktif
öğrenme; sosyal etkileşim ile bilgi arasında önemli bir ilişki
olduğunu savunan yapılandırmacı yaklaşım paralelinde
gelişen bir öğrenme yaklaşımıdır [6].
Aktif öğrenme öğrencilerin öğrenme kalitesini
arttırmaktadır. Aktif öğrenme ile öğrenciler yükseköğretimde
arzu
edilen
nitelikli
“derin”
öğrenmeyi
gerçekleştirebilmektedirler[7]. Aktif öğrenme öğrencilerin
öğrenme
sürecinde
anlamlı
öğrenme
etkinlikleri
gerçekleştirmelerini ve yaptıkları ile ilgili düşünmelerini
gerektiren bir öğrenme yaklaşımıdır[8]. Aktif öğrenme son
yıllara kadar daha çok ilk ve orta öğretim düzeyinde yaygın
olarak kullanılan bir kavram olarak algılanırken, günümüzde
aktif öğrenme tüm dünyada düzanlatım yönteminin sıklıkla
kullanıldığı [9] yükseköğretim düzeyinde de yaygın olarak
kullanılmaktadır. Mühendislik eğitiminde aktif öğrenmeyi
tanımlayan Prince [10], aktif öğrenmeyi işbirlikli öğrenme ve
probleme dayalı öğrenme olarak iki kategoride ele almıştır.
Aktif öğrenmenin uygulanabilmesi için öğrenci merkezli
öğretim stratejilerinin uygulanması bir zorunluluktur. Bu
noktada “Hangi öğretim stratejileri?” sorusunun yanıtlanması
gerekmektedir.
Öğretim elemanlarının aktif öğrenme
stratejilerini sınıf ortamında kullanabilmeleri için duruma
dayalı eğitimler ve işbirlikli öğrenme yaygın olarak
kullanılmaktadır. Duruma dayalı eğitimlerde, karar vermeyi
gerektiren, kritik düşünme becerilerini geliştiren, gerçek olay
ve öykülere dayalı durumlar kullanılır. Duruma dayalı
eğitimler öğrenci merkezli olup, bu eğitimlerde öğrenciler
gerçek hayattan alınan durumları birbirleriyle etkileşerek
çalışırlar. Duruma dayalı eğitimler
özellikle hukuk, tıp ve
işletme alanlarında geleneksel eğitime alternatif olarak
kullanılmaktadır [11].
Aktif öğrenme yapılandırmacı yaklaşımı temel alan bir
modeldir. Ancak bu modelin somut uygulamalarının
anlaşılabilmesi, modelin altında geliştirilen yöntemlerin ve bu
yöntemlerin öngördüğü tekniklerin anlaşılmasına bağlıdır. Bu
bölümde aktif öğrenme modelinin sınıf içi uygulamalarını
biçimlendiren işbirlikli öğrenme üzerinde durulacaktır. Aktif
öğrenmenin bir uygulama biçimi olan işbirlikli öğrenme,
akademik bir alanda çalışma yapan öğrencilerin küçük gruplar
halinde birbirlerine yardım ederek öğrenmelerini sağlayan bir
öğretim yöntemidir[12]. İşbirlikli öğrenme etkinliklerinde
öğrencilerin grup çalışmalarına katkıları ve öğrenme düzeyleri
değerlendirilir. Ayrıca öğrencilerin takım halinde çalışarak
takım arkadaşlarına öğretme ve arkadaşlarından öğrenme
olanağı sunulur [13].
İşbirlikli
öğrenme,
öğrencilerin
küçük
gruplar
oluşturarak 1 -bir problemi çözmek ya da bir görevi yerine
getirmek üzere- ortak bir amaç doğrultusunda birbirlerinin
öğrenmesine yardım ederek birlikte çalışma yoluyla bir
konuyu öğrenme yaklaşımıdır. İşbirlikli öğrenme öğrencilerin
bireysel olarak değerlendirilmelerine imkan sağlayan,
öğrencilerin
ortak
hedeflere
ulaşmaya
çalıştıkları
yapılandırılmış grup çalışmasıdır[14]. Grup çalışmalarını
işbirlikli öğrenme yapan özellik, öğrencilerin hem kendilerini
hem de arkadaşlarını kapasitelerinin sonuna kadar
geliştirmeye çalışmalarıdır. Bu tek tek her öğrencinin
öğretilenleri tam olarak öğrenmesinden farklı bir durumdur.
Grup çalışması sırasında öğrenciler tek başlarına
geçiremeyecekleri
ancak
başka
biriyle
etkileşerek
geçirebilecekleri, örneğin, soru sorma, açıklama yapma,
eleştirme, örnek verme gibi, çok önemli öğrenme yaşantılarını
geçirme fırsatı bulurlar. Ancak her grup çalışması işbirlikli
öğrenme değildir.
Bir grup çalışmasının işbirlikli öğrenme olabilmesi için
aşağıdaki koşulların sağlanması gerekmektedir;
1. Grup Ödülü: Üyelerin başarılı olabilmesi için önce grup
başarılı olmalıdır.
2. Olumlu Bağımlılık: Bireylerin ortak amaç ve ödül için
çabalarını birleştirecekleri bir durum yaratır. Olumlu
bağımlılık olumlu ürün bağımlılığı ve olumlu araç
bağımlılığı ile elde edilir.
3. Bireysel değerlendirilebilirlik:
Grup başarısının
bireylerin tek tek öğrenmesine bağlı olmasıdır. Her
öğrenci, öğrenme malzemesini öğrenme ve yapılması
gerekenleri yapma sorumluluğunu taşır.
4. Yüz yüze etkileşim: Grup üyelerinin birbirinin çabasını
özendirmesi ve kolaylaştırmasıdır.
5. Sosyal beceriler: Öğrencilere kişiler arası ilişkilerin nasıl
olması gerektiğinin öğretilmesi ve kullanımına
özendirilmeleridir.
6. Grup sürecinin değerlendirilmesi: Grup üyelerinin hangi
davranışlarının katkı getirip getirmediğinin, hangi
davranışların
sürmesi,
hangilerinin
değişmesi
gerektiğinin saptanmasıdır.
1
Grup büyüklüğünün 2-6 arasında olmasına ve grupların
yetenek, cinsiyet, başarı durumu vb. özellikler açısından
heterojen
olmasına
özen
gösterilmelidir
(http:\\www.cumhuriyet05.com/ortak/ rehberlik/anne baba15-3.asp).
637
Eşit başarı fırsatı: Öğrencilerin gruplarında kendi
edimlerini geliştirerek katkıda bulunmasıdır. Özel
puanlama yöntemi ile uygulanabilir [15].
İlk bakışta işbirlikli öğrenmenin düz anlatım, tartışma vb.
yöntemler gibi tek bir öğretim yöntemi olduğu düşünülebilir.
Oysa işbirlikli öğrenmenin; Birlikte Öğrenme, Öğrenci
Takımları, Grup Araştırması, Birlikte Soralım-Birlikte
Öğrenelim, Şiir Yazma gibi birçok uygulama biçimi vardır.
State University İstatistik Bölümü öğretim üyesi- tarafından
North Carolina State University, A.B.D.’de 123 Kimya
mühendisliği eğitimi alan öğrenci üzerinde, aynı öğretmen
tarafından verilen beş farklı bölüm dersinde beş ardışık yarıyıl
süresince
yapılmıştır.
Araştırmanın
amacı,
Kimya
mühendisliği eğitimi alanında aktif öğrenme uygulamalarının
öğrenci performansı ve programa devamı üzerindeki etkililik
derecesini belirlemektir. Çalışmada kontrol ve deney grupları
oluşturulmuş, deney grubu öğrencilerine ders öğretimi farklı
öğrenme stillerine yönelik yoğun aktif öğrenme
uygulamalarını içerecek biçimde düzenlenmiş, kontrol
grubundaki öğrencilere ise geleneksel öğretim yöntemleri
uygulanmıştır. Etkililiği kanıtlanmış aktif öğrenme
uygulamaları bu çalışmada da olumlu öğrenim ve öğretim
yaşantıları elde edilmesini sağlamıştır[19]. Araştırmanın
sonuçları aşağıda özetlenmiştir.
 Kimya mühendisliği programına devam ve mezuniyet
oranı deney grubu öğrencilerinde, kontrol grubu
öğrencilerine göre oldukça yüksektir.
 Deney grubu öğrencileri kritik becerileri geliştirmiştir. Bu
beceriler arasında açık uçlu disiplinler arası problemlerin
çözümü, tahmini tasarımlarla gerçek durum arasındaki
farklılıkları kestirebilme, liderlik, iletişim, çatışma
çözümü ve takım olarak çalışma becerileri yer almaktadır.
 Deney grubuna uygulanan öğretim yöntemiyle akran
yardımlaşması sağlanmıştır. Astin, lisans eğitiminde akran
yardımının gelişimi etkileyen çok önemli bir etken
olduğunu belirtmiştir. Astin’in çalışması, akran
yardımının genel kredi ortalamasını artırmanın yanında
analitik problem çözme becerisini ve iletişim becerilerini
geliştiren, liderlik yeteneğini arttıran bir etkisi olduğunu
göstermiştir.
7.
1.2. Yükseköğretimde Aktif Öğrenme Uygulamaları
İlk ve orta öğretim düzeyinde etkililiği yapılan pek çok
araştırma sonuçları ile kanıtlanan aktif öğrenme, son yıllarda
Amerika Birleşik Devletleri başta olmak üzere dünyanın pek
çok ülkesinde üniversitelerde uygulanan çağdaş bir öğretim
yaklaşımı olmuştur. Üniversitelerin aktif öğrenmeye ilgisinin
somut bir göstergesi olarak Minnesota Üniversitesinde inşa
edilen Aktif Öğrenme Sınıfları gösterilebilir. Bu sınıflarda
öğrenciler en fazla dokuz öğrencinin oturabileceği yuvarlak
masalarda birbirlerine doğrudan ya da teknoloji aracılığıyla
rehberlik ederek işbirlikli öğrenme etkinliklerine katılım
sağlayabilmektedirler.
Hattie (2010) iyi öğretmenlerin öğrencilerine derin öğrenmeyi
gerçekleştirmelerine imkan sağlayacak farklı alternatifler
sunduğunu belirterek, mühendislik sınıflarının çoğunda
düzanlatım yöntemi ile gerçekleşen pasif öğrenmenin
öğrenmenin en iyi yolu olmadığını ifade etmiştir [20].
Özellikle Amerika Birleşik Devletlerinde üniversitelerde
mühendislik
eğitiminde
inovasyon
çabaları
gözlemlenmektedir. 2006-2008 yıllaı arasında yapılan
araştırmanın sonuçlarına göre aktif öğrenmenin bir formu
olan işbirlikli öğrenmeyi öğretim üyelerinin kullanma
yüzdeleri Tablo 1’de sunulmuştur [21].
Şekil 1.MIT Teknoloji Destekli Aktif Öğrenme Sınıfı
Bu sınıflar esasen North Caroline Devlet Üniversitesi
tarafından geliştirilen SCALE-UP [Lisans Düzeyinde
Kalabalık Sınıflarda (Şekil 1) Öğrenci Merkezli Etkinlikler(Student Centered Activities for Large Enrollment
Undergraduate Program)] projesi ile MIT tarafından
başlatılan TEAL [Teknoloji Destekli Aktif Öğrenme (Technology Enhanced Active Learning)] projesinin bir
ürünüdür [16].
Tablo 1: İşbirlikli Öğrenme Uygulanma Sıklığı
Aktif öğrenmenin yararları üzerine yapılan araştırmalar
öğrencilerin aktif öğrenme uygulamaları ile öğrenme
hedeflerine ulaşmanın yanısıra iletişim, takım çalışması, etik
karar verme ve eleştirel düşünme becerilerini de geliştirdiğini
göstermiştir [18]. Aktif öğrenme uygulamalarına ilişkin bir
diğer araştırma 1990 yılında, Richard M. Felder -North
CarolinaState University Kimya Mühendisliği Bölümü
Özellikle mühendislik eğitiminde öğrencilerin iş hayatına
hazırlanabilmesi için sınıf ortamında iş hayatında
karşılaşacakları problemlere benzer problemleri çözmeleri
gerekir [17] Üniversitelerde sıklıkla kullanılan düzanlatım
yöntemi öğrenmeyi sınırlandıran bir yöntem olup ne kadar
zeki ve yetenekli olursa olsun bir öğrencinin bir öğretmeni
uzun süre etkin olarak dinlemesi mümkün değildir [8].
öğretim üyesi-, Gary N. Felder -Stanford University Fizik
Bölümü öğretim üyesi-, ve E. Jacquelin Dietz -North Carolina
Öğretim
Yöntemi
Rutin
Olarak
Uygulandı
Genellikle
Uygulandı
Bazen
Uygulandı
Nadiren
Uygulandı
İşbirlikli
Öğrenme
%57,8
%27,5
%13,8
%0,9
Hake (1998) geleneksel öğretim ile düzanlatım yöntemi ile
öğretim yapılan sınıfların başarısını aktif öğrenme/işbirlikli
öğrenme uygulanan sınıfların başarısı ile karşılaştırmış ve
aktif öğrenmenin etkililiği ile ilgili çok önemli sonuçlara
ulaşmıştır[22]. Nelson (2010) aktif öğrenme/işbirlikli
öğrenme uygulanan sınıfların başarısının geleneksel öğretim
uygulanan sınıflanan başarısından iki-üç kat daha fazla
öğrendiğini ifade etmiştir [23] Braxton, Milem, and Sullivan
(2000) aktif öğrenme uygulamalarının başarıyı arttırmanın
638
2010-11
Eğitim-Öğretim
yılında
60
öğrenci
ile
sürdürülmüştür. 2011-12 yılında 55 öğrencilik grupla
uygulama kısmen sürdürülmüştür. Uygulamanın yapıldığı ilk
üç yılda tamamı erkek öğrenciden oluşan toplam 200
öğrencidir. 2010-11 Eğitim-Öğretim yılının 2nci yarıyılında
sekiz hafta süreyle öğrencilere işbirlikli öğrenme teknikleri
kullanılarak verilen durumlar çerçevesinde uygulamalar
yaptırılmıştır. Otomatik Kontrol dersinin yanında Devre
Teorisi, Otomatik Uçuş Kontrol Sistemleri ve Kontrol
Sistemleri Uygulamaları gibi derslerde de işbirlikli öğrenme
teknikleri kısmen kullanılmıştır.
yanısıra öğrencilerin sosyal entegrasyonunu, kuruma
bağlılığını ve okula devam isteğini olumlu olarak etkilediğini
belirtmiştir [24].
Bu makale çalışmasında Hava Harp Okulu, Elektronik
Mühendisliği Bölümü 3 ncü sınıf müfredatında yer alan
Otomatik Kontrol dersinde uygulanan işbirlikli öğrenme
uygulamaları anlatılmıştır. Aktif öğrenme yönteminin Hava
Harp Okulunda uygulamaya girme süreci II nci bölümde yer
almıştır. Otomatik Kontrol dersinde aktif öğrenme
uygulamasının katılımcıları, yöntemi ve işbirlikli öğrenme
uygulamaları III üncü bölümde anlatılmıştır. Bulgular ve
yorumlar IV üncü bölümde, sonuçlar V inci bölümde
verilmiştir.
3.2. Yöntem
Yeni bir uygulamanın başarı ile sürdürülebilmesinde öğretim
elemanları belirleyici bir rol oynar. Aktif öğrenmenin
kuramsal altyapısını eğitimler ile alan, örnek uygulamalara
katılan öğretim elemanı için yeni bir uygulamaya sokmanın
zor kısmı olan kendi konu ve dersine adapte etmektir.
Yıllardır verdiği derse bu uygulamaları katmak için uzun
mesai harcaması, bundan daha önemlisi yöntemi benimsemesi
gerekir.
Kuramsal ve matematik ağırlıklı Otomatik Kontrol
dersinde; aktif öğrenme uygulamaları ile aslında teorik ve zor
gözüken bu dersin, sadece bilişsel değil, duyuşsal
uygulamalarla zenginleştirilerek dersin yaşayan hayatın bir
parçası olduğu aşağıda açıklanan işbirlikli öğrenme
uygulamaları ile gösterilmiştir.
2. Hava Harp Okulunda Aktif Öğrenme
Pilot adayı, havacı subay yetiştirmek üzere kurulan Hava Harp
Okulu’nda; Elektronik, Havacılık ve Uzay, Bilgisayar,
Endüstri mühendisliği ve Yönetim Bilimleri alanlarında lisans
eğitimi verilmektedir. Lisans eğitiminin amacı gelecekte
karşılaşacakları zorluklarla baş edebilecek, liderlik yetenekleri
gelişmiş öğrenciler yetiştirmektir. Hava Harp Okulu
öğrencileri, eğitim dönemlerini tamamladıklarında eğitim
aldıkları mühendislik alanında lisans diploması ile birlikte
teğmen rütbesini de almaya hak kazanırlar. Bu açıdan diğer
üniversite mezunlarından farklı olarak bu öğrenciler
mühendislik alan bilgisinin yanı sıra problem çözme becerileri
ile takım çalışması yeteneklerini geliştirmek zorundadırlar. Bu
nedenle Hava Harp Okulu’nda 2008 yılından itibaren tüm
derslerde aktif öğrenme uygulamalarına yer verilmesi kararı
alınmış ve bu karar çerçevesinde mühendislik derslerinin
%50’sinde, sözel derslerin ise tamamında aktif öğrenme
uygulaması birinci sınıftan son sınıfa kadar eğitimin her
düzeyinde başlatılmıştır.
Bir eğitim-öğretim kurumunda yeni bir uygulamanın
başlatılması ve başarı ile sürdürülebilmesinde öğretmen
belirleyici bir rol oynar. Hava Harp Okulunda aktif öğrenme
uygulamasının
sağlıklı
yapılabilmesi
için
öğretim
elemanlarının bu konuda eğitim alması bir zorunluluktu. Bu
nedenle tüm öğretim elemanlarının yedi hafta süreyle aktif
öğrenme alanında uzman bir öğretim üyesinden eğitim
almaları sağlanmıştır.
Aktif öğrenme eğitimi aktif
öğrenmenin kuramsal altyapısı ile başlamış, teorinin
verilmesinin ardından uygulama örneklerinin icrası ve
uygulamaların tartışılması ile devam etmiştir. Aktif öğrenme
eğitimi 21 saat yüz yüze eğitim ve uygulamalar ile birlikte
toplam üç ay sürmüştür.
3.3. İşbirlikli Öğrenme Uygulamaları
Bu çalışmada özellikle Otomatik Kontrol dersi uygulamaları
anlatılmıştır. Otomatik Kontrol dersi; Hava Harp Okulu,
Elektronik Mühendisliği Bölümü müfredatında 3 ncü sınıf
dersi olarak yer almaktadır. Haftada 1 saati uygulama olmak
üzere toplam 4 saat olarak gerçekleştirilen 3,5 kredilik bir
derstir. 16 haftalık yarıyıl boyunca 2 haftası dersin sınavlara
ayrılmaktadır. Ders; giriş (otomatik kontrol tanımı, tarihçesi
ile açık çevrim, kapalı çevrim kavramları ve geri beslemenin
etkileri anlatılmaktadır.), matematiksel temeller, transfer
fonksiyonları, blok diyagramları ve işaret akış diyagramları,
fiziksel sistemlerin matematiksel modellenmesi, kontrol
sistemlerin kararlılığı, kontrol sistemlerinin zaman tanım
bölgesi analizi ve köklerin yer eğrisi tekniği konu başlıkları ile
işlenmektedir.
İşbirlikli Öğrenme Dersliği:
“İşbirlikli öğrenme, aktif öğrenme yapılandırmacı yaklaşım
yani düşüncenin gelişiminin faaliyetlerin sonucu ve gerçek
yaşantıları içeren etkinlikler ile gerçekleşir.” tanımına uygun
olarak öncelikle Otomatik Kontrol dersinin yapıldığı sınıf
ortamı gerçek yaşantıları içeren, aslında otomatik kontrol
uygulamalarının yer aldığı, lisans ve lisansüstü kontrol
projelerinin gerçeklendiği laboratuvar ortamında yapılması
için gerekli mekan düzenlemesi sağlanmıştır. Elektronik
Mühendisliği Bölümünün Kontrol Laboratuvarı aynı zamanda
ders yapılabilecek şekilde kolçaklı sandalyelerle, uygun bir
yazı tahtası ve akıllı tahta ile kontrol derslerinin yapılabilmesi
için teçhiz edilmiştir (Şekil 2). Laboratuvar ortamında dersin
yapılması bile mekanın öğrencinin derse motive olmasında çok
etkili olduğu, öğrenci geribeslemelerinden (dönem sonunda
yapılan, dersle ilgili öğrenci görüşlerini içeren yazılı
değerlendirmeler) anlaşılmaktadır. İşbirlikli ders ortamı olarak
3. Otomatik Kontrol Dersinde Aktif Öğrenme
Öğretim elemanlarının eğitiminin tamamlanmasının
ardından, Otomatik Kontrol dersinde aktif öğrenme
uygulamaları aşağıda sunulan faaliyetler çerçevesinde icra
edilmiştir.
3.1. Katılımcılar
Bu çalışmanın katılımcılarının tümü Hava Harp Okulunun,
Elektronik Mühendisliği alanında öğrenim gören, 3 ncü sınıf
müfredatında yer alan Otomatik Kontrol dersini alan
öğrencilerdir. 2008-09 Eğitim-Öğretim yılında Otomatik
Kontrol dersini alan yaklaşık 70 öğrenci ile işbirlikli öğrenme
teknikleri uygulanmaya başlanmıştır. 2009-10 Eğitim-Öğretim
yılında da yaklaşık 70 öğrenci ile devam eden uygulama,
639
kullanılan bu laboratuvarda; klasik ders destek malzemelerinin
yanında ders konuları ile ilgili elektronik malzemelerde
bulunmaktadır.
yelpaze ile ele alındıktan sonra aslında konunun sadece
elektrik, elektronik veya makine mühendisliği konusu
olmadığı ekonomi ve hatta toplum biliminde dahi kullanıldığı
örneklerle açıklanmaktadır. Geribesleme kavramı ile birlikte
açık
çevrim ve
kapalı
çevrim kontrol sistemi
tanımlanmaktadır. Buraya kadar pek çok öğretim elemanı bu
girişi yapıyordur. Bu noktadan sonra öğrencilerin grup
çalışması başlatılmaktadır. Gruplardan otomatik kontrol proje
fikri üretmeleri ve fikirlerini kontrol sistem öğelerini içerecek
şekilde taslak olarak projelendirmeleri beklenmektedir. Grup
sözcüleri tarafından projenin anlatımına müteakip, diğer
öğrencilerin anlatılan projeyi çürütme veya zayıf yönlerini
ortaya koyma şeklinde eleştirmeleri ve proje grubunun da
savunma yapmalarını sağlayacak uygun tartışma zemini
oluşturulmaktadır.
Diğer haftalarda ele alınan konular, öğretim elemanı
sunumu sonrası verilen durumlara göre problem çözme,
tartışma yapma gibi sınıf içi etkilikler düzenlenmektedir.
Öğrecilerin grup çalışmalarına rehberlik etmek üzere Şekil
5’de bir örneği sunulan ve verilen durumu açıklayarak
yapılması gereken işi tanımlayan çalışma kağıtları öğretim
üyeleri tarafından hazırlanarak öğrencilere dağıtılmaktadır.
Örnek durumlar olarak;
* Bir uzay mekiğinin yunuslama hareketi kontrolu için
uygun blok diyagramın oluşturulması,
* Yolcu uçağı ve savaş uçağı zaman tanım bölgesi analizi
ve performans beklentileri
* Olduğu yerden iniş kalkış yapabilen hava platformlarının
kontrol sistem öğeleri vb.
Ele alınan örnek durumlardan da görüleceği üzere;
işbirlikli öğrenme gereklerinden olan uygulamaların gerçek
yaşantıları içermesi hususu havacı subay yetiştirme görevi
üstlenen Hava Harp Okuluna uygun konular seçilmekte ve bu
konuların öğrenci üstü ilave motive unsuru olduğu
gözlenmektedir.
Şekil 2.İşbirlikli Öğrenme uygulamalarında kullanılan kontrol
sistemleri laboratuvarı (ön ve arka cepheden görünüş)
Kontrol uygulamalarının en önemli kontrol sistem öğesi
geribesleme elemanlarının yani farklı tipte sensörlerin
bulunması (çalışır durumda veya çalışma esnasında
hasarlanmış sensörler, Li-Po piller, farklı ebatlarda motorlar
vb.) konu anlatımı esnasında ders malzemesi olarak
kullanılmasını sağlamaktadır (Şekil 3). Gösteri deneylerinin
yapılabildiği bir modüler servo kontrol deney seti ile özellikle
zaman tanım bölgesi analizi esnasında konu anlatımına katkı
sağlamaktadır (Şekil 4). En önemlisi sürdürülen bir proje
çalışmasının ders ortamında bulunması ve yeri geldiğinde bu
proje ile ilgili öğrenci gruplarının fikir üretmelerinin
beklenmesi, ortamda ders için bulunan öğrenciyi motive
etmektedir.
Şekil 3.İşbirlikli Öğrenme uygulamalarında kullanılan farklı
ders malzemeleri
Şekil 4. Gösteri deneylerinin yapılabildiği bir modüler servo
kontrol deney seti
Dersin İşlenişi ve Duruma Dayalı Uygulamalar:
Dersin işlenişi öğretim elemanı sunumu ve anlatımı şeklinde
ele alındıktan sonra, işbirlikli öğrenme tekniklerinden konuya
uygun olan biri ile aktif öğrenme yaklaşımı ele alınmaktadır.
Dönemin ilk iki haftasında ders ile ilgili kuvvetli bir giriş
yapılmasına özen gösterilmektedir. Dersin giriş sunumunda
slayt destekli sunum yapılmakta otomatik kontrol tarihçesi
verilmektedir. Otomatik kontrol uygulama alanları geniş bir
Şeki 5.Duruma Dayalı Eğitim Çalışması
640
olduğunu düşünüyorum. Dersin görsel öğelerle desteklenmesi
(video, resim, slayt vb.) dersi daha ilgi çekici hale
getirmektedir. Dersin laboratuvarda işlenmesi ve o an için
anlatılan konuların oradaki projeler ile uygulama alanlarının
ve kullanıldıkları yerleri birebir görmemizden dolayı bakış
açımız genişlemekte ve bizi düşünmeye sevk etmektedir.
- Bu dönem aldığım Otomatik Kontrol dersi diğer
derslerin anlatımtarzından farklı olması nedeniyle ilgimi cezp
etti. Şiir yazma, soru çıkarma yada sunumların, görsel
öğelerin konunun anlatımında kullanılması, dersin daha iyi
anlaşılmasını sağladı. Gerçek hayattan örneklerle dersi
beslediğimizde yaptığımız işin daha anlamlı olduğunu
gördük.
- Benim görüşüme göre; ders işleme tekniği bu şekilde
devam etmeli. Ayrıca aktif öğrenme teknikleri derse çok farklı
bir hava katıyor. Bu tekniklerin de öğrencilerin gelişimi
açısından yararlı olduğu düşüncesindeyim.
- Bence bize en çok yarar sağlayan uygulamalar aktif
öğrenme uygulamaları idi. Grup çalışması olarak etkileşimli
yapılması da başka bir yararıydı. Diğer yandan bir günde
işlediğimiz konu ile ilgili şiir yazmıştık. Hem eğlenceli, hem
de öğretici bir faaliyet olmuştu. Örneğin ben kararlılık
konusunda sağın yada solun kararlı olduğunu hep
karıştırırken yazdığım bir mısra ile onu unutmaz hale geldim.
Aynı zamanda da zihin yorgunluğumuzu atmış olduk.
Yukarıda verilen birkaç öğrenci yorumu dahi aktif
öğrenmen tekniklerinin uygun şekilde dersin içine dahil
edildiğinde olumlu sonuçların hemen alınabildiğini
göstermektedir. Öğrencilerin nerdeyse tamamına yakını aktif
öğrenme uygulamalarını olumlu bulmuşlardır. Üç senede
toplam 200 öğrenciye Otomatik Kontrol dersinde uygulanan
işbirlikli öğrenme yaklaşımı öğrencilerin derse olan ilgisini
artırmıştır. Bu çalışmaya katılan 200 öğrenciden hemen
hemen tamamı genel olarak dersin işlenmesinde kullanılan
tüm stratejileri ve öğretme-öğrenme ortamını olumlu
bulmaktadırlar.
Öğrenciler,
dersteki
uygulamaların
öğrencilerin derse devamını artırma, aktif katılımı sağlama,
öğrenmeyi anlamlandırma, öğrenmelerde kalıcılığı sağlama
konusunda faydalı olduğu düşünmektedirler.
Uygulanan Diğer Aktif Öğrenme Teknikleri:
Aşağıdaki uygulamaların tamamı ders saati içinde dersin
yapıldığı işbirlikli öğrenme dersliği olarak tanımlanan
laboratuvarda gerçekleştirilmektedir.
* Kısa çözümlü soru hazırlatma,
* Test sorusu hazırlatma,
* Proje fikri üretme ve taslak projelendirme,
* Laboratuvarda sürdürülen kontrol projeleri üzerinde
verilen problemlere göre farklı yaklaşımlar ve çözüm önerileri
üretme,
* Grup çalışması olarak modüler deney düzeneği
kullanılarak gösteri deneyi yapma,
* Anlatımı tamamlanan bir konu sonrasında konu ile ilgili
grup olarak şiir yazma uygulaması vb.
Şiir Yazma Uygulaması:
Bir mühendislik dersinde uygulanması farklı hatta zor olarak
nitelenebilecek bir aktif öğrenme tekniği olan şiir yazma
uygulaması, Otomatik Kontrol dersinde Kararlılık Analizi
konusu anlatımı sonrası grup çalışması olarak başarı ile
uygulanmıştır. Gruplara ayrılan öğrencilerin konu ile ilgili
sıra ile bir şiir satırı yazıp bir sonraki arkadaşının şiire satır
ilavesi ile ancak şiir satırının mutlaka konu ile ilgili bilgi
içermesi kuralına sadık kalınması koşulu ile şiirin
tamamlanması beklenmektedir. Bazı grupların sıra ile satır
yazmaksızın grup olarak şiir yazmaya çalışması engellememiş
aksine grup çalışması özüne uygun bulunmuştur.
Uygulamanın nasıl yapılacağı dersin öğretim elemanı
tarafından açıklandığından öğrencilerin nerdeyse tamamı şiir
yazmanın bir mühendislik dersinde uygulanmasını oldukça
garipsediler ve gülerek tepki verdiler. Bir kısmı askerlik
motivasyonları nedeniyle böyle bir şeyi kendilerinin
yapamayacaklarını
düşündüklerini,
ancak
uygulama
sonrasında kendilerinin bile şaşırdıklerını ifade ettiler.
Karalılık Analizi konusu ile ilgili 7 kıtaya kadar şiir yazan
gruplar dahi çıkması aslında bilişsel ve duyuşsal
bütünlüğünün işbirlikli öğrenme tekniği ile ortaya çıkartılması
olarak
da
nitelenebilir.
İşbirlikli
öğrenmenin
yapılandırmacılığı, düşüncenin gelişimi faaliyetleri sonucu
olduğunu da göstermektedir.
5. Sonuçlar
Okulların
kendilerine
yüklenen
misyonları
yerine
getirebilmeleri, öğrenme ve öğretme sürecinde nelerin
öğretileceği üzerine yapılan tartışmalara ayırdıkları zaman
kadar, bu süreç içinde öğretimin nasıl yapılacağına ilişkin
soruların yanıtlarını bulmaya zaman ayırmalarına ve 21.
yüzyılın aktif öğretmenlerinin yetiştirmesine bağlıdır. Bu
çalışmada sunulan uygulamalar sonucunda elde edilen
bulgular aktif öğrenmenin etkin olarak uygulanması halinde,
öğrencilerin çok zor olarak algıladıkları mühendislik dersleri
ile ilgili olumlu görüş geliştirmelerine katkı sağlanabileceği
gösterilmiştir. Bu sonuçlar çerçevesinde mühendislik
eğitiminde aktif öğrenme uygulamalarına yer verilmesinin
uygun olacağı değerlendirilmektedir.
4. Bulgular ve Yorumlar
Yapılan uygulamalar sonucunda öğrencilerin uygulamalara
ilişkin görüşleri araştırmacı tarafından geliştirilen beş açık
uçlu soruyu içeren bir form kullanılarak toplanmıştır. Açık
uçlu
formlarda
cevaplayana
herhangi
bir
ipucu
verilmemektedir. Bu tür yaklaşım derinlemesine ve orijinal
cevaplar alınmasına yardımcı olmaktadır [25]. Öğrencilerin
işbirlikli öğrenme uygulamalarına ilişkin görüşleri aşağıda
sunulmuştur.
- Dersin işleniş tarzı ve ders işleme ortamı gayet güzel ve
istek artırıcı yönde. Kontrol sistemlerinin havacılık alanındaki
uygulamalarını görünce bu derse ve havacılığa ilgim daha da
arttı.
-Derste uygulanan aktif öğrenme tekniklerinin gerçekten
faydalı ve kalıcı olduğuna inanıyorum. Özellikle kararlılık
konusu üzerine yazdığımız şiirler gerçekten konunun hem
anlaşılmasında hemde daha kalıcı olmasında oldukça etkili
6. Kaynakça
[1] Harvey,L.,Moon,S.,&Geal,V.
(1997)
Graduate’s
work:Orgaizational change and students’ attributes.
Birmingham,UK:Centre for Research into Quality and
Association of Graduate Recruiters, University of Central
England.
641
[21] Jamieson, L.H. and Lohmann J.R. (2012). Innovation
with Impact - Creating a Culture for Scholarly and
Systematic Innovation in Engineering Education.
Washington, DC: ASEE.
[22] Hake, R. R. (1998). Interactive-engagement vs.
traditional methods: A six thousand-student survey of
mechanics test data for introductory physics courses.
American Journal of Physics, 66(1), 64-74. Erişim 20
Haziran 2013, http://tinyurl.com/3xuyqe
[23] Nelson, C. E. (2010). Want brighter, harder working
students? Change pedagogies! Some examples, mainly
from biology. In B. J. Millis, Cooperative learning in
higher education: Across the disciplines, across the
academy (pp. 119-139). Sterling, VA: Stylus Publishing.
[24] Braxton, J. M., Milem, J. F., & Sullivan, A. S. (2000).
The influence of active learning on the college student
departure process: Toward a revision of Tinto’s theory.
The Journal of Higher Education, 71(5), 669-590.
[25] Best, J. W. & Kahn, J. V. (1989). Research in Education.
Needham Heights, MA: Allyn and Bacon.
[2] Romizowski,A.J.
(1981)
Designing Instructional
Systems: Decision making in course planning and
curriculum designing. London: Kagan Page.
[3] Akbaş, O. (2007). Eğitime Yönelik Yazılar (İnceleme
24).
İzmir:Hv.Eğt.K.lığı
Hrk.Eğt.Bşk.lığı
ARGE
Ş.Md.lüğü yayını.
[4] Demirel, Ö. (2002). Kuramdan uygulamaya eğitimde
program geliştirme. Ankara: Pegem Yayıncılık.
[5] Açıkgöz, K. Ü. (1996). Etkili öğrenme ve öğretme.
İzmir: Kanyılmaz Matbaası.
[6] Elby,A.(2000) What students’ learning of representations
tells us about constructivism. The Journal of
Mathematical Behavior,Volume 19, Issue 4, 4th Quarter
2000,pp.481-502.
[7] Haack, K.(2008) UN Studies and Curriculum as Active
Learning Tool. International Studies Perspectives 9,
pp.395-410.
[8] Bonwell, C.C., and J. A. Eison (1991). “Active Learning:
Creating Excitement in the Classroom,” ASHEERIC
Higher Education Report No. 1, George Washington
University, Washington, DC.
[9] Svinicki, M., & McKeachie, W. J. (2011). Teaching tips:
Strategies, research, and theory for college and university
teachers (13th Ed.). Belmont, CA: Wadsworth.
[10] Prince, M. (2004). Does Active Learning Work? A
Review of the Research. Journal of Engineering
Education, 93(3), p 223-231
[11] Artan, A.E.(2007) Case base discussions in an
educational psychology course: Problem solving
processes and interactions. Unpublished doctoral
dissertation, University of Pittsburg,USA.
[12] Tan,I.G, Sharan, S., and Lee,C.K. (2006) Group
investigation and student learning. An experiment in
Singapore schools. Marshall Cavendish International,
Singapore
[13] Slavin, R.E.(2000). Educational Psychology Theory and
Practice. Boston:Allyn and Bacon.
[14] Millis, B., and P. Cottell, Jr.(1998). “Cooperative
Learning for Higher Education Faculty,” American
Council on Education, ORYX Press.
[15] Açıkgöz, K. Ü. (2007). Aktif Öğrenme.
İzmir:
Kanyılmaz Matbaası.
[16] http://www.classroom.umn.edu/projects/ALCOverview.ht
ml erişim 22 Haziran 2013
[17] Jonassen D., Strobel, J. & Lee, C. B. (2006). Everyday
problem solving in engineering: lessons for engineering
educators. Journal of Engineering Education, 95(2), 139151.
[18] Hake, R. R. (1998). “Interactive Engagement vs.
Traditional Methods: A Six-Thousand-Student Survey of
Mechanics Test Data for Introductory Physics Courses,”
American Journal of Physics, Vol. 66, No. 1, pp. 64–74
[19] Felder, R.M., Felder, G. N. ve Dietz, E. J. (1998). A
longitudional study of engineering student performance
and retention. v. comparisons with traditionally-taught
students. Journal of Engineering Education, 87,469-480.
[20] Hattie, J. (2010). Visible Learning, A Synthesis of over
800 Meta-Analyses Related to Achievement. London and
New York: Routledge.
642
Şekil Hafızalı Alaşımların Konum Kontrolü için Bir Deney
Düzeneği Tasarımı
Gökçe Burak Tağlıoğlu, Şeniz Ertuğrul
Makine Mühendisliği Bölümü
İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul
[email protected], [email protected]
ve davranışlarında belirgin histerezis
edilebilmelerini zorlaştırmaktadır.
Özetçe
Bu çalışmada, özellikle yüksek güç / kütle oranlarıyla
geleneksel eyleyicilere bir alternatif olarak dikkat çeken şekil
hafızalı alaşımlar üzerinde deney yapılmasına olanak
sağlayacak bir deney düzeneği oluşturulması amaçlanmıştır.
Yazılım bileşenleri için mümkün olduğunca açık kaynaklı
yazılımlar tercih edilmiştir. Elektronik veri toplama sistemi
ise, herhangi bir firmadan hazır olarak temin edilmeyip, ayrık
parçalar ile sıfırdan oluşturulmuştur. Oluşturulan düzenek
üzerinde, test yükünün konum kontrolü amacıyla klasik PID
kontrolörü denenmiş ve sonuçlar incelenmiştir. PID
kontrolörün, mükemmel değilse bile kabul edilebilir bir başarı
ile konumu kontrol edebildiği, ancak performansının çalışma
bölgesine bağlı olduğu ve sistemin sıcaklık değişimlerinden
ciddi olarak etkilendiği gözlemlenmiştir.
olması
kontrol
Literatürde, ŞHA tellerin kontrolü için değişik yaklaşımlar
denenmiştir. [5], [6] ve [7]’de, ŞHA’ların histerezis
karakterinin çeşitli histerezis modelleriyle ortaya konulması
denemiştir. [8] ve [9]’da ise, ŞHA’ların modelleri yapay sinir
ağlarıyla elde edilmeye çalışılmıştır. Çeşitli değişikliklere
uğratılmış PID yöntemleri ile model çıkarmaktan kaçınarak
kontrol denemeleri de olmuştur [10], [11]. Bu çalışmada da
benzer şekilde PID kontrolörü denenmiştir.
Bu çalışmada, şekil hafızalı alaşımların konum ve hız
kontrollerini gerçekleştirmek için deneyler yapılmasına imkân
veren bir deney düzeneği oluşturulmuştur. Varılmak istenen
nihai hedef, robotik uygulamalarında klasik elektrik
motorlarının yerine kullanılabilecek, yüksek performans ile
kontrol edilebilen, dış bozuculara dayanıklı bir eyleyici
tasarlayabilmektir. Bu bağlamda, oluşturulan deney üzerinde
çeşitli deneyler yapılmış ve sonuçlar elde edilmiştir.
1. Giriş
Şekil hafızalı alaşımlar (ŞHA), ısıl işleme tabi tutulduklarında,
daha önceden “ezberlemiş” oldukları forma geri dönebilen
alaşımlardır. Şekil hafızalı alaşımlar, östenit ve martenzit
olmak üzere iki fazda bulunabilirler. Alaşımın sıcaklığı fazı
belirler. Alaşım soğukken martenzit fazındadır. Bu fazda iken
malzeme üzerinde uygulanan kuvvetler şekil değişimine sebep
olur. Ancak malzeme sıcaklığı arttıkça, alaşım östenit fazına
geçmeye başlar ve şekil değiştirmeden önceki formuna geri
döner. Bu davranıştan yola çıkılarak şekil hafızalı alaşımları
eyleyici olarak kullanmak mümkündür [1].
2. Genel Yapı ve İşleyiş
Deney düzeneği temel olarak mekanik, elektronik ve yazılım
olmak üzere üç bölümden oluşmaktadır. Mekanik düzenek,
dikeye yakın konumda tutulan bir raylı kızak üzerine
iliştirilmiş, yukarı ve aşağı yönde tek eksen üzerinde hareket
edebilen bir yük ve konum ölçümü için bu yüke bağlı bir
doğrusal değişken diferansiyel transformatörden (LVDT)
oluşmaktadır. Yük, bir ŞHA teli tarafından asılmıştır ve kızak
arabasıyla birlikte 135 gr. ağırlığındadır. Düzenekte, Dynalloy
firmasının ürettiği 0.076 mm çapında Flexinol model bir ŞHA
teli kullanılmıştır. Bu tel, 80 gramlık bir çekme kuvveti
oluşturabilmektedir. Yaklaşık 30 cm uzunluğundaki kesilen
tel, kuvveti arttırabilmek için düzenekte çift sıra oluşturacak
şekilde bağlanmıştır. Telin, mevcut uzunluğuna bağlı olarak
yaklaşık 5 mm’lik bir hareket alanı vardır. Sistem, birbirine
paralel olarak 3 telin bağlanmasına imkân verecek şekilde
tasarlanmıştır. LVDT olarak ise Burster firmasının 8740-5010
modeli tercih edilmiştir. Bu LVDT, 10 mm’lik bir bölgede
ölçüm yapabilmekte ve 0 - 5 volt arasında analog çıkış
vermektedir.
Düzeneğin
genel yapısı Şekil 1’de
gözükmektedir.
ŞHA’ları ısıtabilmek için en yaygın olarak kullanılan
yöntem Joule ısınmasıdır [2]. Bu yöntemde, görece yüksek
dirençli ŞHA teli üzerinden elektrik akımı geçirilerek ısınma
sağlanır. Ancak, bu yöntem ile aktif soğutma mümkün
olamamakta, soğuma ısı kaybı ile pasif olarak sağlanmaktadır.
Bu durum soğuma sürecinin yavaş olmasına sebep olmaktadır.
Bazı çalışmalarda, termoelektrik etkili cihazlarla aktif soğutma
yapılmıştır [3], ancak bu durum sistemin yapısını
karmaşıklaştırmaktadır. Bir başka yöntem ise telleri bir
soğutma sıvısı içinde çalıştırmaktır [4].
Şekil hafızalı alaşımlar özellikle yüksek güç / kütle
oranları sebebiyle dikkat çekmektedir. Günümüzde robotik
alanında kullanılan eyleyicilerin en büyük sorunu kütle ve
hacimlerinin, yaptıkları işe oranla yüksek olmasıdır. Örneğin
bir robotik kolda, motorların kaldırması gereken ağırlığın
önemli bir bölümü motorların kendi ağırlıklarıdır. Şekil
hafızalı alaşımlar, düşük kütlelerine rağmen yüksek kuvvetler
üretebilirler. Ancak faz değişimlerinin sıcaklığa bağlı olması
643
Şekil 1:Düzeneğin genel görünüşü.
ŞHA teli, düzeneğin elektronik bölümündeki ŞHA teli
sürücüsü tarafından kontrol edilmektedir. Bu sürücü, telin
üzerinden istenilen miktarda akım geçirmekle görevlidir. Aynı
zamanda telin anlık direncini de ölçebilir. Sürücü ve LDVT,
analog iletişim kanallarına sahip olduklarından bilgisayara
doğrudan bağlanamazlar. Bu sebeple bir veri toplama kartı
(anakart) tasarlanmıştır. Düzenek elemanları arasındaki
etkileşim ve veri akışı Şekil 2’de gözükmektedir.
Şekil 3:Elektronik bileşenler.
3.1. ŞHA Teli Sürücüsü
Şekil 4’te şeması verilen sürücü kartının görevi, tel üzerinden
geçen akımı istenilen değerde tutmaktır. Sürücü aynı zamanda
ŞHA telinin direncini de ölçebilmektedir. Sürücüde analog bir
tasarım yaklaşımı tercih edilmiştir. Böylece arayüz
basitleştirilerek, devrenin herhangi bir bilgisayar yazılımına
ihtiyaç duymaksızın erken safhalarda denenebilmesi mümkün
olmuştur. Analog bir tasarımın tercih edilmesinin bir sebebi de
direnç ölçümünü kolaylaştırmaktır. Çünkü dijital bir tasarım,
telin darbe genişliği modülasyonu ile sürülmesini
gerektirecektir ve bu durum direnç ölçümünün çok hassas bir
zaman aralığında yapılmasını gerektirir. Devre, işlevsel
kuvvetlendiriciler ile gerçeklenmiş kapalı çevrim bir kontrolör
ile istenilen referans akımını takip etmektedir. Kontrolör saf
integral etkiden ibarettir. Yapılan denemeler sırasında, oransal
veya türevsel etkiye ihtiyaç duyulmadığı ve integral etkinin
akım kontrolü için yeterli olduğu görülmüştür. Akım, 1
ohm’luk bir şönt direnci yardımıyla ölçülür. Devre ±15 volt ile
beslenmektedir ve bu besleme gerilimine göre, kayıplar ihmal
edildiğinde 30 ohm’luk bir ŞHA teli üzerinden 0.5 amper
akım geçirebilmektedir. Daha yüksek dirençli teller de
sürülebilir ancak bu durumda verilebilecek azami akım değeri
azalacaktır. Sürücü kartında, geri besleme kazancı 10 olarak
ayarlanarak, 0 - 5 volt arası bir referans gerilimi girişi
karşısında 0 - 0.5 amper arasında bir akım çıkışı vermesi
sağlanmıştır. Sürücü, 0.2 amperlik bir basamak giriş
karşısında 15 µs içinde referansa oturabilmektedir.
Şekil 2:Bileşenler arasındaki etkileşim.
3. Elektronik Bileşenler
Düzenekte kullanılan elektronik parçalar; ŞHA teli üzerindeki
akımı denetim altına alan sürücü kartı, LVDT ve sürücü
kartlarının bilgisayara bağlanmasına olanak veren anakart,
LVDT’nin analog sinyali üzerinde güvenlik amaçlı gerilim
sınırlaması yapan sınırlayıcı karttan oluşur. Bu kartlar Şekil
3’te gözükmektedir. Ayrıca, ilk çalışmalara dahil olmayan ama
daha sonradan kullanılması planlanan fazladan iki adet ŞHA
teli sürücüsü ve bir adet yük hücresi bağlantı devresi de
elektronik bileşenleri barındıran tahta üzerine monte
edilmiştir.
3.2. Anakart
Anakart, sistemdeki sürücü kartlar ve LVDT’nin bilgisayarla
olan bağlantısı sağlar. Bu elemanların arayüzleri analog
olduğu ve bilgisayarın analog giriş çıkış donanımları olmadığı
için bu özelliğin dışarıdan eklenmesi gerekmektedir. Anakart,
10 bit çözünürlüğe sahip 10 adet analog giriş ve 12 bit
çözünürlüğe sahip 8 adet analog çıkış barındırmaktadır. Bu
644
Şekil 4: ŞHA teli sürücüsü devre şeması.
donanım ile 8 adet ŞHA teli sürücüsü bağlantısı mümkündür.
Tasarımda, Microchip firması tarafından üretilen 8 bitlik bir
mikrodenetleyici olan PIC18F2520 tercih edilmiştir. Analog
girişler işlemci tarafından desteklenmektedir ancak işlemcinin
analog çıkış kanalları bulunmadığı için, bu özellik harici bir
elemanla, yine Microchip tarafından üretilen MCP4922 ile
sağlanmıştır. Anakart bilgisayara seri port üzerinden bağlıdır.
Bilgisayar üzerinde seri port olmadığı için hazır bir USB –
RS232 dönüştürücü ürünü kullanılmış, RS232 ve TTL
arasındaki gerilim dönüşümü ile MAX232 tümleşik devresi ile
sağlanmıştır.
gelmemesi durumunda ise analog çıkış değerlerini
değiştirmeden veri toplamaya devam eder. Bilgisayar anakarta
3 farklı komut gönderebilir. Bunlardan ilki olan “Al” komutu,
anakarttan toplamış olduğu son veri kümesini göndermesini
talep eder. “Kaydır” komutu, analog çıkışlara gönderilecek
olan akım referansı değerlerinin, MCP4922 dizilerinin tampon
belleklerine seri kaydırma yöntemi ile aktarılmasını sağlar.
“Çıkış Güncelle” komutu ise, MCP4922’lere kaydırılmış olan
verilerin tampon bellekten alınarak gerçek çıkışlara
aktarılmasını sağlar. Bu komut ile devrede bulunması
muhtemel birden fazla MCP4922 eş zamanlı olarak çıkışlarını
güncellemiş olur. Şekil 5’te bu sürecin akış diyagramı
görülmektedir.
İletişim protokolü basit bir hata denetleme sistemi de
barındırmaktadır. Veri paketleri içindeki tüm byte’lar
toplanarak paket sonunda 1 byte’lık bir sonuç olarak eklenir.
Alıcı taraf da aynı işlemi yaparak, kontrol amaçlı toplam
byte’ının aynı olup olmadığını denetler. Eğer bu byte aynı
değilse, paketin aktarım sırasında bozulduğu sonucuna varılır
ve paket göz ardı edilir.
3.3. LVDT Arayüz Kartı
Düzenekte kullanılan LVDT’nin çıkış geriliminin 0 - 5 volt
aralığında olduğu belirtilmiştir ve bu aralık, anakartta bulunan
PIC18F2520’nin giriş aralığına tam uymaktadır. Ancak,
LVDT mili, fiziksel zorlamalar sonucunda belirtilen çalışma
bölgesinin dışına çıkarsa, cihaz çıkış verilimi negatif değerlere
düşebilmekte veya 5 voltun ötesine çıkabilmektedir. Böyle bir
durumda PIC18F2520 girişlerinin tahrip olmaması için bir
gerilim sınırlandırıcı devre tasarlanmış ve LVDT çıkışı ile
mikrodenetleyici girişi arasında yerleştirilmiştir. Ayrıca,
LVDT beslemesinde olası kısa devre durumlarına karşı
güvenlik sağlamak amacıyla bir sigorta yerleştirilmiştir.
4.2. Bilgisayar Yazılımı
Bilgisayar yazılımının görevi, fiziksel düzenekten gelen
konum ve direnç verilerini değerlendirerek uygun kontrol
sinyalini oluşturmak (akım referansı) ve böylece test yükünü
istenilen konumda tutmaktır. Tasarım sürecinin ilk
dönemlerinde, bilgisayarda C++ dili ve wxWidgets görsel
arayüz kütüphanesi kullanılarak bir program yapısı
kurulmuştur. Bu yapı, çalışma sırasında değişkenlerin
gözlemlenebilmesine,
sistem
parametrelerinin
değiştirilebilmesine ve daha sonradan incelenebilmesi için
dosyalara kaydedilmesine olanak sağlamıştır. Ancak, arzu
edilen esnekliğin sağlanamaması ve tasarım sürecinin gittikçe
karmaşıklaşarak zorlaşması üzerine ROS adı verilen yeni bir
sisteme geçilmesine ihtiyaç duyulmuştur.
4. Yazılım Bileşenleri
4.1. Anakart Yazılımı
Anakarttaki yazılım, bilgisayardan seri port aracılığı ile gelen
akım referansı değerine göre analog çıkışlarını güncelleyerek
ŞHA teli sürücü devrelerini kontrol etmek ve ŞHA teli sürücü
devrelerinden gelen direnç değerleri ile LDVT’den gelen
konum geri beslemesini yine seri port üzerinden bilgisayara
aktarmaktır. Yazılımın oluşturulmasında C dili ve Microchip
firmasının 8 bitlik işlemcilerine yönelik olarak sunduğu XC8
derleyicisi kullanılmıştır.
Seri port üzerindeki iletişim için bir protokol
oluşturulmuştur. Bu protokole göre, anakart bilgisayardan
gelen sorgu ve emirlere göre işlem yapar. Herhangi bir emir
645
programcının, program parçaları arasındaki veri akışı ile ilgili
alt seviye programlama işlerini düşünmesine gerek kalmaz. Bu
işlemler ROS tarafından halledilir.
Düzeneğin kontrol edilebilmesi amacıyla ROS üzerinde
çalışacak 4 adet düğüm oluşturulmuştur. Bunlardan ioWorks
düğümü, düzenek üzerindeki anakartı temsil eder. Bu düğüm
akım referansı değerlerini anakarta yollar ve anakarttan aldığı
konum ve direnç değerlerini de ROS üzerinden yayınlar.
Düşük seviyeli seri port iletişimi destekleyebilmesi için C++
ile yazılmıştır. refGen düğümü, konum referansı sinyali
üreticisidir ve bir görsel kullanıcı arayüzüne sahiptir. Sabit
veya basamak, üçgen, sinüs dalga biçiminde, istenilen genlik
ve frekansta referans sinyalleri üreterek bunları ROS üzerinde
yayınlar. Bu düğüm Python ve GTK+ kullanılarak yazılmıştır.
ctrl düğümü, ana kontrolör algoritmasının bulunduğu yerdir.
Bu düğüm, ROS üzerinde ioWorks tarafından yayınlanmış
olan konum ve direnç değerlerini değerlendirerek kontrol
sinyalini, yani akım referansını hesaplayarak yayınlar. Bu
çalışmada ilk denemeler PID denetleyici ile yapılmıştır. ctrl
düğümü, PID katsayılarının çalışma anında değiştirilmesine
olanak verebilmek amacıyla, bu katsayıları bir dördüncü
düğüm olan kpid_pub düğümünden almaktadır. Sistemdeki
düğümleri ve konuları gösterir grafik Şekil 6’da
gözükmektedir. Bu grafik, ROS ile beraber gelen bir yazılım
paketi tarafından çalışma anında otomatik olarak
çıkarılmaktadır.
Şekil 6:ROS düğüm ve konu grafiği.
Bilgisayar yazılımı ankart ile seri port üzerinden 115200
bit/saniye hızında iletişim kurmaktadır. Bu hız 1 ms’de kabaca
10 byte aktarılması anlamına gelir. İletişim protokolünün
gerektiği paket boyutları dikkate alınarak, kontrol döngüsü 40
Hz frekansta çalışacak şekilde ayarlanmıştır. Paket içindeki
veriler 32 bitlik kayar noktalı sayılardan oluşmaktadır. Bu
sayıların analog-dijital ve dijital-analog dönüştürücülerde
kullanılan
ham
verilere
dönüştürülmesi
işlemini
mikrodenetleyici yapar.
Çalışma sırasında ŞHA teline verilebilecek asgari ve azami
akımlar belirlenmiştir. Azami akım sınırı, telin aşırı ısınarak
şekil hafızası özelliğini kaybedip bozulmasını engellemek
içindir. Asgari akım sınırı ise, düşük akımlarda direnç
ölçümünün bozulması sebebiyle konulmuştur. Bu sınırlar
kullanılan tel çapına göre belirlenmelidir. Deneyde kullanılan
tel için azami akım sınırı 150 mA, asgari akım sınırı ise 30 mA
olarak belirlenmiştir.
Şekil 5: Anakart yazılımı akış şeması.
ROS (Robot İşletim Sistem), açık kaynaklı olarak
geliştirilen bir yazılım projesidir ve ücretsizdir. ROS aslında
tam anlamıyla bir işletim sistemi olmayıp, program parçaları
arasında iletişimi düzenleyen altyapıdır. Daha çok mobil robot
uygulamaları için tasarlanmış olsa da, tüm yazılım projelerinin
organizasyonu için kullanılabilir. ROS, yazılımları paketler ve
düğümler (node) halinde organize eder. Açık kaynaklı yapısı
sayesinde, alanında uzman pek çok kişi ve kuruluş tarafından
sunulan paketlerle oldukça geniş bir yazılım kütüphanesine
kavuşmuştur. ROS, pek çok algılayıcı ve eyleyici ürün için de
donanım sürücüleri sunar [12].
ROS paketleri, her biri farklı bir iş parçacığını temsil eden
düğümlerden (node) oluşur. Düğümler arasındaki iletişim,
mesajlar, servisler veya parametre sunucusu ile sağlanır.
Düğümlerin her biri, bilgisayardaki işletim sistemin bakış
açısına göre birer süreçtir (process) ve bunlar farklı diller ile
yazılmış olabilirler. ROS, bu yazının yazıldığı tarihte C++,
Python ve Lisp dillerini desteklemektedir. Bu çalışmada
düğümler arasındaki iletişim mesajlar ile sağlanmıştır.
Mesajlar, bir duyuru panosu gibi çalışırlar. Herhangi bir
düğüm elindeki veriyi panoya yapıştırabilir veya bir başka
düğüm tarafından yapıştırılmış bir veriyi panodan okuyabilir.
Bu mesaj panoları “konu” olarak adlandırılırlar. Böylelikle,
5. Deneyler
Düzeneğin denenmesi amacıyla klasik PID kontrolör ile
konum kontrolü çalışmaları yapılmıştır. LVDT’nin montaj
şekline göre, tel bol haldeyken 1.8, tel tam kasılı iken 6.8 mm
konumu okunmaktadır. Denemelerde, 2.5 – 5.5 mm (geniş
bölge) ile 3.5 – 4.5 mm (dar bölge) aralıklarında 0.3 Hz’lik
kare dalga uygulanarak sistemin basamak cevabı incelenmiştir.
PID katsayılarının belirlenmesi için öncelikle Ziegler –
Nichols yöntemi uygulanmış, sistem sürekli osilasyona
sokularak kritik kazanç ve kritik periyod belirlenmiştir. Bu
değerler hem dar bölge hem de geniş bölge için tespit
646
edilmiştir. İki bölgeden elde edilen kritik kazanç değerleri
arasında ufak bir farklılık bulunmaktadır. Dar bölgeden elde
edilen verilerle KP, KI ve KD sırasıyla 186, 1192.3 ve 7.25
olarak hesaplanmıştır. Bu katsayılar ile elde edilen kontrolör
hem dar hem de geniş bölgede denenmiştir. Sonuçlar Şekil
7’de ve Şekil 8’de gözükmektedir. Görüldüğü üzere sonuçlar
tatmin edici olmaktan uzaktır.
Şekil 10:Kp=100 Ki=40 için geniş bölgede cevap.
Benzer şekilde, dar bölgede ayarlanan kontrolör için KP ve
KI katsayıları 70 ve 90 olarak belirlenmiştir. Bu kontrolörün
dar ve geniş bölgedeki davranışı Şekil 11’de ve Şekil 12’de
görülmektedir. Yine benzer şekilde, kontrolör ayarlama
yapılmayan geniş bölgede kötü sonuç vermektedir.
Şekil 7:Z-N ile ayarlanan kontrolörün dar bölgede
cevabı.
Şekil 11:Kp=70 Ki=90 için dar bölgede cevap.
Şekil 8:Z-N ile ayarlanan kontrolörün geniş bölgede
cevabı.
Sonraki denemede, türev etkisi kaldırılarak el ayarı ile PI
kontrolör katsayıları tespit edilmeye çalışılmıştır. Dar ve geniş
bölgede yapılan ayarlamalar sonucunda iki farklı katsayı
kümesi elde edilmiş, bu kontrolörler ayarlanmadıkları diğer
bölge için de denenmiştir.
Geniş bölgede ayarlanan kontrolör için KP ve KI
katsayıları sırasıyla 100 ve 40’tır. Bu kontrolörün dar ve geniş
bölgelerdeki davranışı Şekil 9’da ve Şekil 10’da
görülmektedir. Görüldüğü üzere, kontrolör ayarlama
yapılmayan dar bölgede kötü sonuç vermektedir.
Şekil 12:Kp=70 Ki=90 için geniş bölgede cevap.
Yapılan gözlemler sonucunda, dar bölgede yüksek oransal
etkinin aşıma sebep olduğu, geniş bölgede ise düşük oransal
etkinin integratörün erkenden birikmesine ve buna bağlı
olarak aşıma sebep olduğu varsayımına ulaşılmıştır. Bu
varsayımdan yola çıkarak, KI terimi değiştirilmiş ve hatanın
karekökünün tersiyle çarpılmıştır. Değiştirilmiş integratörlü
sistemde, KP, KI ve KD katsayıları sırasıyla 80, 60 ve 2
yapıldığında dar ve geniş bölgelerde Şekil 13’teki ve Şekil
14’teki sonuçlar alınmıştır. Görüldüğü üzere aynı katsayılar ile
iki bölgede de aşımın önüne geçilmiş, ancak basamaklı bir
yükseliş grafiği oluşmuştur. Bu yapı, azalan hatayla birlikte
oransal terimin etkisini yitirmesinin ardından integratörün
önce yavaş başlayıp hata azaldıkça hızlanan birikmesine
bağlıdır.
Şekil 9: Kp=100 Ki=40 için dar bölgede cevap.
647
herhangi bir algılayıcı kullanmadan, sadece direnç verisinden
faydalanılarak konum kontrolü yapmak mümkün olabilir.
Bu çalışma sonucunda, ŞHA’lar üzerinde deneyler
yapmaya olanak sağlayacak ekonomik ve üreticiden bağımsız
bir deney düzeneği kurulmuştur. ŞHA’lar, üzerinde aktif
olarak çalışılan bir konudur ve bu çalışmanın yazarları,
kurulan düzeneğin bu konudaki çalışmalara fayda
sağlayacağına inanmaktadır.
Teşekkür
Bu çalışma, İstanbul Teknik Üniversitesi Bilimsel Araştırma
Proje Birimi tarafından desteklenmiştir.
Şekil 13:Değişken I terimli kontrolörün dar bölgede
cevabı.
Kaynakça
[1] Shape-memory
alloy,
Wikipedia,
http://en.wikipedia.org/wiki/Shape-memory_alloy.
[2] Joule
Heating,
Wikipedia,
https://en.wikipedia.org/wiki/Joule_heating .
[3] Odhner, L., Asada, H. (2006). Sensorless Temperature
Estimation and Control of Shape Memory Alloy
Actuators Using Thermoelectric Devices, IEEE/ASME
Transactions on Mechatronics, vol. 11, no. 2.
[4] Kirkpatrick, K. (2009). Reinforcement Learning for
Active Length Control and Hysteresis Characterization of
Shape Memory Alloys.
[5] Janaideh, M., Rkaheja, S., Su, C. (2008). Compensation
of Hysteresis Nonlinearities in Smart Actuators, ASME
Conference on Smart Materials, Adaptive Structures and
Intelligent Systems.
[6] Sayyaadi, H., Zakerzadef, M. (2012). Position control of
shape memory alloy actuator based on the generalized
Prandtl-Ishlinskii inverse model, Mechatronics, 22, 945957.
[7] Ahn, K., Kha, N. (2008). Modeling and control of shape
memory alloy actuators using Preisach model, genetic
algorithm and fuzzy logic, Mechatronics, 18, 141-158.
[8] Song, G., Chaudhry, V., Batur, C. (2003). Precision
trancking control of shape memory alloy actuators using
neural networks and a sliding-mode based robust
controller, Smart Materials and Structures, 12, 223-231.
[9] Ma, N., Song, G., Lee, H. (2004). Position control of
shape memory alloy actuators with internal electrical
resistance feedback using neural networks, Smart
Materials and Structures, 13, 777-783.
[10] Gedouin, P., Delaleau, E., Bourgeot, J., Join, C., Chirani,
S., Calloch, S. (2011). Experimenral comparision of
classical PID and model-free control: Position control of
a shape memory alloy active spring, Control Engineering
Practice, 19, 433-441.
[11] Ahola, J., Makkonen, T., Nevala, K., Isto, P. (2009).
Comparison of Position Control Algorithms of
Embedded Shape Memory Alloy Actuators, Proceedings
of the 2009 IEEE International Conference on
Mechatronics.
[12] Robot Operating System, http://www.ros.org/wiki/
Şekil 14:Değişken I terimli kontrolörün geniş bölgede
cevabı.
6. Sonuçlar
Deneyler sonucunda PID kontrolörün bu sistem için çok
başarılı bir sonuç veremediği, belli bir bölgeye göre ince ayarı
yapılan katsayıların başka bir çalışma bölgesinde yetersiz
kaldıkları gözlemlenmiştir. Özellikle Ziegler – Nichols
yöntemleri ile ayarlanan kontrolör tatmin edici olmaktan çok
uzaktır. Elle ayarlama ile daha iyi sonuç alınabilmektedir
ancak bir çalışma bölgesinde ayarlanan katsayılar başka bir
çalışma bölgesinde iyi sonuç vermemektedir. İntegratör
teriminde yapılan bir değişiklik ile bu durum bir miktar
düzeltilmiş ve kabul edilebilir sonuçlar elde edilmiştir.
Yapılan çalışmalarda sistemin sıcaklık değişimlerine karşı
çok hassas olduğu görülmüştür. Çok hafif hava akımları bile
sistem üzerinde ciddi bir bozucu olabilmektedir. ŞHA
tellerinin eyleyici olarak kullanılabilmeleri için bu sorunun
çözülmesi gerekmektedir. Teller kapalı bir alanda çalıştırılarak
daha iyi sonuçlar elde edilebilir.
ŞHA tellerinin modellerinin çıkarılmasıyla ilgili literatürde
çeşitli çalışmalar olmasına rağmen, modellerin karmaşık oluşu
ve parametrelerdeki belirsizlikler, model tabanlı bir kontrol
yaklaşımını zorlaştırmaktadır. Bu sebeple, sistemin
modellenmesinde yapay sinir ağları gibi akıllı sistemlerin
kullanılması daha uygun olabilir. Bu konuyla ilgili literatürde
çalışmalar mevcuttur [8], [9].
Düzenekte telin anlık direnci ölçülebilmektedir ancak bu
veri henüz algoritmaya eklenmemiştir. Literatürde yapılan
çalışmalarda, tel direnci ile uzaması arasında oldukça doğrusal
bir ilişki olduğu gösterilmiştir [9]. Buradan hareketle,
648
SCADA Arayüzü Kullanan PLC Destekli ve PID Denetimli Bir
HVAC Eğitim Setinin Geliştirilmesi
Muhammed Ali YOLAL1, Kenan SAVAŞ2, Hasan ERDAL3
Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Bölümü
Marmara Üniversitesi, Teknik Eğitim Fakültesi
1,2
[email protected]
[email protected]
Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü
Marmara Üniversitesi, Teknoloji Fakültesi
3
[email protected]
İmalat sistemlerinde, toplam enerjinin 30-40%’ını HVAC
sistemler harcar [3]. Bu sistemler için birçok kontrol yöntemi
önerilmiştir. Doğrusal olmayan sistemler gibi diğer kontrol
sistemleri de HVAC sistemlerin kontrolü için önerilmiştir
[4]. Oda sıcaklık ve nem kontrolü işlemi için bir diğer metot
ise PMV dizin ve ısıl rahatlık kontrolüdür [3]. Bu çalışmada
da, sıcaklık ve hava kalite değerleri PLC S7-200 içerisinde
yer alan PID algoritması kullanılarak oluşturulan kontrolör
aracılığıyla denetlenmektedir.
Araştırmacılar, sıcaklık kontrolü için geleneksel PID
algoritmaları kullanırlar. En yaygın olarak kullanılan DDC
(direct digital control) HVAC nem kontrolörüdür. Son derece
doğrusal olmayan HVAC sisteme, çeşitli bozucu etkiler
uygulanması kontrol işleminin sonucunda elde edilen
sonuçların tatmin edici olmamasını sağlar [5].
Bu çalışmada endüstride sıklıkla kullanılan ve aynı
zamanda literatürde çoğunlukla tercih edilen PID kontrolör
seçilmiş olup, endüstriyel otomasyon alanında öğrencilerin
bilgilerinin görsel olarak desteklenmesi amacıyla bir HVAC
eğitim seti proje kapsamında tasarlanmıştır. Öğrencilerin
SCADA sistemlere aşina olmaları ve özellikle kontrol eğitimi
alanında bilgilerinin pekişmelerine yardımcı olması sebebiyle
PLC cihazı SCADA yazılımı yardımıyla kapalı çevrim bir
sistem olarak denetlenmiştir.
Özetçe
Bu çalışmada, eğitim amaçlı, küçük ölçekli bir
iklimlendirme (HVAC, Heating Ventilating and Air
Conditioning,) eğitim seti geliştirilmiştir. Sistemde; girişçıkış hava damperleri ve bunları hareket ettiren bir damper
motoru, ısıtıcı ve sürücüsü, hava dolaşımını sağlayan fanlar,
sıcaklık ve hava kalitesi sensörleri mevcuttur. Sistemin
denetimi için WinCC Flexible 2008 programı ile SCADA
arayüzü tasarlanmıştır. Kontrol işlemi, PLC S7-200
içerisinde yer alan PID kontrol algoritması kullanılarak
gerçekleştirilmiştir. Tasarlanan SCADA arayüzü üzerinden
sıcaklık ve hava kalitesi referans değerlerinin ve PID
katsayılarının girilmesi, sıcaklık, hava kalitesi, damper
konumu bilgilerinin gözlemlenmesi mümkün olmaktadır.
Oluşturulan sistem deney seti haline getirilmiştir. Sistemdeki
eyleyicilerin elle kontrol edilebilmesi de sağlanmıştır. Farklı
PID parametreleri için sistem cevabının izlenebilmesi,
kontrol eğitimi için kullanılabilecek bir set olmasını
sağlamaktadır.
1. Giriş
Günümüz endüstriyel proses sistemlerindeki problemler,
doğrusal olmama, zamanla değişen davranış, bozucular ve
kararsızlık şeklindedir [1]. Bu problemlerin bazıları çevresel
faktörlerden kaynaklanmaktadır.
Isıtma, havalandırma ve iklimlendirme sistemleri, basınç,
sıcaklık ve nem gibi çevresel faktörlerin kontrolünü
gerektirir. Literatürde sıklıkla karşılaştığımız bir terim olarak
HVAC şeklinde adlandırılan bu sistemlerin kontrolü zordur.
Bu sistemlerin kontrolünün zor olmasının en büyük sebebi,
bozucu etkinin fazla olmasıdır. Diğer endüstriyel uygulamalar
gibi HVAC sistemlerde de, nispeten basit, kolay anlaşılabilir
yapısı ve pratikteki kullanışlılığı gibi nedenlerle yaygın
kullanılan kontrolör PID (proportional-integral-derivative,
oransal-integral-türev) kontrolördür. Karmaşık olmayan ve
giriş-çıkış sayısı az olan pratik uygulamalarda modern
uygulamalardan daha kabul edilebilir durumdadır [2]. PID
kontrolün avantajı, sistem entegratörü olarak hatayı en aza
indirmek olarak söylenebilir [3].
2. PLC ve SCADA Tasarımı
Bu bölümde, deney setini oluştururken kullanılan PLC
S7-200 kullanımı ve SCADA arayüzü ile haberleşmesi
anlatılmaktadır.
2.1. PLC Cihazı Kullanımı
S7-200 ailesi CPU 22x işlemcili PLC’ler için EM231
analog giriş, EM232 analog çıkış ve EM235 analog girişçıkış birimleri kullanılır. EM235 analog modülü bu projede
tercih edilmiş olup, devre bağlantısı Şekil 1’de
gösterilmiştir. EM231 birimi, 12 bitlik 4 girişli bir analog
birimdir. Analog işaret değerleri, bir kutuplu gerilim girişli
olarak 0-5V veya 0-10V, akım girişli olarak 0-20mA; iki
kutuplu gerilim girişli olarak ±5V veya ±2.5V olarak
seçilebilir. EM232 analog çıkış birimi akım çıkışlı olarak 020mA, gerilim çıkışlı olarak ±10V değerlerinde kullanılır.
649
EM235 analog biriminde ise 4 analog giriş kanalı ve 1 analog
çıkış kanalı bulunur (Şekil 2). Analog işaret değerleri bir
kutuplu olarak 0-50mV,0-100mV,0-500mV,0-1V,0-5V,020mA veya 0-10V veya iki kutuplu olarak ±25mV, ±50mV,
±100mV, ±250mV, ±500mV, ±1V, ±2.5V, ±5V ve ±10V
seçilebilir [6].
programı içerisinde açılarak haberleşmenin gerçekleştiği
kontrol edilir. Bu işlem için PC Access programı içerisinden
“File” menüsü içerisinde yer alan “Import Symbols…”
seçeneği tıklanarak karşımıza gelen “Open” penceresinden
daha önce kaydettiğimiz PLC programı seçilerek açılır. Bu
işlem sonrasında sembol tablosunda tanımlanmış değişkenler
PC Access programı içerisinde görüntülenir. Değişkenler ile
haberleşmenin
durumunu
görüntülemek
amacıyla,
değişkenlerin tamamı seçilerek “Test Client” alanına
sürüklenip bırakılır. Araç çubuğunda yer alan “Test Client
Status”
seçeneği tıklanarak haberleşme durumu
görüntülenir.
Şekil 3’te görüldüğü gibi, sembol tablosunda yer alan
değişkenlere ait “Quality” sekmesinde yazılı olan “Good”
ifadesi, PC Access programı ile PLC S7-200 arasındaki
haberleşmenin sağlandığını göstermektedir. PC Access
programı ile PLC S7-200 arasında haberleşme sağlanamamış
olsaydı, “Quality” sekmesinde “Bad” ifadesi görülürdü.
Şekil 1: PLC ile kullanılan EM235 analog modüle ait
giriş-çıkış bağlantı şeması
Şekil 2: PLC S7-200 cihazı ve EM235 analog modülü
fiziksel görünümü
Şekil 3: PC Access aracı ile PLC haberleşmesi ve
aktif veri izleme durumu görüntüsü
Analog giriş noktalarına 16 bitlik AIWxx adresleri
kullanılarak doğrudan erişilebilir. Analog giriş adreslerinin
içerikleri, mantıksal giriş işaretlerinden farklı olarak komut
işlendiği anda okunur veya yazılır [6]. EM235 modülünde
bulunan analog girişlerin Word adresleri, ilk analog birimden
başlanarak
OPC Server oluşturulduktan sonra, WinCC Flexible
programı çalıştırılarak haberleşme ayarları yapılabilir. Bu
işlem için, program içerisinde sol tarafta yer alan
“Connections” seçeneği tıklanarak açılan ekrandan
“Communication driver” sekmesi içerisinde yer alan PLC
markaları içerisinden “OPC” seçilir. Karşımıza Şekil 4’teki
gibi gelen ekranın sağ alt kısmında görülen “Device OPC
Server” bölümünden “S7200.OPCServer” seçimi yapılır. Bu
işlem gerçekleştirilerek oluşturulan proje ile Siemens S7-200
marka PLC ile OPC Server üzerinden haberleşme işleminin
gerçekleşeceği programda ayarlanmış olur.
AIW0: A+ ve AAIW2: B+ ve BAIW4: C+ ve CAIW6: D+ ve Dbiçiminde kullanılırken analog çıkış noktasını temsil eden
adres ise
AQW0: V0 ve M veya I0 ve M
biçiminde kullanılır.
2.2. SCADA Yazılımı Tasarımı ve PLC Haberleşmesi
Çalışmada, PLC S7-200 ile WinCC Flexible
haberleşmesi OPC Server üzerinden gerçekleştirilmektedir.
Bu işleme “S7-200 PC Access” programı kurularak
başlanmaktadır.
Program çalıştırıldıktan sonra, PLC programında
oluşturulan sembol tablosundaki değişkenler PC Access
Şekil 4: WinCC Flexible 2008 SCADA arayüzü
geliştirme ortamı için PLC bağlantı ekranı
650
Bağlantı oluşturma işlemi tamamlandıktan sonra,
program içerisinde kullanılacak değişkenlerin tanımlama
işlemine geçilmektedir. Ekranın sol kısmında görülen,
bağlantı kurma işlemini sağlayan “Connections” seçeneğinin
üzerinde yer alan, “Tags” seçeneği tıklanarak değişken
tanımlama işlemi gerçekleştirilen ekran görüntülenir (Şekil
5). Bu ekranda tanımlanan değişkenlerle, PLC programı
içerisinde sembol tablosunda yer alan değişkenler
ilişkilendirilerek,
SCADA’dan
PLC’ye
değerler
gönderilebilmektedir.
Şekil 7: Kullanılan sıcaklık ve hava kalite sensörleri
Ortam içerisindeki sıcaklığın fazla olması durumunda
veya
hava
kirliliği
olması
durumunda,
ortamın
havalandırılmasını sağlayan damperler ve damper motoru
kullanılmıştır (Şekil 8).
Şekil 8: İki damperi senkronize kontrol eden damper
motoru ile yarı açık haldeki bir adet damper
görüntüsü
Şekil 5: WinCC ortamında kullanılan PLC
değişkenlerine ait Tags ekran görüntüsü
Damper motoru üzerinde yer alan numaralardan 1 ve 2
damper motorunun besleme (24V) uçlarıdır. 3 numaralı uç,
damper konumu için üretilen analog değerin (0,2-10V)
bağlandığı uçtur. 4 numaralı uç ise, damper konum bilgisinin
geribildirimini sağlayan ucudur (0,2-10V).
Ortam sıcaklığının düşmesi durumunda kullanılan ısıtıcı,
220V gerilimi 24V gerilime dönüştüren transformatör ile
beslenmektedir. Isıtıcı PID kontrol ile kontrol edilmektedir ve
PID kontrol algoritması sonucunda elde edilen kontrol işareti
PWM darbe süresine (0-1000ms) dönüştürülerek, SSR röle
aracılığıyla transformatör girişindeki 220V gerilimi
anahtarlamaktadır.
Ortamdaki hava kirliliği veya sıcaklığın fazla olması
durumunda, havalandırma işleminin hızlı bir şekilde
gerçekleştirilmesi amacıyla ve sıcaklık ve hava kalite
değerlerinin istenen aralıkta olması durumunda, içerideki
hava sirkülâsyonunu gerçekleştirmek amacıyla fanlar
kullanılmıştır. Fanlar, normal şartlarda yarım periyot
çalışmaktadır. Sıcaklığın istenen değerin üstünde olduğu
durumda veya ortam içerisinde hava kirliliği olduğu
durumda, istenen değerlerle ortamdan gelen sensör bilgileri
arasındaki farkla doğru orantılı bir şekilde darbe süreleri
artmaktadır.
3. HVAC Deney Seti Tasarımı
Tasarlanan HVAC deney seti donanım ve yazılım olmak
üzere iki bölümden oluşmaktadır. Bu bölümler 3.1. ve 3.1.
nolu başlıklarla ayrıntılı anlatılmıştır.
3.1. Tasarlanan HVAC Sistemi Donanım Mimarisi
Deney seti haline getirilen ortamın görüntüsü Şekil 6’da
görülmektedir. Ortam sıcaklığının ve hava kalitesinin
Şekil 6: Tasarlanan HVAC deney seti
3.2. Tasarlanan HVAC Sistemi Yazılım Mimarisi
SCADA terimi “Supervisory Control And Data
Acquisition” kelimelerinin baş harflerinden oluşturulmuştur.
Türkçe ’ye “Danışmalı Kontrol ve Gözleme Sistemi” olarak
çevrilebilmektedir. PID kontrol [2] ile kontrol işlemi
gerçekleştirilen bu projede, öncelikle SCADA aracılığıyla
sıcaklık ve hava kalite değişkenlerinin sınır ve tolerans
algılanması için sistemde Şekil 7’de gösterilen sıcaklık ve
hava kalite sensörleri yer almaktadır. Bu sensörler sayesinde,
ortamdaki sıcaklık ve hava kalite değerlerindeki değişimler
analog değerler olarak (0-10V) görülebilmektedir.
651
değerleri belirlenmektedir. Bu işlem sonrasında kullanılan
PID kontrol için gerekli Kp, Ki ve Kd (sırasıyla Oransal,
İntegral ve Turev etki) parametreleri girilmektedir.
Sonrasında ortamdaki şartlar, “V4.0 STEP7 MicroWIN SP9”
programı ile oluşturulan PLC programı sayesinde 100ms
aralıklarla kontrol edilmektedir. Tüm bu adımlar akış şeması
halinde Şekil 10’da gösterilmiştir. S7-200 PLC ailesi için
hazır olan PID bloğundan yararlanılarak PLC programı
yazılmıştır. Bu bloğa ait PID parametreleri ile ilgili detaylı
bilgi için [7] kaynağına bakılabilir. Ortamda herhangi bir
hava kirliliği oluştuğunda, oluşan kirliliğin oranına göre
damperler için konum değeri üretilmektedir. Hava kirliliği
olmamasına rağmen sıcaklık istenen değerin üstünde ise, yine
damperler için analog konum değeri (0-10V) üretilerek
ortamın havalandırma işlemi gerçekleştirilmektedir. Bu
şartlarda havalandırma işleminin hızlı gerçekleştirilmesi
amacıyla, fanlar için PWM darbe süreleri de şartların
durumuna oranla artırılmaktadır.
Ortam sıcaklığı, istenen değerin altında ise PID kontrol
devreye girmektedir. İstenen değer referans olarak alınarak,
ortam sıcaklığının istenen değere oturması sağlanmaktadır.
PID kontrol işlemi sonucunda oluşan kontrol işareti PWM
darbe süresine dönüştürülerek, ısıtıcı için gerekli gerilimi
(24V) sağlayan transformatörü besleyen 220V gerilimi
anahtarlama işlemi, SSR (Solid State Relay) kullanılarak
gerçekleştirilmektedir.
Standart rölelerde, iletkenlerden yapılmış kontaklar
bulunmaktadır. SSR’de ise kontak yerine yarı iletken
(transistör) yer almaktadır. Bu da kontakların normal rölelere
oranla çok daha hızlı açılıp kapanmasını sağlamaktadır. Bir
diğer
avantajı
olarak,
uzun
ömürlü
olması
söylenebilmektedir.
sensörlerinden alınan değerler PLC’de anında işlenerek
sürekli sistem denetim altında tutulmaktadır.
Şekil 10: Tasarlanan PID Denetimli HVAC Sistemi
Çalışma Algoritması
Deney seti kontrolünde PLC S7-200 ve EM235 analog
modül kullanılmıştır. Programlanabilir lojik kontrolör
(Programmable Logic Controller – PLC) endüstriyel
otomasyon sistemlerinin kumanda ve kontrol devrelerini
gerçeklemeye uygun yapıda giriş-çıkış birimleri ve iletişim
arabirimleri ile donatılmış, kontrol yapısına uygun bir sistem
programı altında çalışan bir özel elektriksel kumanda
devrelerinin yerine kullanılmak üzere Modicon firması
tarafından geliştirilmiş ve mantıksal işlem komutları
içerdiğinden, programlanabilir lojik kontrolör adı ile
sunulmuştur [6].
PLC ile PLC programı oluşturulan “V4.0 STEP7
MicroWIN SP9” programının haberleşmesi için PPI kablo
gerekmektedir. Bu kablo aracılığıyla program içerisinde PLC
ile bağlantı oluşturularak, programı PLC ’ye yükleme
(download) işlemi gerçekleştirilir. Bu projede kullanılan PLC
ile haberleşmek için, PPI kablonun yanı sıra PLC ile
haberleşen bilgisayar üzerinde seri port girişi olmadığı için
bu bilgisayarda USB-RS232 dönüştürücü kullanılmıştır.
Şekil 9: Tasarlanan HVAC Sistemi ile Çevre
Ekipmanları Bağlantısı Blok Diyagramı
3.2.1. Tasarlanan HVAC Sistemi SCADA Arayüzü
Şekil 9’da tasarlana HVAC sistemin çevre ekipmanları
Şekil 11’de sol tarafta ekran görüntü verilmiş olan
SCADA arayüzü açılış ekranında yer alan ON/OFF butonu ile
sistemin kontrolü için PLC S7-200’e başla/dur komutu
verilebilmektedir. Butonun solunda yer alan “Elle Kontrol”
butonu ile sistemi otomatik kontrolden çıkararak, damperler
için 0-10V analog değer gönderilebilmektedir. Yanı sıra, fan
ve ısıtıcı için PWM darbe süreleri girişi yapılabilmektedir.
ile olan bağlantısı görülmektedir. Sistemde otomatik ve
manüel mod olmasından doları referans ve eyleyici manüel
değerleri tasarlanan SCADA arayüzü üzerinden sisteme
girilebilmektedir. Bu değerler arayüz yazılımı üzerinden PLC
ile haberleşilerek sisteme ait eyleyicilerin durumu PID
kontrolör yöntemi ile fan, ısıtıcı ve damper motorunun
kontrolü sağlanmakta ve hava kalite ve sıcaklık
652
4. Tartışma
PID kontrol parametrelerini belirlerken, öncelikle sistem
referans değerine oturuncaya kadar Kp (oransal katsayı)
artırılmış olup, sistemin aşımlı bir şekilde referansa oturması
beklenmiştir. Referansa oturma işlemi gerçekleştikten sonra,
oluşan aşımı gidermek amacıyla Kd (türev katsayı) arttırılmış
ve sistem çıkışının aşımsız olarak referansa oturması
sağlanmıştır. Bu durum boyunca kalıcı hal hatası
gözlemlenirse, sisteme Ki (integral katsayı) eklenmesi yoluna
gidilmiştir.
Şekil 11: Tasarlanan HVAC deney seti SCADA
yazılım ana arayüzü ve ayarlar ekranı
PID kontrolde Kp değerinin yeterli olmaması durumunda,
kontrolörün etkisi çok az olup ve sistemin istenen referans
değerine ulaşması zaman almaktadır (Şekil 12). Kp
değerinin çok fazla olduğu durumda ise, maksimum aşım
fazla olduğundan, hata değeri az olsa da kontrolörün sisteme
etkisi çok fazla olmaktadır (Şekil 13).
Isıtıcının PWM darbe süresi ekranda görüntülenerek,
darbe süresinin büyüklüğüne göre ısıtıcıyı temsil eden
grafiğin rengi koyulaşarak PWM darbe süresi görsel bir
şekilde ifade edilmektedir.
Fanların PWM darbe süresi de ekranda görüntülenerek,
darbe süresinin büyüklüğüne göre devir sayısındaki artış
grafiğin dönüş hızı artırılarak ifade edilmektedir.
Ortamın solunda bulunan grafik, ortam içerisindeki
sıcaklık sensöründen gelen bilgiyi derece cinsinden
görüntülenmesini sağlamaktadır. Sıcaklığın fazla veya az
olmasına bağlı olarak renk değiştirerek görsel uyarılarda
bulunmaktadır.
Ortamın sağında bulunan grafik ise, ortamdaki hava
kalite sensöründen gelen analog bilginin yüzde(%) olarak
ifade edilmesini sağlamaktadır. Sensörden gelen bilgi
doğrultusunda artan değerde koyulaşarak hava kirliliği
hakkındaki bilgiyi görsel bir şekilde ifade etmektedir.
Üzerinde yer alan güneş simgesi ise, ortamdaki hava kalite
sensöründen gelen değer arttığında bulutlu bir görüntü
vererek görsel ifadeyi güçlendirmektedir.
Damper motoruna bağlı damper grafikleri üç boyutludur.
Bu sayede, damperden gelen konum bilgisini açısal olarak
gösteren göstergeyle paralel olarak açısal değişimlerin
görselliği güçlendirilmiştir.
Sensörlerden gelen bilgiler ve damperden gelen konum
bilgisi metin alanlarıyla, hem 16 bitlik sayısal değer olarak
hem de 0-10V analog değer olarak deney setini kullanan
kişiye detaylı bir şekilde ifade edilmektedir. Ekran üzerinde
yer alan butonlar ile diğer ekranlar arasında bağlantı
kurularak geçişler sağlanmaktadır.
Şekil 11’de sağ tarafta gösterilmiş olan arayüz ile ortam
için belirlenmesi gereken sıcaklık ve kalite sınır ve tolerans
değerlerinin girişi yapılmaktadır. Sistemde kullanılan PID
kontrol algoritmasının parametrelerinin de girişi bu ekrandan
yapılmaktadır.
Şekil 12: Oransal etkinin yeterli olmaması durumu
Bu çalışmanın tarışma bölümünde detaylı bir şekilde
anlatılmış olan SCADA arayüzü üzerinde çizdirilen grafik
sinyalleri ile kullanıcılar PID kontrolör ile kontrol edilen
ısıtıcının istenen değere (referans sinyaline) oturma grafiğini
ve PID algoritması sonucu elde edilen kontrol sinyali ile
ortam sıcaklığına göre değişimi ve referans sinyali gibi
verileri görsel bir şekilde gözlemleyebilirler. Bu ekranda
önceden belirlenmiş PID parametrelerinin sisteme etkisi
rahatlıkla görsel olarak kolaylıkla analiz edilebilmektedir.
Şekil 13: Oransal etkinin fazla olması durumu
653
PID kontrol ile ilgili teorik bilgiyi tamamen kavrayan
öğrencilere yönelik faydalı bir çalışma olmuştur. Teorik
olarak, PID parametrelerinin sistem üzerindeki etkilerini
kavrayan öğrenciler, laboratuar ortamında bu sistemi
kullanarak parametrelerin pratikteki etkisini rahatlıkla
gözlemleyebilmektedir. Parametrelerdeki değişimler ile
sistem cevapları kolaylıkla değerlendirilmekte, daha kalıcı
bir öğrenme gerçekleştirilebilmektedir.
Sistemde yer alan fanlar ve ısıtıcıların PWM sinyalle
kontrol edilmesi, öğrencilere PWM darbe süresi değişiminde
görülecek sonuçlar ile PWM sinyali hakkındaki bilgi verir.
PID parametreleri, oransal, integral ve türev etkilerinin
işlevleri dikkate alınmadan girildiğinde ve sistemin 30,5
°C’ye oturması istendiğinde ortaya çıkan durumlar Şekil 13
ve Şekil 14’te gösterilmiştir. Kontrolörden beklenilen en az
aşım ve en az titreşim sergilemek olduğundan iyileştirilen
davranış ve uygun PID parametreleri ile yeni ve iyileşmiş
durum Şekil 15’te görülmektedir.
Kaynakça
[1]
[2]
[3]
Şekil 14: Uygun olmayan PID parametreleri ile
titreşim durumundaki kontrolör davranışı
[4]
PID kontrolördeki oransal, integral ve türev etkilerin
işlevleri göz önüne alınarak deneme-yanılma yoluyla uygun
parametrelere en yakın değerdeki parametreler girildiğinde
sistemin 29,8 °C’ye oturması Şekil 15 görülmektedir.
[5]
[6]
[7]
Şekil 15: En uygun PID parametrelerinin
uygulanması ile elde düzgün PID çıkışı
5. Sonuç
Bu projede, PID kontrol algoritması kullanılarak
gerçekleştirilen bir HVAC sistem oluşturulmuş ve deney seti
haline getirilmiştir. PID kontrolde, oransal, integral ve türev
etki parametreleri üzerinde yapılan değişikliklerin sistemi
nasıl etkilediği gözlemlenebilmektedir.
654
R. J. P. d. Figueiredo, G. Chen, and R. J. P. d.
Figueriredo, Nonlinear Feedback Control: An
Operator Theory Approach. Newyork: Academic
Press Inc., 1993.
W. Ya-Gang, S. Zhi-Gang, and C. Wen-Jian, "PID
autotuner and its application in HVAC systems," in
American Control Conference, 2001. Proceedings
of the 2001, 2001, pp. 2192-2196 vol.3.
K. Chinnakani, A. Krishnamurthy, J. Moyne, and
G. Fangming, "Comparison of energy consumption
in HVAC systems using simple ON-OFF,
intelligent ON-OFF and optimal controllers," in
Power and Energy Society General Meeting, 2011
IEEE, 2011, pp. 1-6.
M. Zaheer-Uddin, "Optimal, sub-optimal and
adaptive control methods for the design of
temperature controllers for intelligent buildings,"
Building and Environment, vol. 28, pp. 311-322,
1993.
Z. Shaojun, Building Intelligent Systems
Technology. Beijing China: Machinery Industry
Press, 2006.
S. Kurtulan, PLC ile Endüstriyel Otomasyon.
İstanbul: Birsen Yayınevi, 2010.
Siemens, Simatic S7-200 Programlanabilir
Otomasyon Cihazı Kullanım Klavuzu, 2002.

Bolum15-Kontrol Mühendisliği Eğitim ve Öğretim

Transkript

Benzer belgeler

TENSION GERGİ DENETİM ELEKTRONİĞİ Rulodan boşaltma ve

PID ve Bulanık Mantık ile DC Motorun Gerçek Zamanda STM32F407

Siemens Miyabi sistemini kullanarak hepatoselüler karsinomanın

YTÜ Makine Mühendisliği Bölümü Makina Teorisi, Sistem Dinamiği

Fizik-1 Uygulama-5

çeşitli yöntemlerle kurutulmuş hünnaptan bisküvi ve kurabiyeler için

İNTERNET ÜZERİNDEN EĞİTİM`DE EĞİTİM PLATFORMU

Elektrikli Araçlar İçin Çift Çevrim Destekli DA Motor Kontrol