Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, TOK2013, Eylül 2013, Malatya KONTROL MÜHENDİSLİĞİ EĞİTİM VE ÖĞRETİM

Transkript

1 KONTROL MÜHENDİSLİĞİ EĞİTİM VE ÖĞRETİM 617

2 MATLAB Sisotool Aracı ile Optimizasyon Temelli PID Denetleyici Tasarımı Sezgin Kaçar 1, Burak Arıcıoğlu 2, Ali Fuat Boz 3, İlyas Çankaya 4 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 icankaya@ybu.edu.tr 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. 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 katsayılarının sisotool aracı ile belirlenmesi ve istenen şartları sağlamak için optimize edilmesi anlatılmıştır. Son bölümde ise sonuç ve değerlendirmelere yer verilmiştir. 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) c( t) K( e( t) e( ) d Td ) T dt i 0 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, T i integral zamanı ve T d 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]. 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. (1) 618

3 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 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]. 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 (T p ) de tabloda verilmiştir [7]. 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]. Tablo 2: CHR yük dağılımı metodu için denetleyici parametreleri [7] Aşımsız %20 Aşımlı Denetleyici ak T i /L T d /L ak T i /L T d /L P PI PID 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 Tablo 1: Ziegler-Nichols basamak cevabı metodu için denetleyici parametreleri.[7] Denetleyici ak T i /L T d /L T p /L P 1 4 PI PID 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, T i ve T d değerlerinin farklı sistemler için tamamen geçerli olmamasıdır [9] 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

4 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 M- Constrained 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. 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 kullanılan matematiksel model yapısı olan sisteme ait transfer fonksiyonu MATLAB programında tanımlanarak bu işlem gerçekleştirilebilir. TF s s s s s 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. (2) 620

5 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

6 Şekil 10: PID denetleyicide optimize edilecek kısımların seçilmesi 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 11: Çalışma şartlarının girilmesi Şekil 13: Optimizasyon işlemi Şekil 12: Tasarım kriterleri girildikten sonra oluşan grafikler Şekil 11 de görüldüğü üzere yükselme zamanı 0.5 s, durulma zamanı 5 s, yüzde aşım %10 olarak belirlenmiştir. Sonrasında Şekil 14: Optimizasyon işlemi sonrası elde edilen grafikler 622

7 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. 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 18: Optimize edilmiş PID denetleyicili sisteme ait basamak cevabı 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 Kaynakça [1] N. S. Nise, Control Systems Engineering, New Jersey, Wiley, [2] K. Ogata, Modern Control Engineering, New Jersey, Prentice Hall, [3] o-design-task-in-the-controls-estimation-tools-manager.ht ml [4] U. Arifoğlu, Matlab 7.6 Simulink ve Mühendislik Uygulamaları, İstanbul, Alfa Yayınları, [5] M.Ö. Efe, Otomatik Kontrol Sistemleri, Seçkin Yayıncılık A.Ş., 2012 [6] [7] K.J. Astrom ve T. Hagglund, Advanced PID Control, ISA - Instrumentation, Systems, and Automation Society, ABD, 2006, [8] d%20projects/sadeghi%20&%20gh olami/information/ orange-3/3-2.htm [9] ngclassical#ziegler- 623

8 Endüstriyel PID Denetleyici İle Sıvı Seviye Denetimi Deney Düzeneği Tasarımı Şefik Cinal 1, İlyas Eminoğlu 1 1 Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü, Otomatik Kontrol Laboratuarı Ondokuz Mayıs Üniversitesi sefikcinal@gmail.com, ilyaseminoglu@hotmail.com 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. 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. 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]. 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 Kentridge Instrument firması Çift tanklı kontrol deney seti PP100, Feedback firması Komple Seviye Proses Kontrol Eğitim Sistemi, eğitim amaçlı deney setleri tasarlamıştır. Bunların yanında FESTO, Quanser, Deneysan gibi firmalar bunlara benzer ticari sıvı seviye deney setleri tasarlamışlardır. 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. 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. 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. 624

9 Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, TOK2013, Eylül 2013, Malatya 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 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 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 24 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 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 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

10 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 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. 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. Şekil 5: Sistemin Genel Blok diyagramı 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 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. 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 6: PID Kontrol Blok Şeması Tank sistemi 1. ve 2. dereceden sistem olarak çalıştırılabilmektedir. Bu sayede 1. ve 2. dereceden sistem davranışları incelenebilmektedir 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. Şekil 7: Tankların 1. Dereceden sistem olarak çalışması durumu. 626

11 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 PID Katsayılarının Otomatik Katsayı Ayarı (OKA) Yöntemi ile Bulunması 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 Tankların 2. Dereceden Sistem Olarak Çalışması 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. Şekil 11: Prensip olarak OKA işlemi. 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 K u denklem (1) yardımı ile hesaplanır. 4h K u = (1) π a Denklem (2) de gösterilen temel PID kontrol işlevine ait PID katsayıları (K c, T i ve T d ), ölçülen K u ve P u değerleri ve Tablo 2 de verilen (Ziegler-Nichols un ikinci yöntemi veya frekans yöntemi) bağıntıları yardımı ile hesaplanır [8], [9]. [ 1+ ( 1 T ) s ( T s) ] C( s) = K / (2) c i + d Tablo 2: PID Katsayılarının Z-N-2 Yöntemi İle Hesaplanması 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. Şekil 10: Tankların ayarlanmamış PID katsayıları ile 2. dereceden sistem olarak çalışması durumunda set ve gerçek değer değişimi. K c T i T d P K u /2 - - PI K u /2.2 P U /1.2 - PID K u /1.7 P U /2 P U /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. 627

12 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. Şekil 13: Ayarlanmış PID katsayıları ile çalışma durumu 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. Tablo 3: Kullanılan Ekipmanların Maliyeti No Ekipman Yaklaşık Maliyet (TL) 1 PID Kontrol Cihazı 2x500 2 Su tankları 1x400 3 Ultrasonik Seviye Ölçer 2x200 4 Sıvı Seviye Kontrol Rölesi 2x50 5 Motor Sürücü kartı 2x V DC Güç Kaynağı 1x V DC Güç Kaynağı 2x50 8 RS485/RS232 Dönüştürücü 1x Su Pompaları 2x50 10 Kumanda Panosu 1x PC Yazılımı 1x Diğer Ekipmanlar 1x200 TOPLAM Tartışma 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 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. 628

13 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. Öğrenciler bu set ile deney yaptıktan sonra yapılan tartışma ve görüş alışverişi sonrasında deney seti ile ilgili eksiklikler ve yapılabilecek iyileştirmeler aşağıdaki gibi belirlenmiştir. 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 0-100mbar 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. 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. 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. 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. 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 kodlu Kontrol Laboratuarlarının Kurulumu projesine teşekkür ederiz. 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 [2] D. S. Bernstein, Enhancing undergraduate control education, IEEE Contr. Syst. Mag., pp , Oct [3] A. Leva, A hands-on experimental laboratory for undergraduate courses in automatic control, IEEE Trans. Educ., vol. 46, no. 2, pp , May [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, , [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, [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, [8] Yu C.C. Autotuning of PID Controllers: A Relay Feedback Approach, Springer; 2nd edition, [9] K.J Astrom, T. Huggland, Advanced PID control, ISA, [10] M. Aydın, M. Yıldırım, PID ile Sıvı Seviye Denetimi, Ondokuz Mayıs Üniversitesi Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü, Bitirme Projesi, Haziran,

14 MATLAB/Simulink Response Optimization Aracı (ROA) ile Kontrolör Katsayılarının Belirlenmesi Hasan Erdal 1, *Barış Doğan 2 1 Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Marmara Üniversitesi, Teknoloji Fakültesi herdal@marmara.edu.tr 2 Mekatronik Eğitimi Bölümü Marmara Üniversitesi, Teknik Eğitim Fakültesi baris@marmara.edu.tr 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 seçimi de yeterli olmayıp kontrolör katsayılarının uygun olarak belirlenmesi gereklidir. Literatür ve endüstride katsayıların bulunması için deneme-yanılma ve Ziegler- Nichols [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. 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 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

15 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. 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 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. (3) ve (4) bağıntılarında yerlerine konulduğunda, dc motorun hız çıkışına göre transfer fonksiyonu aşağıdaki gibi elde edilmiş olur: ( ) ( ) 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 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. (5) Şekil 2: Dc motorun ihmal edilmiş blok diyagramı. Buna göre; ( ) ( ) (1) elde edilir. (1) bağıntısındaki transfer fonksiyonunun; ( ) ( ) şeklindeki birinci mertebeden sistem modeline benzediği görülmektedir. (1) bağıntısı (2) bağıntısıyla eşleştirildiği takdirde, (2) bağıntısındaki: (2) (3) Şekil 3: PI kontrolör eklenmiş dc motor modeli. Şekil 3 deki blok diyagramında kullanılan PI kontrolörün transfer fonksiyonu (6) da verildiği gibidir: ( ) ( ) (6) 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. olarak elde edilir. Bu çalışmada kullanılan dc motora ait parametreler [20]: (4) 631

16 (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: ( ) ( ) ( ) ( ) Elde edilen transfer fonksiyonu, (8) bağıntısındaki 2. mertebeden bir sistemin transfer fonksiyonuna benzemektedir. ( ) ( ) 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) bağıntısı elde edilir ve olabilmesi için: olmalıdır. Aşımsız bir cevap için alınırsa; (7) (8) (11) (12) (13) çıkması sebebiyle olarak alınırsa; (9) bağıntısından; (14) Şekil 5: ve için sistemin birim basamak giriş davranışı. 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 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 Model Kısıtlarının Belirlenmesi 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. 632

17 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 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

18 Şekil 10: Sistem çıkış kısıtlamaları ve mevcut çıkış çizimi. 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 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. 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. Şekil 12: Sistem çıkış kısıtlamaları ve mevcut çıkış çizimi 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 Şekil 13: Sistem çıkış kısıtlamaları ve mevcut çıkış çizimi. 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 %5 (s) %2 (s) Hesapla 5,05 6,49 ROA ile 3,52 4,33 Fark 1,53 2,16 634

19 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 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 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. 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. Kaynakça [1] N. Yağız ve C. Ertal, "Evaluation of Control Methods on a Structural System", Mathematical & Computational Applications, Cilt: 8, No: 3, s: , [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: , [3] E. Kıyak, "Bir Uçağın Yatış Açısı Kontrolü İçin Farklı Tip Denetleyici Karşılaştırmaları", İTÜDERGİSİ/d Mühendislik, Cilt: 8, No: 2, s:17-26, [4] R. Güçlü, "Active Suspension Control of Eight Degrees of Freedom Vehicle Model", Mathematical & Computational Applications, Cilt: 9, No: 1, s:1-10, [5] J.G. Ziegler, N.B. Nichols, Optimum Settings for Automatic Controllers, Transactions of ASME, Cilt: 64, s: , [6] Ş. Sağlam, N. Ekren ve H. Erdal, Controlling of Grid Connected Photovoltaic Lighting System With Fuzzy Logic, Solar Energy (Elsevier), Cilt: 84, No: 2, s: , [7] 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: , [8] 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: , [9] Ö. Gündoğdu ve K. Erentürk, "Fuzzy Control of a DC Motor Driven Four-Bar Mechanism", Mechatronics, Cilt: 15, No: 4, s: , [10] 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, [11] Ö. Gündoğdu, "Optimal-Tuning of PID Controller Gains Using Genetic Algorithms", Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 11, No:1, s: , [12] 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: , [13] 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: , [14] L. Wang, Adaptive Fuzzy Systems and Control, Design and Stability Analysis, PTR Prentice Hall, [15] 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, [16] 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: , [17] 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: , [18] R. Abiyev, "Fuzzy Interference System Based on Neural Network for Technological Process Control", Mathematical & Computational Applications, Cilt: 8, No: 2, s: , [19] 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: , [20] K. Ogata, Matlab for Control Engineers, PTR Prentice Hall, [21] T. Coleman, M. A. Branch, A. Grace, "Optimization Toolbox For Use with MATLAB", Mathworks User s Guide, [22] Matlab Product Help. 635

20 Mühendislik Eğitiminde Aktif Öğrenme:Kontrol Derslerindeki Uygulamalar Aydemir Arısoy 1, Mustafa Er 2, M.Kemal Bayrakçeken 1 1 Elektronik Mühendisliği Bölümü Hava Harp Okulu, Yeşilyurt/İstanbul a.arisoy@hho.edu.tr k.bayrakceken@hho.edu.tr 2 Yabancı Diller Bölümü Hava Harp Okulu, Yeşilyurt/İstanbul m.er@hho.edu.tr 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 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] 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 636

21 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 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 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 ( rehberlik/anne baba asp). 637

22 7. 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 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. 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. 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]. 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 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 yıllaı arasında yapılan araştırmanın sonuçlarına göre aktif öğrenmenin bir formu olan işbirlikli öğrenmeyi öğretim üyelerinin kullanma yüzdeleri Tablo 1 de sunulmuştur [21]. Öğretim Yöntemi İşbirlikli Öğrenme Tablo 1: İşbirlikli Öğrenme Uygulanma Sıklığı Rutin Olarak Uygulandı Genellikle Uygulandı Bazen Uygulandı Nadiren Uygulandı %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

23 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. 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. Otomatik Kontrol Dersinde Aktif Öğrenme Öğretim elemanlarının eğitiminin tamamlanmasının ardından, Otomatik Kontrol dersinde aktif öğrenme uygulamaları aşağıda sunulan faaliyetler çerçevesinde icra edilmiştir Katılımcılar Bu çalışmanın katılımcılarının tümü Hava Harp Okulunun, Elektronik Mühendisliği alanında öğrenim gören, 3 ncü sınıf müfredatında yer alan Otomatik Kontrol dersini alan öğrencilerdir Eğitim-Öğretim yılında Otomatik Kontrol dersini alan yaklaşık 70 öğrenci ile işbirlikli öğrenme teknikleri uygulanmaya başlanmıştır Eğitim-Öğretim yılında da yaklaşık 70 öğrenci ile devam eden uygulama, Eğitim-Öğretim yılında 60 öğrenci ile sürdürülmüştür yılında 55 öğrencilik grupla uygulama kısmen sürdürülmüştür. Uygulamanın yapıldığı ilk üç yılda tamamı erkek öğrenciden oluşan toplam 200 öğrencidir 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 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 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 639

24 kullanılan bu laboratuvarda; klasik ders destek malzemelerinin yanında ders konuları ile ilgili elektronik malzemelerde bulunmaktadır. 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. 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 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

25 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. 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 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. 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. 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

26 [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 [7] Haack, K.(2008) UN Studies and Curriculum as Active Learning Tool. International Studies Perspectives 9, pp [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 [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] 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), [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 [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, [20] Hattie, J. (2010). Visible Learning, A Synthesis of over 800 Meta-Analyses Related to Achievement. London and New York: Routledge. [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), Erişim 20 Haziran 2013, [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 ). 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), [25] Best, J. W. & Kahn, J. V. (1989). Research in Education. Needham Heights, MA: Allyn and Bacon. 642

27 Şekil Hafızalı Alaşımların Konum Kontrolü için Bir Deney Düzeneği Tasarımı Gökçe Burak Tağlıoğlu, Şeniz Ertuğrul Makine Mühendisliği Bölümü İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul 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. 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]. 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 ve davranışlarında belirgin histerezis olması kontrol edilebilmelerini zorlaştırmaktadır. 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. 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 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 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. 643

28 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 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. Şekil 3:Elektronik bileşenler 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 amper arasında bir akım çıkışı vermesi sağlanmıştır. Sürücü, 0.2 amperlik bir basamak giriş karşısında 15 µs içinde referansa oturabilmektedir 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

29 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 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 Anakart Yazılımı 4. Yazılım Bileşenleri 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 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 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. 645

30 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. 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, Bilgisayar yazılımı ankart ile seri port üzerinden 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. 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, mm (geniş bölge) ile 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

31 edilmiştir. İki bölgeden elde edilen kritik kazanç değerleri arasında ufak bir farklılık bulunmaktadır. Dar bölgeden elde edilen verilerle KP, KI ve KD sırasıyla 186, 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. Şekil 7:Z-N ile ayarlanan kontrolörün dar bölgede cevabı. 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 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 9: Kp=100 Ki=40 için dar bölgede cevap. 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. 647

32 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. Şekil 13:Değişken I terimli kontrolörün dar bölgede cevabı. 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, Teşekkür Bu çalışma, İstanbul Teknik Üniversitesi Bilimsel Araştırma Proje Birimi tarafından desteklenmiştir. Kaynakça [1] Shape-memory alloy, Wikipedia, [2] Joule Heating, Wikipedia, [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, [7] Ahn, K., Kha, N. (2008). Modeling and control of shape memory alloy actuators using Preisach model, genetic algorithm and fuzzy logic, Mechatronics, 18, [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, [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, [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, [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, 648

33 SCADA Arayüzü Kullanan PLC Destekli ve PID Denetimli Bir HVAC Eğitim Setinin Geliştirilmesi Muhammed Ali YOLAL 1, Kenan SAVAŞ 2, Hasan ERDAL 3 1,2 Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Bölümü Marmara Üniversitesi, Teknik Eğitim Fakültesi m.ali.yolal@gmail.com kenan.savas@marmara.edu.tr 3 Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Marmara Üniversitesi, Teknoloji Fakültesi herdal@marmara.edu.tr 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]. 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. 2. PLC ve SCADA Tasarımı Bu bölümde, deney setini oluştururken kullanılan PLC S7-200 kullanımı ve SCADA arayüzü ile haberleşmesi anlatılmaktadır 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 0-20mA, gerilim çıkışlı olarak ±10V değerlerinde kullanılır. 649

34 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,0-20mA veya 0-10V veya iki kutuplu olarak ±25mV, ±50mV, ±100mV, ±250mV, ±500mV, ±1V, ±2.5V, ±5V ve ±10V seçilebilir [6]. Şekil 1: PLC ile kullanılan EM235 analog modüle ait giriş-çıkış bağlantı şeması 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 2: PLC S7-200 cihazı ve EM235 analog modülü fiziksel görünümü 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 AIW0: A+ ve A- AIW2: B+ ve B- AIW4: C+ ve C- AIW6: D+ ve D- biçiminde kullanılırken analog çıkış noktasını temsil eden adres ise AQW0: V0 ve M veya I0 ve M biçiminde kullanılır. Şekil 3: PC Access aracı ile PLC haberleşmesi ve aktif veri izleme durumu görüntüsü 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 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

35 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 5: WinCC ortamında kullanılan PLC değişkenlerine ait Tags ekran görüntüsü 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 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 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. Şekil 8: İki damperi senkronize kontrol eden damper motoru ile yarı açık haldeki bir adet damper 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 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 651

36 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. Şekil 9: Tasarlanan HVAC Sistemi ile Çevre Ekipmanları Bağlantısı Blok Diyagramı Şekil 9 da tasarlana HVAC sistemin çevre ekipmanları 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 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 Tasarlanan HVAC Sistemi SCADA Arayüzü 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. 652

37 Şekil 11: Tasarlanan HVAC deney seti SCADA yazılım ana arayüzü ve ayarlar ekranı 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. 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. 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. 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). Şekil 12: Oransal etkinin yeterli olmaması durumu Şekil 13: Oransal etkinin fazla olması durumu 653