Bu çalışmada, doğrusal olmayan bir sistem olan ters sarkaç sisteminin Matlab Simulink ortamında modellenmesi ve oluşturulan modelin PLC (Programmable Logic Controller) üzerinden PID (Proportional Integral Derivative) kontrolör ile kontrolü amaçlanmıştır. Matlab Simulink ortamında oluşturulan modelde, sistemdeki sabit değişkenler dışında kalan, ölçümlenmesi zor olan bağımlı değişkenler, sürü optimizasyonu ile gerçek sistem verilerine benzetim çalışması yapılarak tespit edilmiştir. Sürü optimizasyonu ile belirlenen bağımlı değişkenlerle birlikte elde edilen modelin kontrolü, PID denetleyici ile sağlanmıştır. PID denetleyicide, hedef süre ve tolerans altında sarkacın dik pozisyona gelebilmesi için ihtiyaç duyulan katsayıların hesaplanması yine sürü optimizasyonu ile belirlenmiştir. Simulink ortamında modellenen kontrolörün PLC kodu oluşturulmuş, bu kod Siemens PLC içine gömülmüş ve fiziksel sisteme bir servo motor ile uygulanmıştır. Yapılan deneyler sonunda, model sistem çalışmasında ve gerçek sistemin çalışmasında elde edilen sonuçların benzer olduğu görülmüştür.
This study aims to model the inverted pendulum system, a nonlinear system, using Matlab Simulink environment and seeks to control the created model with a PID (Proportional Integral Derivative) controller over PLC (Programmable Logic Controller). The model was created in Matlab Simulink environment, and the dependent variables other than fixed variables in the system, which are difficult to measure, were determined by simulating real system data and particle swarm optimization was used for calculating these variables. The obtained model control with the dependent variables is defined by particle swarm optimization, and it was provided with the PID controller. In the PID controller, the calculation of the coefficients needed for the pendulum to reach an upright position under the target time and tolerance was calculated by particle swarm optimization. The PLC code of the model controller was created in the Simulink environment. This code was embedded by using Siemens PLC and connected to the physical system using a servo motor. The result obtained from this experiment shows that our developed model works successfully, and it is comparably similar to the real system models.
