PID-신경망 복합형 제어기를 이용한 직류 서보전동기의 강인한 속도제어

Robust Speed Control of DC Servo Motor Using PID-Neural Network Hybrid Controller

  • 박왈서 (원광대학교 공과대학 전기공학과) ;
  • 전정채 (원광대학교 공과대학 전기공학과)
  • 발행 : 1998.02.01

초록

산업 자동화의 고정밀도에 따라 직류서보 전동기는 강인제어가 요구되고 있다. 하지만 PID 제어기를 갖는 전동기 제어 시스템이 부하 외란의 영향을 받게되면 제어 시스템의 강인제어는 어렵게 된다. 이에 대한 보완적인 한 방법으로 본 논문에서는 전동기 제어시스템을 위한 PID-신경망 복합형 제어기법을 제시하였다. 신경망 제어기의 출력은 부하 외란 인가시에 발생되는 오차와 오차 변환율에 의해서 결정된다. 신경망 제어기를 이용한 직류서보 전동기의 강인제어는 시abf레이션에 의하여 확인하였다.

Robust control for DC servo motor is needed according to the highest precision of industrial automation. However, when a motor control system with PID controller has an effect of load disturbance, it is very difficult to guarantee the robustness of control system. As a compensation method solving this problem, in this paper, PID-neural network hybrid control method for motor control system is presented. The output of neural network controller is determined by error and rate of error change occurring in load disturbance. The robust control of DC servo motor using neural network controller is demonstrated by computer simula tion.a tion.

키워드

참고문헌

  1. Automatic tuning of PID controllers K. J. Astr m
  2. IEEE Trans. syst. man. cybern. v.23 no.5 Fuzzy Gain scheduling of PID controllers Z. Y. Zhao;M. Tomizuka;S. Isaka
  3. Applied Nonlinear Control J. K. Solitine;W. Li
  4. IEEE Trans. on Neural Network v.1 no.1 Identification and control of dynamical system using neural networks K. S. Narenda;K. Parthasarathy
  5. Hybrid neural network and Expert system L. R. Medsker
  6. IEEE control systems Magazine Back-propagation neural networks for nonlinear self-tuning adaptive control F. C. Chen