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A Study on the Speed Control of Induction Motor using a PID Controller and Neural Network Controller

PID제어기와 신경회로망 제어기를 이용한 유도전동기의 속도제어에 관한 연구

  • Cho, Hyun-Seob (Dept. of Digital Broadcast Engineering, Chungwoon University)
  • 조현섭 (청운대학교 디지털방송공학과)
  • Published : 2009.08.31

Abstract

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 simulation.

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 변화율에 의해서 결정된다. 신경망 제어기를 이용한 직류서보 전동기의 강인제어는 시뮬레이션에 의하여 확인하였다.

Keywords

References

  1. K. J. Astrom and T. Hagglund, "Automatic Tuning of PID controllers," Instrument socity of America, 1995.
  2. K. J. Astrom and T. Hagglund, "Automatic Tuning of simple regulators with specifications on phase and amplitude margins," Automatica, 1996.
  3. T. W. Kraus and T. J. Myron, "Self-tuning PID controller uses pattern recognition approach," Control Engineering, pp. 106-111, June, 1997.
  4. Z.-Y. Zhao, M. Tomizuka and S.Isaka, "Fuzzy gain scheduling of PID controllers," IEEE Trans. System, Man & Cygernetics, Vol. 23, No. 5, pp. 1392-1398, 1998. https://doi.org/10.1109/21.260670
  5. 박왈서, 오훈, "직류 서보 전동기의 강인성을 위한 전문가 관리제어," 한국조명.전기설비학회논문지, 제9권,제6호, 12월 1995.
  6. T.Yamamoto, M. Kaneda and T. Oki, "A self-tuning PID controller fused artifical neural networks," Proceedings of IFAC 13th Triennial World congress, pp. 127-132, 2002.
  7. L .X. Wang, "A Course in Fuzzy systems and control," Prentice-Hall, 2004.
  8. J. K. Slotine and W. Li, "Applied Nonlinear ontrol," Prentice-Hall, 2006.
  9. F. C. Chen, "Back-propagation neural network for nonlinear self-tuning adaptive control," IEEE control systems Magazine, pp.44-48, 4월, 2007. https://doi.org/10.1109/37.55123