With only the classical PID controller applied to control of a DC motor, a good (target) performance characteristic of the controller can be obtained, if all the model parameters of DC motor and operating conditions such as external load torque, disturbance, etc. are exactly known. However, in case when some of system parameters or operating conditions are uncertain or unknown, the fixed PID controller does not guarantee the good performance which is assumed with precisely known system parameters and operating conditions. In view of this and robustness enhancement of DC motor control system, we propose a PID learning controller which consists of a set of learning rules for PID gain tuning and learning of an auxiliary input. The proposed PID learning controller is shown to drive the state of uncertain DC motor system with unknown system parameters and external load torque to the desired one globally asymptotically. Computer simulation results are given to demonstrate the effectiveness of the proposed PID learning controller, thereby showing whose superiority to the conventional fixed PID controller.
This paper describes performance of the modified gain scheduling controller by speed control of a DC motor. The modified gain scheduling controller can perform tracking at more than one equilibrium points. The modified gain scheduling controller which considers transient response according to added zero shows better result of tracking performance than the unmodified gain scheduling controller shows.
With only the classical PID controller applied to control of a DC motor, good (target) performance characteristic of the controller can be obtained if all the model parameters of DC motor and operating conditions such as external load torque, disturbance, etc. are known exactly. However, in case when some of system parameters or operating conditions are uncertain or unknown, the fixed PID controller does not guarantee good performance, which is assumed with precisely known system parameters and operating conditions. In view of this and the robustness enhancement of DC motor control system, we propose a PID learning controller which consists of a set of learning rules for PID gain tuning and learning of an auxiliary input. The proposed PID learning controller is shown to drive the state of uncertain DC motor system with unknown system parameters and external load torque to the desired one world wide asymptotically. Computer simulation and experimental results are given to demonstrate the effectiveness of the proposed PID learning controller, thereby showing its superiority to the conventional fixed PID controller.
Generally, motor controller design is based on its motor dynamics. Therefore, it requires precise information of its motor dynamics. However, most of the low cost DC motors, which are widely used in industries and academia, are provided without such precise information. Even if it is given, the information is mostly imprecise. Following circumstances require one to calculate the motor dynamics information for oneself. This paper presents a simple method to readily apprehend the DC motor dynamics. First, how to establish the model of DC motor dynamics along with the model parameter identification is presented. Then, the parameter values are finetuned until the simulation response based on the dynamics model is close to the experimental response of the motor. Finally, the controller is designed with the established dynamics model. The validity of the designed controller is confirmed by the comparison of the experiment and simulation.
본 논문에서는 DC모터의 출력특성을 개선할 수 있는 새로운 구조의 DC모터 구동회로를 설계하였고 이 회로를 이용한 콘트롤러를 개발하였다. 설계된 구동 회로에 의하여 콘트롤러는 자체발진회로의 스위칭 신호를 갖는 트랜스포머를 이용하여 연속적으로 DC모터를 구동할 수 있다. 또한 최대속도시, 제어회로의 기준전압 값을 삼각파보다 높게 유지할 수 있고 모터 구동 FET를 항상 온 값을 가지도록 하여 최대출력을 얻을 수 있도록 한다. 제안된 구동회로를 활용하여 24V-500W급 DC모터속도 컨트롤러를 개발하였고 소형전동차를 제작하고 구동시험을 실시하였다. 구동테스트 및 특성 측정결과, 구동전류 12A로써 DC모터의 전진 및 후진 속도를 연속 가변 할 수 있음을 보였다. 그 밖에 과전류 감시기능, 모터과열 감시기능의 정상동작을 확인하였으며, 배터리 잔량이 20~100%까지 6단계로 표시할 수 있음을 확인하였다.
In this paper, a speed controller using a controller is implemented and applied to a DC motor for FA ( Factory Automation ). The objective of this paper treats the analytical and experimental studies on the improvement of control circuit and control method using a SCR-LEONARD circuit for the speed control of DC motor. This system is concerned with stabilization of single input or single output systems, so the plant (SCR-LEONARD+DC motor) is simplified to the first order system. The parameters for the PID controller are obtained by the transient-response tunning method, and this control scheme has a backward-shift operator. The control algorithms (Chopper+transient response tunning) is used to check the performance of PID Controller through Computer simulations and experiments. The good experiment results show that the direct control of the DC motor applied to industrial field such oi factory automation.
비선형의 특성을 갖고 있는 DC 서보 모터의 속도 제어에 퍼지 제어기의 사용을 제안하였다. 퍼지 제어기는 퍼지 모델로부터 설계되며, 그 퍼지 모델은 시스템의 입출력 데이터로 인식되고 비선형 시스템의 표현에 뛰어난 능력을 갖고 있다. 따라서 퍼지 모델로부터 설계되는 퍼지 제어기는 시스템의 비선형 특성이 잘 반영되어지며 그러한 점은 서보 모터의 속도 제어에 응용한 결과 잘 알 수 있었다. 즉 퍼지 제어기에 비해 고속 제어가 가능해졌으며 정상 리플(ripple)이 감소하였다. 또한 이 퍼지 제어기에서 사용되는 퍼지 집합의 멤버쉽 함수는 간단한 선형 구분 함수이므로 퍼지 제어기도 간략한 형태로 표현되었다
This Paper presents a study of the performance of a DC servo motor with a model reference adaptive fuzzy speed controller (MRAFSC) in the presences of load disturbances. MRAFSC comprised inner feedback loop consisting of the fuzzy logic controller (FLC) and plant, and outer loop consisting of an adaptation mechanism which is designed for tuning a control rule of the FLC. Experimental results show the good performance in the DC servo motor system with the proposed adaptive fuzzy controller.
This paper deals with speed control of DC servo motor using a PID controller with a gain tuning based on a Back-Propagation(BP) Learning Algorithm. Conventionally a PID controller has been used in the industrial control. But a PID controller should produce suitable parameters for each system. Also, variables of the PID controller should be changed according to environments, disturbances and loads. In this paper described by a experiment that contained a method using a PID controller with a gain tuning based on a Back-Propagation(BP) Learning Algorithm, we developed speed characteristics of a DC servo motor on variable loads. The parameters of the controller are determined by neural network performed on on-line system after training the neural network on off-line system.
This article presents a closed loop control of DC series motor fed by DC chopper controlled by an PID controller based intelligent control using ANN (Artificial Neural Network). The PID-ANN controller performances are analyzed in both steady state and dynamic operating condition with various set speed and various load torque. Here two different motor parameters are taken for analysis (220V and 110V motor parameters). The static and dynamic performances are taken for comparison with conventional PID controller and existing work. The steady state stability analysis of the system also made using the transfer function model. The equation model is also done to analysis the performances by set speed change and load torque change. The proposed controller have better control over the conventional PID controller and the reported existing work. This system is initially simulated using MATLAB / Simulink and then experimental setup done using P89V51RD2BN microcontroller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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