The permanent magnet synchronous motor(PMSM) is receiving Increased attention for servo drive applications in recent years because of its high torque to inertia ratio, superior power density and high efficiency. By vector-controll method, PMSM has the same operating characterics as seperately excited dc motor. The drive system of servo motor is requested to have an accurate response for the reference input and a quick recovery for the disturbance such as load torque. However, when the unknown disturbances and parameter variations are imposed on the permanent magnet synchronous motor(PMSM), the drive system is significantly effected by them. As a result, the drive system with both a fast compensation and a robustness to a parameter variations is requested. This paper investigates the possibility of applying the fuzzy logic controller(FLC) using Multi-Rule Base In a servo motor control system. In this paper, The five Rule Bases(1 to 5) are selected to recover the state error caused by the disturbance in steady state. In the initial operating mode. Rule Base 0 is used. To show the validity of the proposed fuzzy logic controll system, the computer simulation results are provided.
An electric scooter with a V-belt continuously variable transmission (CVT) driven by a permanent magnet synchronous motor (PMSM) has a lot of nonlinear and time-varying characteristics, and accurate dynamic models are difficult to establish for linear controller designs. A PMSM servo-drive electric scooter controlled by a novel hybrid modified recurrent Legendre neural network (NN) control system is proposed to solve difficulties of linear controllers under the occurrence of nonlinear load disturbances and parameters variations. Firstly, the system structure of a V-belt CVT driven electric scooter using a PMSM servo drive is established. Secondly, the novel hybrid modified recurrent Legendre NN control system, which consists of an inspector control, a modified recurrent Legendre NN control with an adaptation law, and a recouped control with an estimation law, is proposed to improve its performance. Moreover, the on-line parameter tuning method of the modified recurrent Legendre NN is derived according to the Lyapunov stability theorem and the gradient descent method. Furthermore, two optimal learning rates for the modified recurrent Legendre NN are derived to speed up the parameter convergence. Finally, comparative studies are carried out to show the effectiveness of the proposed control scheme through experimental results.
Permanent Magnet Synchronous Motor(PMSM)는 볼스크류, 기어 및 타이밍 벨트를 이용하여 NC, 가공기, 로봇 및 공장 자동화를 포함하여 산업 시스템 전반에 널리 사용되고 있다. 이러한 PMSM과 부하의 결합으로 구성된 시스템은 동력의 전달에 있어서, 고유의 공진 주파수를 가지며 공진 주파수 대역에서의 기계계의 응답 특성은 매우 불안정하고, 기계 시스템의 손상을 일으키게 된다. 본 논문에서는 PMSM을 이용한 직선 운동 시스템에서 기계적인 결합에 의한 기구부의 진동을 억제하기 위하여 진동 주파수를 자동으로 검출하여, 진동의 원인이 되는 토크 지령 신호를 억제하는 적응형 노치 필터를 포함하는 속도 제어 시스템을 제안한다. 하지만, 기계적인 진동 주파수와 주파수의 대역은 전동기에 결합된 결합 기구 및 부하에 따라서 변동하는 특성을 가지고 기계적인 진동의 크기도 진동원이 되는 신호에 따라 변동하므로, 이를 적응형 노치 필터부에서 이를 진단하여 진동 주파수를 자동으로 억제함으로써 안정적인 운전이 가능하도록 설계된다. 본 논문에서 제안된 기계적인 진동을 억제하기 위한 적응형 노치 필터의 성능은 시뮬레이션 및 실험을 통하여 검증하였다.
Permanent magnet synchronous motor (PMSM) is receiving increased attention for servo drive applications in recent years because of its high torque to inertia ratio, superior power density and high efficiency. Vector-controlled PMSM has the same operating characteristics as separately excited dc motor. The drive system of servo motor is requested to have an accurate response for the speed reference and a quick recovery for the disturbance such as load torque. However the dynamics of PMSM drive change greately by parameter variations. Morever, when the unkown and inaccessible disturbances are imposed on PMSM, the drive system is given a significant effect by them. As a result, the drive system with both a fast drive performance and a reduced sensitivity to parameter variations is requested. In this paper, the robust control system of PMSM with torque feedforward using load torque observer is presented. In the proposed system, load torque is estimated by the reduced order observer, and the robust control system against load torque variation is realized using the torque feedforward. Moreover, the design of speed controller with the torque observer is discussed. Simulation results show that the proposed method is effective for suppression of parameter variations and load disturbance.
Because the wheel of V-belt continuously variable transmission (CVT) system driven by permanent magnet synchronous motor (PMSM) has much unknown nonlinear and time-varying characteristics, the better control performance design for the linear control design is a time consuming job. In order to overcome difficulties for design of the linear controllers, a hybrid recurrent Chebyshev neural network (NN) control system is proposed to control for a PMSM servo-driven V-belt CVT system under the occurrence of the lumped nonlinear load disturbances. The hybrid recurrent Chebyshev NN control system consists of an inspector control, a recurrent Chebyshev NN control with adaptive law and a recouped control. Moreover, the online parameters tuning methodology of adaptive law in the recurrent Chebyshev NN can be derived according to the Lyapunov stability theorem and the gradient descent method. Furthermore, the optimal learning rate of the parameters based on discrete-type Lyapunov function is derived to achieve fast convergence. The recurrent Chebyshev NN with fast convergence has the online learning ability to respond to the system's nonlinear and time-varying behaviors. Finally, to show the effectiveness of the proposed control scheme, comparative studies are demonstrated by experimental results.
In this paper, an intelligent robust control system (IRCS) for precision tracking control of permanent-magnet synchronous motor (PMSM) servo drives is proposed. The IRCS comprises a recurrent wavelet-based interval type-2 fuzzy-neural-network controller (RWIT2FNNC), an RWIT2FNN estimator (RWIT2FNNE) and a compensated controller. The RWIT2FNNC combines the merits of a self-constructing interval type-2 fuzzy logic system, a recurrent neural network and a wavelet neural network. Moreover, it performs the structure and parameter-learning concurrently. The RWIT2FNNC is used as the main tracking controller to mimic the ideal control law (ICL) while the RWIT2FNNE is developed to approximate an unknown dynamic function including the lumped parameter uncertainty. Furthermore, the compensated controller is designed to achieve $L_2$ tracking performance with a desired attenuation level and to deal with uncertainties including approximation errors, optimal parameter vectors and higher order terms in the Taylor series. Moreover, the adaptive learning algorithms for the compensated controller and the RWIT2FNNE are derived by using the Lyapunov stability theorem to train the parameters of the RWIT2FNNE online. A computer simulation and an experimental system are developed to validate the effectiveness of the proposed IRCS. All of the control algorithms are implemented on a TMS320C31 DSP-based control computer. The simulation and experimental results confirm that the IRCS grants robust performance and precise response regardless of load disturbances and PMSM parameters uncertainties.
In this paper, an intelligent sliding-mode position controller (ISMC) for achieving favorable decoupling control and high precision position tracking performance of permanent-magnet synchronous motor (PMSM) servo drives is proposed. The intelligent position controller consists of a sliding-mode position controller (SMC) in the position feed-back loop in addition to an on-line trained fuzzy-neural-network model-following controller (FNNMFC) in the feedforward loop. The intelligent position controller combines the merits of the SMC with robust characteristics and the FNNMFC with on-line learning ability for periodic command tracking of a PMSM servo drive. The theoretical analyses of the sliding-mode position controller are described with a second order switching surface (PID) which is insensitive to parameter uncertainties and external load disturbances. To realize high dynamic performance in disturbance rejection and tracking characteristics, an on-line trained FNNMFC is proposed. The connective weights and membership functions of the FNNMFC are trained on-line according to the model-following error between the outputs of the reference model and the PMSM servo drive system. The FNNMFC generates an adaptive control signal which is added to the SMC output to attain robust model-following characteristics under different operating conditions regardless of parameter uncertainties and load disturbances. A computer simulation is developed to demonstrate the effectiveness of the proposed intelligent sliding mode position controller. The results confirm that the proposed ISMC grants robust performance and precise response to the reference model regardless of load disturbances and PMSM parameter uncertainties.
This paper deals with the design for speed controller to drive PMSM by matrix converter without DC-link circuit as the power conversion system of AC servo motor drive. To design the speed controller of PMSM drive, the closed-loop transfer function of speed controller is calculated and then the frequency-domain response characteristics are analyzed by bode plot using Matlab. Based on the results by bode plot, the speed control gains are determined. As the real effects of controller designed in the frequency-domain display in the time-domain, the performance of speed controller is confirmed by the step response of speed controller. The design examples are shown and its validity of the design method mentioned in the paper is verified through PSIM simulation.
This paper presents an implementation of digital motion control system of Surface Permanent-Magnet Synchronous Motor(SPMSM) vector drives with a direct torque control(DTC) using the 16bit DSP TMS320F240 The DSP controller enable enhanced real time algorithm and cost-effective design of intelligent control for motors which can be yield enhanced operation fewer system components lower system cost increased efficiency and high performance The system presented are stator flux and torque observer of stator flux feedback model that inputs are current and voltage sensing of motor terminal and angle for a low speed operating area two hysteresis band controllers an optimal switching look-up table and IGBT voltage source inverter by using fully integrated control software. The developed control system are shown a good motion control response characteristic results and high performance features using 1.0Kw purposed servo drive SPMSM.
According to the rapid growth of high speed and precise industry the application of synchronous motor has been increased. In the application fields, the fast dynamic response is of prime importance. In particular, since the PMSM has characteristics of high speed, high thrust, it has used in high-performance servo drive. From these reasons, it is recently used for high precise position control, and machine tool. In this paper, using the state observer, robust vector position control method for the purpose of improving the system performance deterioration caused by parameter variations is proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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