In this paper, we implemented the variable spped controller of an induction motor using the self-tuning fuzzy control algorithms, which recently is invoking the remarkable interest. Also we preposed a self-tuning technique of scale factors which could easily design the fuzzy speed controller. Comparing with conventional PI speed controller, the performances of proposed fuzzy controller such as dynamic responses and its the robustness against load disturbance were substantially improved.
본 논문에서는 영구자석 동기전동기(PMSM)의 강인한 속도 제어를 위하여 Takagi-Sugeno 퍼지 기법을 이용한 퍼지 속도제어기를 제안한다. 또한 제안된 퍼지 속도제어기는 부하 토크의 정보를 필요로 하므로 2차 부하 토크관측기를 이용하여 부하 토크를 추정한다. 퍼지 속도제어기가 존재하기 위한 LMI 조건을 유도하고, 제어기의 이득이 주어진다. 제안된 퍼지 속도제어기와 부하 토크관측기를 포함하는 확장된 제어시스템의 안정도가 보장됨을 보인다. 본 연구에서 제안된 퍼지 속도제어기의 성능을 검증하기 위하여, 전동기 파라미터 변동 하에서 시뮬레이션 및 실험결과가 주어졌다. 본 결과를 통하여 제안된 제어 기법은 영구자석 동기전동기의 속도를 정확하게 제어할 수 있음을 검증하였다.
The electric power wheelchair needs to control motor torque and speed for responding to variable actions given by handling a joystick. In this paper a DSP-based BLDC motor controller using a single dc-link current sensor is presented for electric power wheelchair. It is composed by a DSP processor and three-phase inverter module. To control torque, high speed current control is achieved by the PI controller and pulse width modulation (PWM) signals with 25 kHz carrier frequency, which is performed by 200 ${\mu}sec$ cycle. The speed controller computes the new direct current reference from the speed error and the PI control equation. The displacement value by handling the joystick is converted to reference speeds of right and left wheel motors using nonholonomic wheelchair kinematics. Experimental results show that the presented control system is enough to implement a speed servo in wheelchair driving.
Currently, switched reluctance motors are studied to increase energy efficient. The switched reluctance motor is possible to control higher speed and torque than the induction motors and composition is simple. Current and rotor speed are considered to install the switched reluctance motor. In this paper, Simulink model of the switched reluctance motor is suggested and the adaptive controller is applied to the model for the speed control. Asymmetry converter including the IGBT is concerned with real-time control and the speed of switched reluctance motor is controlled by installing adaptive controller.
This paper represents a realization of a fuzzy PI control method for a speed control of BLDC motor. In other words, the gains of the PI controller is tuned by a fuzzy logic controller. Simplified reasoning methods are used for fuzzy reasoning. Fuzzy logic speed controller is designed by using the high performance of DSPchip(TMS320F240). By experiment, it is confirmed that the speed of BLDC motor well follows an command speed in the load variables or speed variables.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제2권4호
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pp.54-60
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2001
This paper deals with control design method having anticipation delay which is proposed for the discrete nonlinear engine where system dynamics is not accurate. Due to the induction-to-power delay in internal combustion(IC) engine having abrupt torque loss, underdamping and chattering in engine idle speed becomes a serious problem and it could make drivers uncomfortable. For this reason, Three types of the closed-loop controller are developed for the stable engine idle speed control. The inputs of the controllers are an engine idle speed and air conditioning signal. The output of the controllers is an duty cycle to operate the idle speed control valve(ISCV). The proposed controllers will be useful for improving actual vehicles since these shows good test
In this paper we presents a speed controller for separately excited DC motor using adaptive backstepping technique. The motor was modeled in two local areas the first model is a linear one when speed is under base speed, the other is nonlinear one when field weakening is used to obtain the speed well above base speed. Then linear robust state feedback controller was designed for the linear model while adaptive backstepping controller was designed for the nonlinear model. The adaptive backstepping technique takes system nonlinearity into account in the control system design stage. The proposed controller is proved to be asymptotically stable by the Lyapunov stability theory and some simulations have been carried out to test.
A direct model reference adaptive control (DMRAC) is applied to the speed control of brushless do(BLDC) motor. The main objective is to achieve precise speed control in the face of varying motor parameters and load. The control is described as an outer loop speed control and an inner current loop control which has raster dynamics than the speed loop. The adaptive control is applied to the outer speed control loop. DMRAC is compared to an indirect adaptive controller(IMRAC) and a PI controller. Simulation results show that the two adaptive controllers give similar respose and are superior to the PI controller. However, the DMRAC algorithm is simpler to implement.
The paper is focusing on investigating the control characteristics of the baseline controller of 5 MW wind turbine provided by NREL(National Renewable Energy Laboratory). The baseline controller consist of two control logics, a maximum power tracking control below the rated wind speed and a constant power control above the rated wind speed. In the low wind speed, the mean generator power for changing the turbulent intensity and the optimal constant is studied through numerical simulations using FAST program. On the other hand, the constant power control logic and the constant control logic are compared in the high wind speed. It is confirmed that optimal constant is closely related to the turbulent intensity in low wind speed region and the constant torque control has better performance than the constant power control with respect to mechanical load in high wind speed region.
Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) has become a popular choice in electric vehicle applications, due to their excellent power to weight ratio. This paper proposes efficiency optimization control of IPMSM drive using adaptive fuzzy learning control fuzzy neural network (AFLC-FNN) controller. In order to maximize the efficiency in such applications, this paper proposes the optimal control method of the armature current. The controllable electrical loss which consists of the copper loss and the iron loss can be minimized by the optimal control of the armature current. The minimization of loss is possible to realize efficiency optimization control for the proposed IPMSM. The optimal current can be decided according to the operating speed and the load conditions. This paper considers the design and implementation of novel technique of high performance speed control for IPMSM using AFLC-FNN controller. Also, this paper proposes speed control of IPMSM using AFLC-FNN and estimation of speed using ANN controller. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system controlled AFLC-FNN controller, the operating characteristics controlled by efficiency optimization control are examined in detail.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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