본 연구는 유리 차수 미분의 수학적인 방법을 시스템의 응답을 제어하는 제어기에 적용하고자 한다. 따라서 제어기로 구성하기 위해서는 유리수 지수에 대한 적분기를 이산시간으로 변환하여 설계한다. IP 제어기는 오차에 대한 적분제어기를 구성하고 비례제어기는 시스템 출력만 적용하는 구조이다. 유리 차수 적분기를 IP 제어기의 적분제어기에 활용함으로 제어기를 설계한다. 먼저 PI 제어기와 IP 제어기의 성능을 비교하고, 설계된 제어기를 전동기의 속도 제어에 적용한다. 그 결과 전동기의 출력상태인 속도가 균일하며 정밀한 제어 성능을 얻을 수 있었다. 정상상태의 속도오차가 0.1 [%] 이내 이고, 오버슈트가 없는 정밀하며 균일한 속도 제어 성능을 가짐을 확인할 수 있었다.
본 논문은 신경회로망을 이용한 IPMSM 드라이브의 자기동조 PI 제어기를 제시한다. 일반적으로 수치제어장치 처리는 고정된 이득값을 가진 PI 제어기를 이용한다. 고정된 이득값을 가진 PI 제어기는 어떠한 환경에서는 양호하게 동작할 수 도 있다. 고정된 이득값을 가진 PI 제어기의 강인성을 증가시키기 위하여 신경회로망을 기반으로한 새로운 방법인 STPI 제어기를 제시하였다. STPI 제어기는 속도, 부하토크, 관성과 같은 파라비터가 갑자기 변화하였을 때 오버슈트, 상승시간, 안정화시간을 최소화한다. 또한 본 논문에서는 신경회로망을 이용하여 속도를 제어하고 ANN 제어기를 이용하여 속도를 추정한다. 신경회로망의 역전파 알고리즘 기법은 전동기 속도의 실시간 추정을 제시한다. IPMSM의 속도제어의 결과는 이득값 동조의 효용성을 보여준다. 그리고 STPI 제어기는 고정된 이득값을 가진 PI 제어기에 비하여 강인성 광범위한 운전영역 부하 왜란등에 대하여 우수한 성능을 나타낸다.
FLC(퍼지 제어기 : Fuzzy Logic Controller)는 고전적 제어기보다 외란(disturbance)에 강하고 초기 치의 과도측성(overshoot)이 우수하다. 그리고 미지의 프로세스(process)나 복잡한 시스템의 수학적인 모델링이 불가능한 경우에도 퍼지 추론에 의하여 적절한 제어량을 얻을 수 있다. 그러나 퍼지변수의 양자화 단계 크기에 의해 출력값이 항상 미세한 오차를 가지므로 목표치에 정확히 수럼하지 못한다.[1]. 이 미세한 오차를 제거하기 위한 여러 방법이 [2~4]있지만 본 논문에서는 FLC에 GA(유전알고리즘 : Genetic Algorithm)와 EP(진화프로그래밍 : Evolution programming)를 결합한 GA-FLC, EPFLC Hybrid 제어기를 제안한다. 이 Hybrid 제어기의 츨력 특성과 FLC의 출력 특성을 비교 분석하고, 이 Hybrid 제어기가 오차없이 목표치에 잘 수렴하는 것을 보이고자 한다. 또한 이 두 종류의 Hybrid제어기 수렴 속도 성능도 비교한다.
퍼지 제어기(FLC)는 고전적인 제어기 보다 외란에 강하고 초기치에 대한 과도응답도 우수할 뿐만 아니라 시스템의 수학적 모델과 파라메터 값을 알지 못하더라도 적절한 제어가 가능하다. 그러나 퍼지 제어기의 제어 규칙 생성은 전문가의 경험과 일단 결정된 제어 규칙은 고정됨으로 인해 제어 시스템의 환경변화에 적응할 수 없는 한계성이 있다. 또한 제어기의 출력값은 미세한 오차를 가지곤 있어 정확한 목표 값에 수렴할 수 없다. 이러한 미세한 오차를 없애기 위하여 여러 가지 방법이 연구되고 있는데, 본 논문에서는 FLC에 NN(Neural Network)과 GA(Genetic Algorithm)를 결합한 GA-FNNIC(유전알고리즘-퍼지 신경망 지능 제어기 : Genetic Algorithm - Fuzzy Neural network Intelligence Controller)를 제안한다. 제안된 GA-FNNIC와 FLC 제어기 간의 출력 특성, 수렴속도, 과도특성과 상승시간에 대해 비교 분석하고, 최종적으로 본 GA-FNNIC가 오차없이 목표치에 정확하게 수렴하는 것을 보인다.
The two-inertia system, which has the torsion vibration, is typically found in several industrial applications. This torsion vibration will effect the quality of the rolled material as well as the stability of the drive system. Thus the speed and torsion vibration of the system have to be properly controlled. This paper, I-PDA controller designed by Coefficient Diagram Method to control a two-inertia system is proposed. The experimental result shows that both of transient and steady state specification can be fulfilled but the transient response still has long rise time. In order to improve the speed of the system response, a phase lag structure of feedforward controller is introduced to I-PDA control system. It is shown that the performance of the I-PDA control system with suitable FFC has shorter rise and settling times, no overshoot and the torsion vibration can be suppressed.
This paper is proposed new fuzzy controller for high performance of interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM) drive New fuzzy controller take out appropriate amounts of accumulated control input according to fuzzy described situations in addition to the incremental control input calculated by conventional direct fuzzy controller. The structures of the proposed controller is motivated by the problems of direct fuzzy controller. The direct controller generally give inevitable overshoot when one tries to reduce rise time of response especially when a system of order higher than one is under consideration. The undesirable characteristics of the direct fuzzy controller are caused by integrating operation of the controller, even though the integrator itself is introduced to overcome steady state error in response. Proposed controller fuzzy clear out integrated quantities according to situation. This paper attempts to provide a thorough comparative insight into the behavior of IPMSM drive with direct and new fuzzy speed controller. The validity of the comparative results is confirmed by simulation results for IPMSM drive system.
This paper presents multi-PI controller of IPMSM drive using fuzzy and neural-network. In general, PI controller in computer numerically controlled machine process fixed gain. To increase the robustness, fred gain PI controller, Multi-PI controller proposes a new method based fuzzy and neural-network. Multi-PI controller is developed to minimize overshoot and settling time following sudden parameter changes such as speed, load torque, inertia, rotor resistance and self inductance. The results on a speed controller of IPMSM are presented to show the effectiveness of the proposed gain tuner. And this controller is better than the fixed gains one in terms of robustness, even under great variations of operating conditions and load disturbance.
This paper proposes the efficiency optimization control of interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) drive using series connected-fuzzy neural network PI(SC-FNPI) controller. The PI controller is generally used to control IPMSM drive in industrial field. However, the PI controller has problem which is falling control performance about parameter variation such as command speed, load torque and inertia due to fixed gain of PI controller. Therefore, to improve performance of PI controller, this paper proposes SC-FNPI controller adjusted input of PI controller by FNN controller according to operating conditions. Also, this paper proposes efficiency optimization control which is improving efficiency with minimize loss. The SC-FNPI controller proposed in this paper is compared control performance with conventional FNN and PI controller about command speed, load torque and inertia variation. And the efficiency optimization control is compared with $i_d=0$ control about loss and efficiency. The SC-FNPI controller proposed in this paper shows more excellent control performance for rising time, overshoot and steady-state error. Also efficiency optimization control is increased efficiency by reducing loss.
Purpose: A lab-scale timber carriage using a servo motor system was built. When two motors move a carriage, wire tension is changed according to the different line speeds caused by a wire drum's changing diameter, leading to inappropriate traveling characteristics of the carriage. In order to overcome this problem, PID Control was used to control the motor speed. Methods: Ziegler-Nichols method was used to determine PID gains. Results: The initial PID gains were 1.8, 0.025, and 0.006, respectively, and optimal gains of 1.4 and 0.010 for P and I gain were obtained experimentally. Conclusions: The results showed that constant wire tension could be maintained by controlling the speed of the motor using PI control. Overshoot occurred at initial motor operation due to vibration and elasticity of the wire itself.
2관성 시스템을 제어할 때 자주 발생하는 진동은 빠른 속도 응답을 얻거나 외란 제거를 어렵게 한다. 본 논문은 2관성 모터시스템에 대해서 유전자 알고리즘을 사용하여 세 가지 속도 제어기(I-P, I-PD, 상태 피드백)의 자동 극배치 제어기를 설계하는 방법을 제시한다. 오버슈트와 세틀링 시간을 줄이는 관점에서 유전자 알고리즘을 사용하여 최적의 파라미터를 선정한 다음 이들을 각 제어기의 이득을 계산 할 때 사용한다. 몇 가지의 시뮬레이션을 통해서 제안한 제어기의 성능을 보인다. 제안한 제어기는 유연한 샤프트를 갖는 2관성 모터 시스템의 제어기의 자동 설계법이 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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