This paper deals with an investigation and evaluation of the performance of a state observer based Permanent Magnet Synchronous Motor (PMSM) drive controlled by PI (Proportional Integral), PID (Proportional Integral and Derivative), SMC (sliding mode control), ANN (Artificial neural network) and FLC (Fuzzy logic) speed controllers. A detailed study of the steady state and dynamic performance of estimated speed and angle is given to demonstrate the capability of the controllers.
This paper presents to control speed of induction motors with uncertainties. We use an adaptive backstepping controller with fuzzy neural networks(FNNs) and model reference adaptive system(MRAS) at Indirect vector control method. The adaptive backstepping controller using FNNs can control speed of induction motors even we have a minimum of information. And this controller can be used to approximate most of uncertainties which are derived from unknown motor parameters, load torque such as disturbances. MRAS estimates to rotor resistance and also can find optimal flux to minimize power losses of Induction motor. Indirect vector PI current controller is used to keep rotor flux constant without measuring or estimating the rotor flux. Simulation and experiment results are verified the effectiveness of this proposed approach.
본 논문은 FNN과 ANN 제어기를 이용한 유도전동기의 속도 제어 및 추정을 제시한다. 먼저, PI 제어기에서 나타나는 문제점을 해결하기 위하여 퍼지제어와 신경회로망을 혼합 적용한 FN 제어기를 설계한다. 퍼지제어기의 강인성 제어와 신경회로망의 고도의 적응제어의 장점들을 접목한다. 다음은 ANN을 이용하여 유도전동기 드라이브의 속도 추정기법을 제시한다. 2층 구조를 가진 신경회로망에 BPA(Back Propagation Algorithm)를 적용하여 유도전동기 드라이브의 속도를 추정한다. 추정속도의 타당성을 입증하기 위하여 시스템을 구성하여 제어특성을 분석한다. 그리고 추정된 속도를 지령속도와 비교하여 전류제어와 공간벡터 PWM을 통하여 유도전동기의 속도를 제어한다. 본 연구에서 제시한 FNN과 ANN의 제어특성 및 추정성능을 분석하고 그 결과를 제시한다.
This paper proposed a fuzzy logic cross coupled controller which can enhance the path tracking performance of optically guided AGV(Automated Guided Vehicle). The AGV follows the guide path, it cannot be avoid the deviation from the path due to the inevitable error and the deviation must be corrected. Optically guided AGV used in industrial area is controlled by On-Off controller generally, the experimental AGV has three optical sensors in front body. In this structure, we could not know the leaving distance accurately and steering angle from the guided line, so AGV could not be controlled properly with conventional controller in the case of increasing or decreasing velocity. If we mount additional sensors the AGV, we could know the leaving distance and steering angle from the guided line and proper error compensating methode can be applied. But because cost of sensors are high, the cost of total system is increasing. So, in this paper, to improve the tracking performance of AGV which has the minimum number of sensors and fuzzy logic cross coupled controller is proposed. Some simulations and experimental results are presented to illustrate the performance of the proposed controller.
This paper deals with the controller for a stable walking of a humanoid robot using genetic algorithm. A humanoid robot has instability during walking because it isn't fixed on the ground, and its nonlinearities of the joints increase its instability. If controller isn't robust, the robot may fall down at the ground during walking because of its nonlinearities. To solve this problem, robust controller is required to reduce the effect of nonlinearities and to gain the good tracking performance. In this paper, motion controller that is based on fuzzy-sliding mode controller is proposed. This controller can remove the effect of the saturation by limitation of the input voltage. It also includes compensator for reducing the effect of the nonlinearity by backlash and PI controller improving the tracking performance. In here, genetic algorithm is used for searching the optimal gains of the controller. From the given controller, a humanoid robot can moved more preciously. All the processes are investigated through simulations and are verified experimentally in a real joint system for a humanoid robot.
Optimal efficiency control of synchronous reluctance motor(SynRM) is very important in the sense of energy saving and conservation of natural environment because the efficiency of the SynRM is generally lower than that of other types of AC motors. This paper is proposed an efficiency optimization control for the SynRM which minimizes the copper and iron losses. The design of the speed controller based on fuzzy-neural networks (FN)-PI controller that is implemented using fuzzy control and neural networks. There exists a variety of combinations of d and q-axis current which provide a specific motor torque. The objective of the efficiency optimization control is to seek a combination of d and q-axis current components, which provides minimum losses at a certain operating point in steady state. It is shown that the current components which directly govern the torque production have been very well regulated by the efficiency optimization control scheme. The proposed algorithm allows the electromagnetic losses In variable speed and torque drives to be reduced while keeping good torque control dynamics. The control performance of the proposed controller is evaluated by analysis for various operating conditions. Analysis results are presented to show the validity of the proposed algorithm.
본 연구에서는 수중청소로봇의 추종 성능과 통합 제어시스템 성능을 가시적으로 예측할 수 있는 3차원 시뮬레이터를 개발하였다. 수중청소로봇의 동역학적 해석을 기반으로, 시뮬레이터에는 실제 개발 중인 3차원형상의 수중청소로봇을 적용하고 로봇의 위치와 속도 등을 나타내는 창을 표시하였다. 또한 조이스틱을 사용하는 입력 및 제어 장치를 직접 제작하여 시리얼 통신을 통하여 시뮬레이터의 입력 및 제어에 사용하였다. 그리고 통합 항법 제어시스템을 설계하고, PI 기반의 퍼지 제어기를 포함하는 way-point tracking 시뮬레이션을 통하여 성능을 검증하였다.
This paper presents a new speed control scheme of the spindle induction motor (IM) using fuzzy-logic control in fold weakening region. The implementation of the proposed FLC-based spindle IM are investigated and compared to those obtained from the conventional PI controller based drive system, we have confirmed good simulation and experimental results at different dynamic operating conditions such as sudden change in command speed, step change, etc.
We propose an Tabu search changing neighborhood solution's range to be searched each iteration according to an objective function. It is applied for designing the scaling factors of Fuzzy Logic Controller (FLC) using the proposed Tabu search. We apply it to the speed control of AC Servomotor to evaluate the usefulness of the proposed method. As a result of the computer simulation, the FLC shows the better performance than PI controller in terms of overshoot and settling time.
A Photovoltaic (PV) system's power output varies with the change of climate. Frequency deviations, tie line voltage swings are caused by the varying PV power when large PV power from several PV systems is fed in the utility. In this paper, to overcome these problems, a simple coordinated control method for smoothing the variations of combined PV power from multiple PV systems is proposed. Here, output power command is formed in two steps: central and local. Fuzzy control is used to produce the central smoothing output power command considering insolation, variance of insolation and absolute average of frequency deviation. In local step, a simple coordination is kept between the central power command and the local power commands by producing a common tuning factor. Power converters are used to achieve the same output power as local command power employing PI control law for each of the PV generation systems. The proposed method is compared with the method where conventional Maximum Power Point Tracking (MPPT) control is used for each of the PV systems. Simulation results show that the proposed method is effective for smoothing the output power variations and feasible to reduce the frequency deviations of the power utility.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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