Robust speed control of permanent magnet synchronous motors using fuzzy neural network controllers

Sabit mıknatıslı senkron motorların bulanık sinir ağı denetleyici ile dayanıklı hız denetimi

Abstract

In this study, a fuzzy neural nertwork controller (FNNC) using error and error integral inputs is proposed for the speed control of permanent magnet synchronous motors (PMSM). An adaptive and robust speed control is required for the PMSM because of the nonlinear and unknown motor dynamics, disturbances, and, parameter and load variations. For this purpose, in recent years, FNNC is used for the speed / position and vector control of electrical drives. In this paper, the FNNC using the error and error integral inputs is proposed to eliminate the steady state error seen in many fuzzy- neuro structures. The proposed FNNC is applied to the speed control of PMSM and the simulation results obtained for some nonlinear loads are given.

Özet

Bu çalışmada, sabit mıknatıslı senkron motorların (SMSM) hız denetimi için giriş değişkenleri olarak hata ve hatanın integralini kullanan bir bulanık sinir ağı denetleyici (BSAD) önerilmiştir. Doğrusal olmayan ve modellenemeyen motor dinamikleri, bozucu girişler, parametre ve yük değişimleri nedeniyle SMSM' lar, uyarlanabilir ve dayanıklı bir hız denetim sistemine ihtiyaç duyar. Bu amaçla BSAD' ler, elektrik sürücülerinin hız/konum ya da vektör denetimlerinde kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada, bazı BSAD yapılarında karşılaşılan sürekli durum hatalarını gidermek amacıyla, giriş değişkenleri olarak hata ve hatanın integralini kullanan bir BSAD önerilmiştir. Önerilen BSAD yapısı SMSM' nin hız denetimine uygulanmış ve doğrusal olmayan yük koşulları altında elde edilen benzetim sonuçları sunulmuştur.