KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / ACADEMIC PLATFORM-JOURNAL OF ENGINEERING AND SCIENCE / 2020 / Cilt: 8 - Sayı: 2

Kararsız Koşullarda SMDA Motorun Dayanıklı Hız Kontrolü için Bulanık-Tabanlı Akıllı Denetleyici Tasarımı

Fuzzy-Based Intelligent Controller Design for Robust Speed Control of PMDC Motor in Unstable Conditions

MURAT TUNA
Sayfa
237–248
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Elde edilen karşılaştırma ve benzetim sonuçlarına göre, KABPI kontrol yöntemi istenen kontrol kriterlerini karşılamada diğerlerine nazaran daha iyi sonuçlar göstermiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada, sabit ve değişken yükler altında doğrusal olmayan referans hızlarda çalışan SMDA motorun bulanık mantık tabanlı akıllı ve dayanıklı hız kontrolör tasarımı gerçekleştirilmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Tasarlanan akıllı kontrol teknikleri; Bulanık Mantık denetleyici (BMD), oransal-integral (PI) tipli BMD ve Kendini Ayarlayan (Öz uyarlamalı) Bulanık PI (KABPI) denetleyicidir.
💡
Sonuç & Katkı:Elde edilen karşılaştırma ve benzetim sonuçlarına göre, KABPI kontrol yöntemi istenen kontrol kriterlerini karşılamada diğerlerine nazaran daha iyi sonuçlar göstermiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Bu çalışmada, sabit ve değişken yükler altında doğrusal olmayan referans hızlarda çalışan SMDA motorun bulanık mantık tabanlı akıllı ve dayanıklı hız kontrolör tasarımı gerçekleştirilmiştir. Akıllı kontrol, insanın bulucu ve uyarlayıcı davranışlarını taklit edebilecek niteliğe sahip sistemler geliştirmeyi hedeflemektedir. Tasarlanan akıllı kontrol teknikleri; Bulanık Mantık denetleyici (BMD), oransal-integral (PI) tipli BMD ve Kendini Ayarlayan (Öz uyarlamalı) Bulanık PI (KABPI) denetleyicidir. Kontrol algoritmasının amacı, rotor hızının istenen referans hızını her zaman güçlükle takip etmeye zorlamaktır. Bu amaca, yükte bozulma ve parametre değişikliklerinden bağımsız olarak farklı hız/zaman değişimleri içinde ulaşılmalıdır. Tasarlanan denetleyicilerin kararsız çalışma koşulları altında dayanıklı hız denetimi üzerindeki performansları karşılaştırılmış ve alınan sonuçlar tartışılmıştır. Elde edilen karşılaştırma ve benzetim sonuçlarına göre, KABPI kontrol yöntemi istenen kontrol kriterlerini karşılamada diğerlerine nazaran daha iyi sonuçlar göstermiştir.

Abstract

In this study, the Fuzzy Logic based smart and durable speed controller design of PMDC motor at non-linear reference speeds under constant and variable loads are realized. Intelligent control methods aim to develop systems capable of imitating human's intuitive and conscious behavior. The designed control methods are: Fuzzy Logic controller (FLC), proportional-integral (PI) type FLC (FLCPI) and Self-Tuning Fuzzy PI (STFPI) controllers. The purpose of the control algorithm is to force the speed of the motor to always follow the desired reference speed. The designed controller must meet this request for different speed / time changes, regardless of load failure and parameter changes. The performances of the controllers on durable speed control under unstable operating conditions have compared and the results obtained have discussed. According to the comparison and simulation results obtained, the STFPI control method showed better results than others in meeting the desired control criteria.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

TUNA, M. (2020). Kararsız Koşullarda SMDA Motorun Dayanıklı Hız Kontrolü için Bulanık-Tabanlı Akıllı Denetleyici Tasarımı. ACADEMIC PLATFORM-JOURNAL OF ENGINEERING AND SCIENCE, Cilt: 8 - Sayı: 2, 237–248. https://ajindex.com/articles/354868

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (1)

  1. . C. Rossi and A. Tonielli, “Robust control of permanent magnet motors: VSS techniques lead to simple hardware implementations,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 41, no. 4, pp. 451–460, 1994. [2]. V. Sankardoss and P. Geethanjali, “PMDC Motor Parameter Estimation Using Bio-Inspired Optimization Algorithms,” IEEE Access, vol. 5, pp. 11244–11254, 2017. [3]. A. Terki, A. Moussi, A. Betka, and N. Terki, “An improved efficiency of fuzzy logic control of PMBLDC for PV pumping system,” Appl. Math. Model., vol. 36, no. 3, pp. 934–944, Mar. 2012. [4]. V. Sankardoss and P. Geethanjali, “Parameter estimation and speed control of a PMDC motor used in wheelchair,” Energy Procedia, vol. 117, pp. 345–352, Jun. 2017. [5]. Hong-xing Wu, Shu-kang Cheng, and Shu-mei Cui, “A controller of brushless DC motor for electric vehicle,” IEEE Trans. Magn., vol. 41, no. 1, pp. 509–513, Jan. 2005. [6]. X. Wu, J. Liu, Y. Zhou, Q. Lv, and C. Hu, “Movement Control and Attitude Adjustment of Climbing Robot on Flexible Surfaces,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 65, no. 3, pp. 2618–2628, Mar. 2018. [7]. D. Petković, M. Issa, N. D. Pavlović, L. Zentner, and Ž. Ćojbašić, “Adaptive neuro fuzzy controller for adaptive compliant robotic gripper,” Expert Syst. Appl., vol. 39, no. 18, pp. 13295–13304, Dec. 2012. [8]. S. A. K. Mozaffari Niapour, S. Danyali, M. B. B. Sharifian, and M. R. Feyzi, “Brushless DC motor drives supplied by PV power system based on Z-source inverter and FL-IC MPPT controller,” Energy Convers. Manag., vol. 52, no. 8–9, pp. 3043–3059, Aug. 2011. [9]. S. S. Patil and P. Bhaskar, “Design and Real Time Implementation of Integrated Fuzzy Logic Controller for a High Speed PMDC Motor,” Int. J. Electron. Eng. Res., vol. 1, no. 1, pp. 13–25, 2009. [10]. T. Özer, S. Kivrak, Y. Oğuz, and S. Kıvrak, “H Bridge DC Motor Driver Design and Implementation with Using dsPIC30f4011,” Int. J. Innov. Res. Sci. Eng. Technol., vol. 6, no. 10, pp. 75–83, 2017. [11]. A. M. Ali, A. Prof, A. H. Mohammed, A. Dr, and H. M. Alwan, “Tuning PID Controllers for DC Motor by Using Microcomputer,” Int. J. Appl. Eng. Res., vol. 14, no. 1, pp. 202–206, 2019. [12]. A. M. Zaki, M. El-Bardini, F. A. S. Soliman, and M. M. Sharaf, “Embedded two level direct adaptive fuzzy controller for DC motor speed control,” Ain Shams Eng. J., vol. 9, no. 1, pp. 65–75, Mar. 2018. [13]. R. Kandiban and R. Arulmozhiyal, “Speed Control of BLDC Motor Using Adaptive Fuzzy PID Controller,” Procedia Eng., vol. 38, pp. 306–313, Jan. 201