KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi / 2021 / Cilt: 9 - Sayı: 3

Sürekli Mıknatıslı Senkron Motorun Hız Takip Sistemi için Uygun Kesirli PI Kontrolör Tasarımı ve Optimizasyonu

Conformable Fractional Order PI Controller Design and Optimization for Permanent Magnet Synchronous Motor Speed Tracking System

Erdem İLTEN
Sayfa
130–144
Yayın Tarihi
2022-10-12
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)

CFOPI kontrolörü, PMSM kullanan endüstriyel değişken hızlı tahrik sistemlerinin performansını ve kararlılığını artırmak için kolaylıkla uygulanabilir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Son yıllarda, endüstride kullanılan değişken hızlı tahrik sistemlerinde verimliliği artırma ihtiyacını karşılamak için sürekli mıknatıslı senkron motor (PMSM) kullanımı hızla artmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu amaçla, uygun kesirli oransal-integral (CFOPI) tabanlı PMSM hız kontrolörü tasarlanmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:CFOPI kontrolörü, PMSM kullanan endüstriyel değişken hızlı tahrik sistemlerinin performansını ve kararlılığını artırmak için kolaylıkla uygulanabilir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Kesirli analiz · Yanıt yüzeyi metodu · Sabit mıknatıslı motorlar

Özet

Son yıllarda, endüstride kullanılan değişken hızlı tahrik sistemlerinde verimliliği artırma ihtiyacını karşılamak için sürekli mıknatıslı senkron motor (PMSM) kullanımı hızla artmaktadır. Bu makalede PMSM tabanlı hız kontrol sistemlerinin performansının artırılması hedeflenmektedir. Bu amaçla, uygun kesirli oransal-integral (CFOPI) tabanlı PMSM hız kontrolörü tasarlanmıştır. CFOPI kontrolör katsayıları kp, ki ve γ yanıt yüzey metodu (RSM) kullanılarak optimize edilmiştir. Önerilen sistemin başarısının kanıtlanması için CFOPI ve tamsayılı PI (IOPI) kontrolörler aynı simülasyon modeli üzerinde test edilmiş ve sonuçları karşılaştırılmıştır. Önerilen yöntem klasik kesirli kontrolörlere göre daha az hesaplama yüküne sahiptir ve değişken referanslı PMSM hız izleme sistemleri için daha dayanıklı performans sağlamaktadır. CFOPI kontrolörü, PMSM kullanan endüstriyel değişken hızlı tahrik sistemlerinin performansını ve kararlılığını artırmak için kolaylıkla uygulanabilir.

Abstract

The use of permanent magnet synchronous motor (PMSM) is increasing rapidly to meet the need to increase efficiency in variable speed drive systems used in the industry, in recent years. This paper aims to improve the speed control performance of the PMSM based systems. To achieve this, a PMSM speed controller is designed based on the conformable fractional order proportional integral (CFOPI) method. CFOPI controller coefficients kp, ki and γ are optimized using response surface method (RSM). To validate the success of the proposed scheme, the CFOPI controller and the integer order PI (IOPI) controller are tested under the same simulation model and the results are compared. The proposed method grants robust performance with less computational load then the classical fractional order controllers for variable referenced PMSM speed tracking systems. The CFOPI controller can be applied easily for industrial variable speed drive systems which is using PMSM to improve the performance and stability of the systems.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

İLTEN, E. (2022). Sürekli Mıknatıslı Senkron Motorun Hız Takip Sistemi için Uygun Kesirli PI Kontrolör Tasarımı ve Optimizasyonu. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, Cilt: 9 - Sayı: 3, 130–144. https://ajindex.com/articles/493909

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (11)

  1. J. -I. Itoh, N. Nomura and H. Ohsawa, "A comparison between V/f control and position-sensorless vector control for the permanent magnet synchronous motor," Proceedings of the Power Conversion Conference (Cat. No.02TH8579), 1310-1315,3, Osaka, Japan, 2002
  2. P. D. C. Perera, F. Blaabjerg, J. K. Pedersen and P. Thogersen, "A sensorless, stable V/f control method for permanent-magnet synchronous motor drives," IEEE Transactions on Industry Applications, vol 39, no 3, pp 783-791, 2003
  3. R. Khalil, M. Al Horani, A. Yousef and M. Sababheh, “A new definition of fractional derivative” Journal of Computational and Applied Mathematics, vol 264, pp 65-70, 2014
  4. F. F. El-Sousy, “Intelligent optimal recurrent wavelet Elman neural network control system for permanent-magnet synchronous motor servo drive”, IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol 9, no 4, pp 1986-2003, 2012
  5. M. Demirtas, E. Ilten and H. Calgan, “Pareto-based multi-objective optimization for fractional order PIλ speed control of induction motor by using elman neural network”, Arabian Journal for Science and Engineering, 44(3), 2165-2175, 2019
  6. F. Kheyrinataj and A. Nazemi, “Fractional Chebyshev functional link neural network‐optimization method for solving delay fractional optimal control problems with Atangana‐Baleanu derivative”, Optimal Control Applications and Methods, 41(3), 808-832, 2020
  7. K. Y. Cheng and Y. Y. Tzou, “Fuzzy optimization techniques applied to the design of a digital PMSM servo drive”, IEEE Transactions on Power Electronics, 19(4), 1085-1099, 2004
  8. F. Hicham, D. Yousfi, A. D. Youness, E. M. Larbi and N. A. Rahim, “Sliding-mode speed control of PMSM with fuzzy-logic chattering minimization-design and implementation”, Information, 6(3), 432-442, 2015
  9. V. Kumar, P. Gaur and A. P. Mittal, “Finite‐state model predictive control of NPC inverter using multi‐criteria fuzzy decision‐making”, International Transactions on Electrical Energy Systems, 25(5), 876-897, 2015
  10. A. Medjghou, M. Ghanai and K. Chafaa, “Improved feedback linearization control based on PSO optimization of an extended Kalman filter”, Optimal Control Applications and Methods, 39(6), 1871-1886, 2018
  11. L. Knypiński, L. Nowak and C. Jedryczka, “Optimization of the rotor geometry of the line-start permanent magnet synchronous motor by the use of particle swarm optimization”, COMPEL: The International Journal for Computation and Mathematics in Electrical and Electronic Engineering,