Design of A Neuro-Fuzzy Controller for Speed Control Applied to AC Servo Motor

AC 서보 모터의 속도 제어를 위한 뉴로-퍼지 제어기 설계

  • Ku, Ja-Yl (Department of Digital Electronics, Inha Technical College) ;
  • Kim, Sang-Hun (Department of Digital Electronics, Inha Technical College)
  • 구자일 (인하공업전문대학 디지털전자과) ;
  • 김상훈 (인하공업전문대학 디지털전자과)
  • Received : 2010.05.17
  • Published : 2010.09.25

Abstract

In this study, a neuro-fuzzy controller based on the characteristics of fuzzy controlling and structure of artificial neural networks(ANN). This neuro-fuzzy controller has each advantage from fuzzy and ANN, respectively. Plus, it can handle their own shortcomings and parameters in the controller can be tuned by on-line. To verify the proposed controller, it has applied to the AC servo motor which is popular item in robot control field. General PID and fuzzy controller are also applied to the same motor so stability and good characteristic of the proposed controller are compared and proved. Especially, the experiment for variable load is investigated and performance result is proved also.

본 논문에서는 기본적인 형태는 퍼지 제어의 형태를 유지하면서 그 세부적 요소들을 신경회로망으로 구성한 뉴로-퍼지 제어기를 설계하였다. 뉴로-퍼지 제어기는 퍼지 제어 및 신경회로망 제어가 갖는 장단점을 서로 보완할 수 있도록 하였으며 On-Line상태에서 동조가 이루어지도록 하였다. 본 제어기의 성능을 평가하기 위해서 현재 로봇제어에서 많이 사용되고 있는 교류 서보 전동기의 속도제어에 적용시켰다. 가장 보편적인 제어기인 PID제어기 및 퍼지제어기와 비교실험 함으로써 제어기로서의 안정한 특성을 입증하였다. 특히 로봇처럼 급격한 부하변동에 대응할 수 있는 제어기 설계를 위해 부하를 인가하여 실험을 수행하여 성능을 입증하였다.

Keywords

References

  1. Junhong Nie, "A Neural Approach to Fuzzy Modeling", Proceeding of the American Control Conference, pp.2139-2142, 1994.
  2. Li- Xin Wang, "A course in Fuzzy system and control", Prentice Hall, pp.20-80, 1997.
  3. Maureen Caudill, Charles Butler, "Understanding Neural Networks", The MIT press, pp. 3-8, 1992.
  4. E. H. Mamdani, "Application of Fuzzy Logic to Approximation Reasoning Using Linguistic Synthesis", IEEE Trans. on Computer, Vol. c-26 No.12, pp.1182-1199, 1997.
  5. W. J. M. Kickert and E. H. Mamdani, "Analysis of Fuzzy Logic Controller", Fuzzy set and System, Vol.1, pp.29-44, 1978. https://doi.org/10.1016/0165-0114(78)90030-1
  6. H. Yoichi and N. Masato, "Automated Extraction of Fuzzy IF-THEN Rules Using Neural Networks", T. IEEE Japan, Vol. 110-c, No.3, pp. 198-206, 1990.
  7. H. Takagi, "Fusion Technology of Fuzzy Theory and Neural Networks Survey and Future Direction" Proc. International Conference on Fuzzy Logic and Neural Networks, pp.13-26, 1990.