This paper includes AC servo motor speed control usig the predictive control strategy. Generally, AC servo motor control should have the fast response characteristics. For the issue, sliding mode control and PID control have been applied. However, the former has the speed ripple response due to the chattering and the latter requires the many trial efforts. Originally, the predictive control which has been used in process control area does not need the priori knowledge for the application system and it is easy to compute the optimal gain with the prediction. In this paper, the TMS320C31 DSP pocessor is used for AC motor control with fst dynamics and the tuning guid-line for the parameters of the predictive control algorithm is given in order to reduce the computation load. Also, the actuator saturationis implemented uisngthe QP(Quadratic Programming) method and the transient response is improved by the identified intertia coefficient when AC motor is drived at forward/reverse rotation.
Recently with the development of power switching device and DSP which has perip -heral devices to control AC servo system, the servo technology has met a new development opportunity. In this study, a DSP based AC servo system with a 3-phase PMSM is proposed. The newly produced DSP TMX320F2812 version C which has the performance of fast speed, 150MIPS, and rich peripheral interface is used. Also space vector pulse width modulation (SVPWM) and the digital PI control are implemented to the servo control system.
The conventional sliding mode control(SMC) technique requires a prior knowledge of the upperbounds of external disturbance to guarantee a robust control performance. This, however, may not be easy to identity in practice. This paper presents a new methodology, sliding mode control with disturbance estimator(SMCDE), which offers a robust control performance without a prior knowledge of the upperbounds. The proposed technique is featured by an integrated average value of the imposed disturbance over a certain period. The proposed technique is applied to the position control of AC servo motor, and experimental results are compared between the conventional and proposed schemes.
본 논문은 신경회로망에 근거한 교류서보전동기의 제어를 위해 새로운 기법을 제안하고자 한다. 일반적인 제어 기법을 사용하는 대선 선경회로망 PID제어가가 교류서보전동기 제어를 위해 이용되었다. 서보시스템에서 널리 이용되는 제어는 PID제어이며, 이는 간단한 구조와 안전성과 신뢰성을 지니고 있다. 그러나 복잡한 사스템에서 문제점을 나타내므로 불확실한 파라미터의 상태에서는 불완전한 동작을 나타내고 있다. 본 논문에서는 PID제어기의 개선된 제어 알고리즘을 제안하여 교류서보전동기의 시스템을 신경회로망제어를 이용한 PID제어기에 의해 구동시켜 단계적인 제어를 시뮬레이션과 실험에 의해서 제안한 제어알고리즘의 타당성을 입증하고자 한다.
In this paper, the gain of the observer is properly set up using the fuzzy control and Fuzzy-Sliding observer(FSQ) that have a superior transient characteristic and is easy to implement compared to the existing method is designed. It estimate the differentiation of the armature current directly using the armature current measured in the AC motor. It estimate the speed of the rotor using the differentiation. It is proposed speed sensorless control method using the estimated speed. Optimal gain of speed observer(Luenberger observer) was set up using the fuzzy control and adapted speed control of AC servo motor. To verify the performance of designed Fuzzy-Sliding observer, simulation compared with fixed speed observer gain of G.B Wang and S.S Peng's sliding observer is performed. Also, it was proved the excellence and feasibility of the proposed observer from the comparison test with a speed sensor and without a speed sensor which used a highly efficient drive and 400W AC servo motor starting system.
본 논문에서는 로봇에서 다축 모션 제어를 쉽게 할 수 있는 AC 서보 드라이버의 성능 검증을 위하여 벡터 전류 제어 구현 기법을 제안한다. 이를 위해 먼저 PMSM을 구동을 위한 드라이버를 개발한 후 이 드라이버가 정상적으로 동작하는지를 벡터 전류로 확인하였다. 벡터 제어는 무부하에서 전류 벡터 제어를 실행하여 지령 전류에 따른 추종 전류를 비교하였다. 검증 결과 만족할 만한 결과를 얻었음을 확인하였다.
This paper describes the controller for the improving speed control the AC servo motor. The microprocessor provides an output to the difference in command. The servo system improves the characteristics of speed control. When the motor is running at the same speed as set by the reference signal, the speed encoder also provides a signal the same frequency. Thus, the microprocessor controlled digital techniques enable to realize the flexible performance and control which was possible with time constant. We can know that PI control using neural networks by 80196 can control efficiently speed of AC Servo motor. Finally experimental results prove excellent performance of this control system. The system can be adaptable to CNC machine.
Variable Structure Controller(VSC) is usually known to have robustness to bounded exogenous disturbances. The robustness is attributed to the discontinuous term in the control input. However, this discontinuous term also causes an undesirable effect called chattering. To alleviate chattering, a hybrid controller consisting of VSC and Fuzzy Logic Controller(FLC) is proposed, which belongs to the category of Fuzzy Sliding Mode Controller(FSMC). The role of FLC in FSMC is to replace a fixed gain of a discontinuous term with a time-varying one based on a specified rule base. The characteristics of proposed controller are shown to be similar to those of VSC with a saturation function instead of sign function. The only remarkable difference is the nonlinearity whose form can be adjusted by free parameters, normalize gain, denormalize gain, and membership functions. Applied to AC servo motor, the proposed controller is compared with VSC in a regulation problem as well as a speed tracking problem. The simulation results show a substantial chatter reduction.
A variable structure controller is developed for an AC servo motor used in CNC milling machines. The designed controller is implemented as an outer loop controller to a factory designed motor-servopack system. The robustness parameter is tuned for a fast response when the speed tracking error is large, while it is tuned for small oscillations when the speed tracking error is small. The designed controller is installed on a CNC machine using a PC. Cutting experiments show improved performance over the factory-designed controller.
This paper presents an Fuzzy-Neuro Observer system for an ac servo motor dirve to track periodic commands using a neuro-fuzzy observer. AC servo motor drive system is rather similar to a linear system. However, the uncertainties, such as machanical parametric variation, external disturbance, uncertainty due to nonideal in transient state. therefore an intelligent control system that isan on-line trained neural network controller with adaptive learning rates.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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