International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제9권4호
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pp.294-300
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2009
The neural network with radial basis function is introduced for position tracking control of AC servo drive with the existence of system uncertainties. An adaptive robust term is applied to overcome the external disturbances. The proposed controller is implemented on a high performance digital signal processing DSP TMS320C6713-300. The stability and the convergence of the system are proved by Lyapunov theory. The validity and robustness of the controller are verified through simulation and experimental results
최근에 로봇에서 다축 모션 제어를 위한 노력이 계속되고 있다. 본 논문에서는 로봇에서 다축 모션 제어를 쉽게 할 수 있는 AC 서보 드라이버를 구현 기법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 상위의 제어기 단과 드라이버단 사이의 통신을 위해 WDM 방식을 적용한 싱글 광 코어 기반의 양방향 광 EtherCAT 통신 기술을 적용하여 구현한다.
Recently with the development of power switching device and DSP which has peripheral devices to control AC servo system, the servo technology has met a new development opportunity. Those things make it possible to reduce the time of developing a AC servo system. Fixed point DSP such as TMS320F240x, and TMS320F28x series have a disadvantage in calculating floating number where TMS320C32 or TMS320C31 are floating point DSP. However they usually become a complex hardware system to implement the AC servo system and it increases the cost. In this study, a DSP based AC servo system with a 3-phase PMSM is proposed. The newly produced DSP TMX320F28l2-version C which has the performance of fast speed, 150MIPS, and a rich peripheral interface such as a 12bit high speed AD converter, QEP(Quadrature Encoder Pulse) circuit, PDPINT(Power Drive Protect Interrupt), SVPWM module and dead time module are used. This paper presents a method to overcome fixed point calculating using scaling all parameters. Also space vector pulse width modulation (SVPWM) using off-set voltage and a digital PI control are implemented to the servo system.
This study proposes an AC servo motor control program structure and its implementation method to efficiently integrate 13 types of additional compensation algorithms into the basic FOC (field-oriented control) algorithm program. Various compensation algorithms are necessary to enhance the stability and performance of machine tools by compensating for interference from disturbances and vibrations. Each compensation algorithm is implemented as a separate, independent function and called from a switch-case statement in the ISR (interrupt service routine) of the PWM (pulse-width modulation) device. The advantages of this approach include facilitating not only debugging and testing but also reducing the possibility of errors during the program development phase. Thus, it is easy to add and activate each specific compensation algorithm for the program update during the program operation phase. The implemented motor control program was experimented with a single-axis feed shaft testbed driven by a commercial AC servo motor control drive board and a 750 Watts SPMSM (surface-mounted permanent magnet synchronous motor), and the results verified its normal operation and performance improvement.
Recently, direct drive AC servo motor and DSP is widely used in the factory automation and related field due to the enhanced control and digital technology. In this paper, position control of direct drive AC servo motor and numerical interpolation algorithms are studied using DSP for the future applications. In the direct drived motor control, encoder pulse is divided into the quadruple pulse for the higher resolution and high speed pulse(10MHz) is used as reference for the slower speed motor control (M/T method). As for the general position control, PI controller is adapted for position control. In the trajectory tracking numerical algorithm, interpolation of straight line and curve algorithms are studied for the realization of path following capabilities of XY table. As for the DSP, ADSP 2105 is selected for the economy and performance points of view.
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.
The ac servo system using an induction motor is so strong and inexpensive that it is most suitable for today's drive systems. For controlled ac motor drives, but slip frequency vector control system have been put to practical use, it is difficult to perform control of wide range, the same as de motor. A study is presented on an adaptive current control scheme for induction type ac servo motor drives using PWM inverter. An analysis of the control scheme in operations is given and the characteristics are studied by simulation. The implementation of the control scheme using a microprocessor-based system is considered.
This paper presents the realization of the vector control for AC servo motor using a high performance DSP, TMX320F2812. This DSP has some special peripheral circuits to drive a AC Servo motor as AD converter, QEP and so on. It makes us reduce the time of developing a control system and also can be simple size controller. The vector control algorithm for instantaneous torque control and SVPWM algorithm by offset voltage methods is adopted and we got the satisfactory results.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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