In this paper an adaptive fuzzy PI controller with feedback linearizing meth od is implemented to controlling flux and torque separately in induction motor. In this paper first decoupling of torque and flux which are outputs to be controlled, is achieved by using feedback linearization methodology. Then for reducing the effect of noise and rejection of disturbance, main part of controller which is adaptive PI fuzzy controller, is designed. Coefficients of PI controller are determined by defined fuzzy rules due to error dynamic. Inputs of fuzzy system are defined sliding surfaces which consist of torque and flux errors. The main contribution of this paper is effect reduction of noise and disturbance on torque and flux which is based on fuzzy logic and nonlinear control. At last the effectiveness of the proposed control scheme in presence of noise and load disturbance is simulated and comprised to applying sliding method. The results verify better effectiveness of the proposed method for effect reduction of noise and disturbance.
This paper presents an artificial intelligence - Deep Belief Network (DBN) gain-scheduling adaptive PI controller scheme for dual active bridge (DAB) converter. The PI gains are allowed to vary within a predetermined range and therefore eliminate the problems faced by the conventional PI controller. The performance of the proposed controller is simulated and compared with the conventional fixed PI controller under various conditions. The experimental prototype of the DAB converter is implemented using a digital signal processor of TMS320F28335 manufactured by Texas Instrument to examine and to evaluate the performance criteria of the proposed controller. Simulation and experimental results show improvements in transient as well as steady state responses of the proposed controller over the conventional fixed PI controller.
This paper presents a speed controller based on an adaptive fuzzy algorithm for high performance permanent magnet synchronous motor (PMSM) drives under parameter and load variations. In many speed tracking control systems PI controller has been used due to its simple structure and easy of design. PI controller, however, suffers from the electrical machine parameter variations and disturbances. In order to improve the tracking control performance under load variations, the PI controller parameters are modified during operation by adaptive fuzzy method. This method based on optimal fuzzy logic system has simple structure and computational simplicity. It needs only sample data which is obtained by optimal controller off-line. As the sample data implemented in the adaptive fuzzy system can be modified or extended, a flexible control system can be obtained. Simulation results show the usefulness of the proposed controller.
This paper presents Hybrid PI(HBPI) controller of IPMSM drive using fuzzy adaptive mechanism control. In general, PI controller in computer numerically controlled machine process fixed gain. They may perform well under some operating conditions, but not all. To increase the robustness, fixed gain PI controller, HBPI controller proposes a new method based self tuning PI controller. HBPI controller is developed to minimize overshoot and settling time following sudden parameter changes such as speed, load torque, inertia, rotor resistance and self inductance. The results on a speed controller of IPMSM are presented to show the effectiveness of the proposed gain tuner. And this controller is better than the fixed gains one in terms of robustness, even under great variations of operating conditions and load disturbance.
This Paper presents a speed controller based on the adaptive fuzzy tuning method for brushless DC(BLDC) motor drives under load variations. Generally, the speed tracking control systems use PI controller due to its simple structure and easy of design. PI controller, however, suffers from the electrical machine parameter variations and disturbances. In order to improve the tracking control performance under load variations, PI controller of which the parameters are modified during operation by adaptive fuzzy tuning method. This method based on optimal fuzzy logic system has simple structure and computational simplicity. It needs only sample data which is obtained by optimal controller off-line. As the sample data implemented in the adaptive fuzzy system can be modified or extended, a flexible control system can be obtained. Simulation results show the usefulness of the proposed controller.
This paper presents Hybrid PI controller of IPMSM drive using fuzzy adaptive mechanism(FAM) control. In general, PI controller in computer numerically controlled machine process fixed gain. They may perform well under some operating conditions, but not all. To increase the robustness, fixed gain PI controller, Hybrid PI controller proposes a new method based self tuning PI controller. Hybrid PI controller is developed to minimize overshoot and settling time following sudden parameter changes such as speed, load torque, inertia, rotor resistance and self inductance. The results on a speed controller of IPMSM are presented to show the effectiveness of the proposed gain tuner. And this controller is better than the fixed gains one in terms of robustness, even under great variations of operating conditions and load disturbance.
본 연구에서는 Koren과 Masory가 개발하여 적분제어기에 적용한 제어알고리즘 을, 제어기 반응속도를 향상시키기 위하여 비례적분제어기에 적용하는 방법을 제시하 고자 한다. 실험을 통하여 제어시스템을 모델링하고, 근궤적법을 이용하여 시스템을 안정하게 유지하기 위한 개회로 이득을 선정하며, 기존의 보통선반을 적응제어시스템 으로 개발하여 고정이득 비례적분제어기와 가변이득 비례적분제어기의 성능을 실험을 통하여 비교하고자 한다.
This paper presents the design of a neural network based adaptive control for missile is presented. The application model is Exocet MM40, which is derived from missile DATCOM database. Acceleration of missile by tail Fin control cannot be controllable by DMI (Dynamic Model Inversion) directly because it is non-minimum phase system. So, the inner loop consists of DMI and NN (Neural Network) and the outer loop consists of PI controller. In order to satisfy the performances only with PI controller, it is necessary to do some additional process such as gain tuning and scheduling. In this paper, all flight area would be covered by just one PI gains without tuning and scheduling by applying mixture control technique of conventional controller and NN to the outer loop. Also, the simulation model is designed by considering non-minimum phase system and compared the performances to distinguish the validity of control law with conventional PI controller.
BLDC motor is used in a wide variety of industrial and servo applications. Its features and advantages mainly consist in high value of torque/inertia ratio, high efficiency with speed range and high dynamic performance. This paper deals with the speed control of a trapezoidal type brushless DC motor using Fuzzy PI controller. The conventional PI controller has been widely used in industrial applications. If we select a optimal PI control gain, the PI controller shows very good control performance. But it is very difficult to find the optimal PI control gain. Fuzzy control does not need any model of plant and is basically adaptive and gives robust performance for plant parameter variation. Therefore the combinations of conventional PI controller and fuzzy controller seem to be very effective. This paper deals with PI controller with 4-rule based fuzzy controller. The proposed fuzzy PI controller increases the control performance of the conventional PI controller. Simulation and experimental results show that fuzzy PI controller has a good robustness regarding the improper tuned PI controller.
A DSP-based self-adaptive proportional-integral (PI) controller to control a DC-DC converter is proposed in this paper. The full-bridge topology is adopted here to obtain higher power output capability and higher conversion efficiency. The converter adopts the zero-voltage-switching (ZVS) technique to reduce the conduction losses. A parallel secondary active clamp circuit is added to deal with the voltage overshoot and ringing effect on the transformer's secondary side. A self-adaptive PI controller is proposed to replace the traditional PI controller. Moreover, the designed converter adopts the constant-current and constant-voltage (CC-CV) output control strategy. The secondary active clamp mechanism is discussed in detail. The effectiveness of the proposed converter was experimentally verified by an IGBT-based 10kW prototype.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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