This paper presents a classical speed controller (CSC) for vector controlled induction motors. The controller explores the use of a Fuzzy Logic controller in a classical form. The controller combines the advantages of the classical controller and the properties of intelligent controllers. The Fuzzy Logic controller idea is used to obtain the CSC output equation, whereby the CSC equation is based on the speed error and its change. The CSC parameters are calculated based on the motor mechanical equation and a predefined system performance. Once the CSC parameters are obtained, the defined speed performance can be achieved at all operating conditions. The application of the CSC to control the speed of a vector controlled induction motor is presented. Different induction motor ratings are used. Simulation results in all possible olperating conditions are presented. Results show that the CSC behaves as an expert controller to provide the predefined speed performance in all possible operating conditions. Based on the results obtained in this paper, the CSC is expected to become the ultimate solution for high-performance drives of the next generation.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.41
no.3
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pp.39-46
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2004
This paper is proposed adaptive fuzzy-neural network(FNN) controller for the speed control of interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) drive. The design of this algorithm based on FNN controller that is implemented by using fuzzy control and neural network. This controller uses fuzzy rule as training patterns of a neural network. Also, this controller uses the back-propagation method to adjust the weights among the neurons of neural network in order to minimize the error between the command output and actual output. A model reference adaptive scheme is proposed in which the adaptation mechanism is executed by fuzzy logic based on the error and change of error measured between the motor speed and output of a reference model. The control performance of the adaptive FNN controller is evaluated by analysis for various operating conditions. The results of analysis prove that the proposed control system has strongly high performance and robustness in parameter variation, steady-state accuracy and transient response.
Park, Heesung;Hwang, Yeongseong;Seong, Sejin;Choi, Jaedong
Proceedings of the KIPE Conference
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1998.10a
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pp.754-757
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1998
In this paper, the fuzzy control logic of Switched Reluctance Motor(SRM) is introduced to apply the variable speed drive system. Since the speed-torque property of SRM has high speed variation to the changes of torque like a DC motor, to apply SRM to the variable speed driving system, the optimal speed-torque control method is required. As the control method like this, the fuzzy logic and PI control are proposed, and characteristics of them are compared and verified through the experimental results
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.6
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pp.526-531
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2012
This paper, we describe the vector control of surface mounted PMSM (Permanent Magnet Synchronous Motor) using the fuzzy controller which is suggested algorithm. In these days, when vehicle is operated or not, whether the road is covered or not, the sensitivity of the steering column is not stable. To make up for it, the PI gain of a steering column controller is adjusted by experience. It becomes the price because it need a lot of sensor. Also it is difficult to implement robust control because we need a lot of parameters for variable road conditions which are the off road, the on road, a low battery voltage, a high battery voltage, a vehicle speed. In this paper, we propose fuzzy controller using the suggested algorithm which suitable for steering system. We test the fuzzy controller with the various condition. We get the good performance of fuzzy controller even if it is nonlinear system. We check a robust the fuzzy controller using the suggested algorithm.
Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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2003.11a
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pp.69-76
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2003
In this paper, a novel speed control system that implements the fuzzy logic controller(FLC) is proposed. Fuzzy controller is shown more excellent efficency than a conventional controllers in the strength aspect and non-linear controller using IF-THEN rule which can control without process the accurate mathematical modeling about induction motor. But we cannot expect that conventional fuzzy controller divide equally the space of input and output parameter and use the certain shape of triangle membership function. Therefore to develop the efficiency of conventional fuzzy controller, We need to scale the range of membership functions. In this study, proposed fuzzy controller has the ability controlling scale of membership functions using by output scaling factor.
A variable speed refrigeration system(VSRS) has been received high attention for energy saving ability. This paper investigates effects of design factors such as membership function range and sampling time to control performances for systematical designing fuzzy logic controller of the VSRS. Some comparisons of control performance between the fuzzy and PI are conducted including comparative evaluation of robustness against noise by using computer simulations. The simulation results showed that the fuzzy is very useful design method for engineers in the industrial fields which have big noises system and deal with inherent nonlinear system like the VSRS.
A speed controller of a induction motor using Microcontroller and Fuzzy logic is presented in the paper. Generally, fuzzy logic controller is known as a controller which can be coped with a non-linear and a complex system. A fuzzy logic is used for robust and fast speed control and space vector modulation method is used for PWM wave generation in this proposed system. The results of experiment show excellence of the proposed system and that the proposed system is appropriate to control the speed of a induction motor for industrial application.
Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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1998.11a
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pp.181-185
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1998
A speed controller of a induction motor using Microcontroller and Fuzzy logic is presented in the paper. Generally, fuzzy logic controller is known as a controller which can be coped with a non-linear and a complex system. A fuzzy logic is used for robust and fast speed control and space vector modulation method is used for PWM wave generation in this proposed system. The results of experiment show excellence of the proposed system and that the proposed system is appropriate to control the speed of a induction motor for industrial application.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.10a
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pp.244-249
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1998
Abstract-A speed controller of a induction motor using Microcontroller and Fuzzy logic is presented in the paper. Generally fuzzy logic controller is known as a controller which 춤 be coped with a non-linear and a complex system. A fuzzy logic is used for robust and fast speed control and space vector modulation method is used for PWM wave generation in this proposed system. The results of experiment show excellence of the proposed system and that the proposed system is appropriate to control the speed of a induction motor for industrial application
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.43
no.2
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pp.233-243
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1994
Generally, fuzzy PI controller that regulates the gains using fuzzy algorithm shows high performance in speed response. However, it has some problems to the load inertia variation, because the change of speed error(CE) is in a fixed range. As load inertia increases, CE is decreased and the usuage of fuzzy table is limited. Therefore, the output of the fuzzy controller has a limited range. This paper proposes an improved fuzzy PI controller. To reduce the speed overshoot, we adapt a control method that selects a proper CE range with respect to the load inertia variation. The proposed controller is applied to the vector controlled system with 2.2kW induction motor. Some simulation and experimental results are exhibited. With these results, we can easily find that proposed PI controller is more robust than the conventional fuzzy PI controller against the load inertia variation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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