When linear PI controller is used in speed control of induction motor, there happen some weaks which is very difficult to find optimal control gain at time of changing speed and load. In this paper, Fuzzy system incorporated with PI controller is proposed in order to that defects. PI gain is calculated by theoretical basis and fuzzy control is translated human expert's knowledge and experiences into rules numerically. Also it modifies and compensates PI gains in realtime. As comparing the motor characteristics of proposed fuzzy-PI speed controller to PI speed controller of a Vector controlled induction motor system in the increasing load torque and speed change during start and stop, The simulation results show robust and good performance.
본 논문에서는 스위치드 릴럭턴스 전동기 (SRM)의 히스테리시스 및 PI 전류제어기법의 응답특성에 관해 고찰하였다. SRM의 전류제어를 위해 가장 널리 적용되는 히스테리시스 제어기법은 전류응답특성이 빠르다는 장점이 있으나, 스위칭 주파수의 가변으로 인한 소음이 단점으로 알려져 있다. SRM의 전류제어를 위해 적용되는 다른 전류 제어기법으로는 PI 전류제어기법이 있으나, 비선형적인 특성으로 인해 일반적인 전동기 제어시스템과 같이 몇몇 고정된 변수들로 제어기를 설계하기가 용이하지 않다. 본 논문에서는 제한된 범위 내에서 전동기가 구동된다는 가정하에 선형화를 통한 PI 전류제어기를 설계하였다. 1마력 SRM을 적용하여 전류제어 및 속도제어 실험을 수행하였으며, 실험을 통해 얻어진 데이터는 적용 용도에 적합한 전류제어기법 선정을 위한 참고자료가 될 것으로 사료된다.
본 논문은 버스에 사용되는 연소식 프리히터(Fuel Fired Heater) 퍼지 제어기(Fuzzy controller)를 설계하였다. 프리 히터는 얼마나 빠른 시간 안에 설정한 온도에 다다르는지와 공간내의 온도 편차가 얼마나 작게 발생하는지의 두 가지가 가장 중요한 요소이다. 기존의 연소식 프리히터의 온도 제어 방식으로 사용된 PI 제어기의 온도편차를 줄임과 동시에 응답특성을 개선한 퍼지 제어기를 설계하여 그 성능을 평가하였다. 설계된 퍼지 제어기에서 온도를 설정하면 기존의 PI 제어방식에서는 $25^{\circ}C$의 도달시간이 12분 소요되었으나 퍼지 제어방식에서는 9분 20초 소요되어 기존의 제어기보다 퍼지제어기가 2분 40초의 빠른 응답 성능으로 향상됨을 확인하였다. 난방의 온도 편차에서도 기존의 PI 제어 방식에서는 $2.4^{\circ}C$의 편차를 보인 반면 설계된 퍼지 제어기에서는 $1.6^{\circ}C$로 온도 편차 또한 개선되었음을 확인하였다.
한국마린엔지니어링학회 2000년도 춘계학술대회 논문집(Proceeding of the KOSME 2000 Spring Annual Meeting)
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pp.6-10
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2000
In this paper a methodology for designing a controller based on inverse dynamics for speed control of DC motors is presented. The proposed controller consists of a low-pass prefilter the inverse dynamic model of a system and the PI controller. The low-pass prefilter prevents high frequency effects from the inverse dynamic model. The model is characterized by a nonlinear friction model. The PI controller regulates the error between the set-point and the system output which is caused by modeling error disturbances and variations f parameters. The parameters of the model and the PI controller are optimized offlinely by genetic algorithm. The experimental results on a DC motor system illustrate the performance of the proposed controller.
A parallel active power filter is designed and implemented to compensate for undesired current harmonics generated by a nonlinear load. The filter works based on PWM strategy and control signal is generated using a model predictive controller. To evaluate the achievements, a PI controller is also designed and implemented. Experimental results indicate about 50% increase in the efficiency over PI controller.
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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제5B권2호
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pp.189-195
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2005
This paper presents a new velocity estimation strategy for a non-salient permanent magnet synchronous motor drive without high frequency signal injection or special PWM pattern. This approach is based on the d-axis current regulator output voltage of the drive system, which contains the rotor position error information. The rotor velocity can be estimated through a rotor position tracking PI controller that controls the position error at zero. For zero and low speed operation, the PI gain of the rotor position tracking controller has a variable structure according to the estimated rotor velocity. Then, at zero speed, the rotor position and velocity have sluggish dynamics because the varying gains are very low in this region. In order to boost the bandwidth of the PI controller during zero speed, the loop recovery technique is applied to the control system. The PI tuning formulas are also derived by analyzing this control system by frequency domain specifications such as phase margin and bandwidth assignment.
This paper propose a PI controller that maximizes the degree of stability using a stability in a simplified motor model the applies decoupling control. The PI controller gains are directly from the motor parameters, thereby reducing the element of trial and error, and, the Kharitonov equation was used to evaluate the robustness of the gains to changes in the motor parameters. In addition, the system poles are located in the same position, the proposed method can provide a fast response. The effectiveness of the proposed controller is verified by simulation results.
The purpose for this paper is to obtain the ��$H_{\infty}$ LMI with fuzzy PI controller for induction motor which is nonlinear system. The controller type is PI and the control gains are obtained based on $H_{\infty}$ control problem. The PI controller is considered a part of a plant and the problem is changed to get controller with static gains. The nonlinear system is approximated as several linear systems and combined by using fuzzy technique.
This paper describes the design and experimental verification of a hybrid fuzzy control system for a BLDC motor drive. The principle of the proposed control system is to use a PI controller which performs satisfactorily in most cases, while a fuzzy controller, which is ready to take over the PI controller. is used when severe perturbations occur. Thus. the PI and fuzzy controller can be managed to take advantage of their positive attributes.
This paper proposes the design of PI controller using real-coding genetic algorithm showing a good performance on convergence velocity and diversity of population among evolutionary computations. To evaluate the proposed method's effectiveness, we apply the proposed GA-PI controller to the speed control of an actual DC servomotor system. The experimental results show that GA-PI controller has the better control performance than PI controller in terms of settling time rising time and overshoot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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