Brushless DC motors applied in many control systems because of the good respose characteristic and the easy control characteristic. The speed control of the BLDC motors is important in the systems. This paper has designed PSO-PID speed controller for the speed control of BLDC motors. The PSO algorithm optimized the parameters of the PID controller in the PSO-PID speed controller. The several methods obtained the optimal inertia weight of the PSO algorithm by comparison. The optimal inertia weight of the PSO algorithm optimized the PSO-PID speed controller for BLDC motors. This paper confirmed the performance of proposed PSO-PID speed controller through simulation results.
The PID controller design and choosing PID parameters according to system response are proposed in this paper. Here PID controller is employed to control DC motor speed and Matlab program is used for calculation and simulation. Choosing PID parameters are demonstrated by several contrast experiments and a way for setting PID parameters values is discussed.
In this paper, the robust PID(Proportional-Integral-Derivative) controller was designed for speed control of BLDC motors using the frequency region model matching method. It was designed the robust PID controller satisfying disturbance attenuation and robust tracking performance using an H$\infty$ control method. The robust PID controller gains with the performances of the designed H$\infty$ controller are determined using the model matching method at frequency domain. Consequently, simulation results show that the proposed PID speed controller satisfies load torque disturbance attenuation and robust tracking performance, and this study has usefulness and applicability for the speed control system design of BLDC motors.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제30권7호
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pp.791-799
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2006
The aim of this paper is to design an adaptive speed control system of a marine diesel engine by fusion of hard computing based proportional integral derivative (PID) control and soft computing based fuzzy control methods. The model of a marine diesel engine is considered as a typical non oscillatory second order system. When its model and the actual marine diesel engine ate not matched, it is hard to control the speed of the marine diesel engine. Therefore, this paper proposes two methods in order to obtain the speed control characteristics of a marine diesel engine. One is an efficient method to determine the PID control parameters of the nominal model of a marine diesel engine. Second is a reference adaptive speed control method that uses a fuzzy controller and derivative operator for tracking the nominal model of the marine diesel engine. It was found that the proposed PID parameters adjustment method is better than the Ziegler & Nichols' method, and that a model reference adaptive control is superior to using only PID controller. The improved control method proposed here, could be applied to other systems when a model of a system does not match the actual system.
As constantly increasing wind power penetrates power grid, wind power plants (WPPs) are exerting a direct influence on the traditional power system. Most of WPPs are using variable speed constant frequency (VSCF) wind turbines equipped with doubly fed induction generators (DFIGs) due to their high efficiency over other wind turbine generators (WTGs). Therefore, the analysis of DFIG has attracted considerable attention. Precisely measuring optimum reference speed is basis of utilized maximum wind power in electric power generation. If the measurement of wind speed can be easily taken, the reference of rotation speed can be easily calculated by known system's parameters. However, considering the varying wind speed at different locations of blade, the turbulence and tower shadow also increase the difficulty of its measurement. The aim of this study is to design fuzzy controllers to replace the wind speedometer to track the optimum generator speed based on the errors of generator output power and rotation speed in varying wind speed. Besides, this paper proposes the fuzzy adaptive PID control to replace traditional PID control under rated wind speed in variable-pitch wind turbine, which can detect and analyze important aspects, such as unforeseeable conditions, parameters delay and interference in the control process, and conducts online optimal adjustment of PID parameters to fulfill the requirement of variable pitch control system.
PMSM(Permanent Magnet Synchronous Motor) has periodic torque ripple from the cogging torque and load conditions. This paper proposes the modified PID speed controller to reduce the speed ripple of the PMSM. The proposed modified PID controller uses a selective D(Differential) control term according to the speed error and the differential of the speed error. The proposed speed controller produces an additional torque reference such as torque compensator based on PI controller according to the speed error and the differential of the speed error, and it can reduce the vibration of the conventional D-control term with reduced speed ripple. Since the additional torque reference of the proposed speed controller is changed by the sign of the speed error and the differential of the speed error, a simple function to determine the sign of the error is used to produce the compensated torque. The proposed control scheme is verified by the computer simulation and the experiments.
Performance of a water-to-water multi-type heat pump system using R22 which has tow indoor units has been investigated experimentally. The refrigerant flow rate of each indoor unit was regulated by an electronic expansion valve and the total refrigerant flow rate of the system was controlled by a variable speed compressor. In the system, evaporator outlet pressure of refrigerant and outlet temperatures of secondary fluid from indoor units were selected as control variables. Experiments were executed for both cooling and heating modes using PID control method with fuzzy logic, and results of the test are compared with a classical PID method. In the case of PID control with fuzzy logic, the fuzzy control rules corrects PID parameters each time. Results show that PID control with fuzzy logic has the merits of quick response and reduced overshoot.
Recently Neural Network techniques have widely used in adaptive and learning control schemes for production systems. However, generally it costs a lot of time for learning in the case applied in control system. Furthermore, the physical meaning of neural networks constructed as a result is not obvious. And in practice since it is difficult to the PID gains suitably lots of researches have been reported with respect to turning schemes of PID gains. A Neural Network-based PID control scheme is proposed, which extracts skills of human experts as PID gains. This controller is designed by using three-layered neural networks. The effectiveness of the proposed Neural Network-based PID control scheme is investigated through an application for a production control system. This control method can enable a plant to operate smoothy and obviously as the plant condition varies with any unexpected accident. This paper goal is convergence speed progress about applied gain of PID controller using the neural networks.
Five control methods (Speed Control, PID Gain Scheduling, Loop Time Control, Simple PID, Switching Control) have been applied to the control of an Inline Co-axial valve by the simulation of AMESim. The simulation results have shown that the speed control method is the most stable and the fastest way to reach to the set point in the simulation of the flow control. Moreover, It has been found that the five control methods have the almost same characteristics in the power consumption, the counter electromotive force, and the motor angular velocity. According to the analysis results, the fast and stable control characteristics of the speed control method is the most suitable for the flow control using a inline co-axial valve with a DC(BLCD) motor.
This paper presents a dynamic modeling and a robust PID controller design process for the wire bonder head assembly. For the modeling elements, the system is divided into electrical system, magnetic system, and mechanical system. Each system is modeled by using the bond graph method. The PID controller is used for high speed/high accuracy position control of the wire bonder assembly. The Taguchi method is used to evaluate the more robust PID gain combinations than conventional one. This study makes use of an L18 array with three parameters varied on three levels. Computer simulations and experimental results show that the designed PID controller provides more improved signal to noise ratio and reduced sensitivity than the conventional PID controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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