Particle swarm based repetitive spline compensator for servo drives

• Autorzy: Basiński K. , Ufnalski B. , Grzesiak L M.

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2017.02.40

Warianty tytułu

PL

Kompenstor splajnowo-rojowy do procesów powtarzalnych dedykowany dla serwonapędów

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In this paper the particle swarm based repetitive spline compensator (PSBRSC), a new method of repetitive compensator implementation, is investigated. The proposed approach employs the particle swarm optimizer (PSO) to solve a dynamic optimization problem (DOP) related to the control task in a servo drive with a permanent magnet synchronous machine (PMSM) in online mode. The first novelty reported here is to use cubic spline interpolation to calculate the samples of PSBRSC signal that are located between the samples taken directly from the optimizer. Also the responsiveness of the repetitive controller is improved thanks to the introduction of the evaporation rate growth mechanism.

PL

W artykule przedstawiono kompensator splajnowo-rojowy (ang. particle swarm based repetitive spline compensator), nowa metodę realizacji kompensacji w procesach powtarzalnych. Zaproponowany układ wykorzystuje metodę roju cząstek do rozwiązywania w czasie rzeczywistym zagadnienia optymalizacji dynamicznej związanego z kształtowaniem sygnału modyfikującego uchyb regulacji w serwonapędzie z silnikiem synchronicznym z magnesami trwałymi (PMSM). Pierwszą nowością przedstawioną w artykule jest wykorzystanie interpolacji splajnowej trzeciego rzędu do wyznaczenia próbek sygnału wyjściowego kompensatora znajdujących się pomiędzy próbkami pochodzącymi bezpośrednio z optymalizatora. Ponadto szybkość reakcji kompensatora została poprawiona dzięki wprowadzeniu mechanizmu wzrostu współczynnika zapominania.

Słowa kluczowe

EN

repetitive process control; particle swarm optimization (PSO); dynamic optimization problem; cubic spline interpolation; servo drive

PL

proces powtarzalny; metoda roju cząstek; optymalizacja dynamiczna; interpolacja splajnowa; serwonapęd

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2017
• Tom: R. 93, nr 2
• Strony: 181--187
• Opis fizyczny: Bibliogr. 18 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Basiński K.

• Warsaw University of Technology, Institute of Control and Industrial Electronics, ul. Koszykowa 75, 00-662 Warszawa, Poland

autor

Ufnalski B.

• Warsaw University of Technology, Institute of Control and Industrial Electronics, ul. Koszykowa 75, 00-662 Warszawa, Poland

autor

Grzesiak L M.

• Warsaw University of Technology, Institute of Control and Industrial Electronics, ul. Koszykowa 75, 00-662 Warszawa, Poland

Bibliografia

• [1] Rumniak P., Ufnalski B., Grzesiak L. M.: Tuning of PI regulators in distributed control system for an electric vehicle, Przegla˛d Elektrotechniczny, vol. 9, pp. 290–294, 2015.
• [2] Jingqing Han: From PID to Active Disturbance Rejection Control, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 56(3), pp. 900–906, 2009.
• [3] Namazi M.M., Borujeni M.M., Rashidi A., Nejad S.M.S., Jin- Woo Ahn: Torque ripple reduction of switched reluctance motor drive with adaptive sliding mode control and Particle Swarm Optimization, 2015 IEEE International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM), 56(3), pp. 371-376, 7-11 July 2015.
• [4] Dabkowski P., Gałkowski K., Rogers E., Cai Z., Freeman C. T., Lewin P. L.: Iterative Learning Control Based on Relaxed 2D Systems Stability Criteria, IEEE Transactions on Control Systems Technology, 21(3), pp. 1016-1023, 2013.
• [5] Ufnalski B., Grzesiak L. M.: Repetitive neurocontroller with disturbance feedforward path active in the pass-to-pass direction for a VSI inverter with an output LC filter, Bulletin of the Polish Academy of Sciences Technical Sciences, vol. 64, iss. 1, pp. 115–125, March 2016.
• [6] Ufnalski B., Grzesiak L. M.: Artificial neural network based voltage controller for the single phase true sine wave inverter – a repetitive control approach, Przegla˛d Elektrotechniczny, vol. 4, pp. 14–18, 2013.
• [7] Wang Y., Gao F., Doyle F. J.: Survey on iterative learning control, repetitive control, and run-to-run control, Journal of Process Control, vol. 19, no. 10, pp. 1589-1600, 2009.
• [8] Norrlof M.: An adaptive iterative learning control algorithm with experiments on an industrial robot, IEEE Transactions on Robotics and Automation, vol. 18, no. 2, pp. 245-251, 2002.
• [9] Mandra S., Gałkowski K., Aschemann H., Rauh A.: Guaranteed cost iterative learning control - an application to control of permanent magnet synchronous motors, Proceedings of the 2015 IEEE 9th International Workshop on MultiDimensional (nD) Systems - nDS’ 15, pp. 45-50, 2015.
• [10] Kowalow D., Patan M., Paszke W., Romanek A.: Sequential design for model calibration in iterative learning control of DC motor, 20th International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics (MMAR), 2015, pp. 794-799, Aug. 2015.
• [11] Longman R. W.: Iterative/repetitive learning control: learning from theory, simulations, and experiments, Encyclopedia of the Sciences of Learning, pp. 1652-1657, 2012.
• [12] ABB: ABB introduces new robotic laser cutting solutions, 2012, http://www.abb.pl/cawp/seitp202/7b167f23f577e56cc1257a41 003ebd38.aspx
• [13] Fine B. T.: Practical Iterative Learning Control: Intuitive Methods for Precision Motion Control, Ph.D. dissertation, University of California, Berkeley, 2009.
• [14] Ufnalski B., Grzesiak L. M.: A plug-in direct particle swarm repetitive controller for a single-phase inverter, Przegla˛d Elektrotechniczny, vol. 6, pp. 6–11, 2014.
• [15] Ufnalski B., Grzesiak L. M.: Plug-in direct particle swarm repetitive controller with a reduced dimensionality of a fitness landscape – a multi-swarm approach, Bulletin of the Polish Academy of Sciences Technical Sciences, vol. 63, iss. 4, pp. 857–866, Dec. 2015.
• [16] Mathworks: Spline interpolation, 2016, http://www.mathworks.com/help/matlab/ref/spline.html
• [17] Ufnalski B., Grzesiak L. M.: Plug-in Direct Multi-Swarm Repetitive Controller for the Sine Wave Inverter – on Keeping Particles Diversified in a Dynamic and Noisy Environment, 6th International Conference on Power Engineering, Energy and Electrical Drives 10th International Conference on Compatibility and Power Electronics (CPE-POWERENG), 2016, 29.06 – 01.07, (accepted to print).
• [18] Ufnalski B., Basinski K.: Particle swarm based repetitive spline compensator, 2016, https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/56448- particle-swarm-based-repetitive-spline-compensator

Uwagi

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).