Adaptacyjny i odporny regulator neuronowy w dwupętlowej strukturze MFC dla napędu o zmiennych parametrach

• Autorzy: Pajchrowski T.

Identyfikatory

DOI

10.12915/pe.2014.05.07

Warianty tytułu

EN

Adaptive and robust neural controller in two-loop structure of MFC for the drive with variable parameters

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono wyniki symulacyjne adaptacyjnego i odpornego regulatora prędkości z zastosowaniem sztucznej sieci neuronowej dla napędu z silnikiem PMSM w dwu-pętlowej strukturze MFC. Zostały porównane dwa regulatory neuronowe, jeden działający w trybie offline, drugi w trybie online. Przedstawione wyniki badań symulacyjnych ilustrują poprawne działanie adaptacyjnej i odpornej regulacji prędkości na zmianę parametrów układu napędowego.

EN

This paper presents the results of simulation of adaptive and robust speed controller for PMSM motor drive by structure of the MFC. Both controllers use the technique of artificial neural networks. An adaptive speed control is trained online, and robust is trained offline method. The simulation results confirm the correct operation of the robust and adaptive speed control to change the parameters of the drive system.

Słowa kluczowe

PL

regulator odporny; PMSM; MFC; sieć neuronowa; regulator adaptacyjny

EN

adaptive control; robust control; PMSM; MFC; neural networks

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2014
• Tom: R. 90, nr 5
• Strony: 35--40
• Opis fizyczny: Bibliogr. 25 poz., rys., schem., tab., wykr.

Twórcy

autor

Pajchrowski T.

• Politechnika Poznańska, Instytut Automatyki i Inżynierii Informatycznej, ul. Piotrowo 3a, 60965 Poznań

Bibliografia

• [1] Akpolat H.Z., Asher G.M., Clare J.C., A practical approach to the design of robust speed controllers for machine drives, IEEE Transaction on Industrial Electronics, 47 (2000), n.2, 315-324
• [2] Astrom K., Hagglund T., PID controllers: Theory, design and tuning, ISA Research Triangle Park (1995)
• [3] Cmosija P., Bjazic T., Krishnan R., Yangt H. Y., Robustness of PM Brushless DC Motor Drive Adaptive Controller with Reference Model and Signal Adaptation Algorithm, IEEE ISIE 2006, July 9-12, 2006, Montreal, Quebec, Canada
• [4] Deskur J., Praktyczna metoda projektowania regulatorów prędkości i położenia odpornych na zakłócenia i zmiany parametrów napędu, V Krajowa Konferencja Naukowa Sterowanie w Energoelektronice i Napędzie Elektrycznym, SENE 2001, Łódź-Arturówek, 14-16 listopada 2001r., tom I, 105-110
• [5] Dodds S.J., Sliding Mode vector Control of PMSM Drives with Minimum Energy Position Following, in Proc. 13th International Power Electronics and Motion Control Conferences EPEPEMC 2008, 1 -3 September 2008, Poznan, Poland, paper ID 712 on CD-ROM, 2590-2597
• [6] Ellis G., Control System Design Guide, Third Edition: Using Your Computer to Understand and Diagnose Feedback Controllers, Elsevier, Academic Press, (2004)
• [7] El-Sousy, F.F.M. High-performance neural-network modelfollowing speed controller for vector-controlled PMSM drive system, Industrial Technology, 2004. IEEE ICIT '04. 2004 IEEE International Conference on, 418-424 Vol. 1
• [8] Gong Shu-qiu, Ding Xi-ying, He Xiao-ran, Ren Hai-yan, Research of PMSM controller based on 2DOF-PID algorithm, Electrical Machines and Systems, 2007. ICEMS. International Conference on, pp. 1116-1119, 2007
• [9] Grzesiak L., Meganek V., Sobolewski J., Ufnalski B., DTC_SVM Drive with ANN-based Speed Controller,” PELINCEC Conference, Warsaw University of Technology, CD, (2005).
• [10] Grzesiak L. M., Meganek V., Sobolewski J, Ufnalski B., Online Trained Neural Speed Controller with Variable Weight Update Period for Direct-Torque-Controller AC Drive,” EPEPEMC Conference, Portoroz, CD, (2006).
• [11] El-Sousy, F.F.M., High-performance neural-network modelfollowing speed controller for vector-controlled PMSM drive system,“ Industrial Technology, 2004. IEEE ICIT '04. 2004 IEEE International Conference, pp. 418-424 Vol. 1, (2004)
• [12] Hasegawa M., Nitta Y., Matsui K., Robust Current Regulator with 2 DOF Structure and Stability Analysis for IPMSM Drives under High Speed, pp. 1146-1154, EPE-PEMC 2006, Portoro2, Slovenia
• [13] Orlowska-Kowalska T., Szabat K., Control of the Drive System with Stiff and Elastic Coupling using Adaptive Neuro-Fuzzy Approach, IEEE Trans. On Industrial Electronics, 51 (2007), n.4, 228-240
• [14] Leonard W., Control of electrical drives, Berlin, Heiderberg, Springer (2001).
• [15] Pajchrowski T., Robust control of PMSM system using the structure of MFC, COMPEL: The International Journal for Computation and Mathematics in Electrical and Electronic Engineering, 30 (2011),Iss: 3, 979 – 995
• [16] Pajchrowski T., Zawirski K., Adaptive Neural Speed Controller for PMSM Servodrive with Variable Parameters,” Proceedings of EPE-PEMC 2012 ECCE Europe Conference and Exposition Conference, 4th to 6th September 2012 , Novi Sad, Serbia (2012).
• [17] Pajchrowski T., Zawirski K., Application of artificial neural network for adaptive speed control of PMSM drive with variable parameters, Proceedings of XXII Symposium on Electromagnetic Phenomena in Nonlinear Circuits, EPNC’2012, Pula, Croatia, 26 -29 June (2012).
• [18] Pajchrowski T., Zawirski K., Application of Artificial Neural Network to Robust Speed Control of Servodrive. IEEE Transaction on Industrial Electronics, 54 (2007), no.1, 200-207
• [19] Riedmiller M., Braun H., A direct adaptive method for faster backpropagation learning: The RPROP algorithm, IEEE International Conference on Neural Networks pp. 586-591, vol. 1, 28 March – 1 April, (1993).
• [20] Rahman M.A., Hoque M.A., On-line adaptive artificial neural network based vector control of permanent magnet synchronous motors, IEEE Transactions on Energy Conversion, 13 (1988), n.4, 311-318
• [21] Rutkowski L., Computational Intelligence Methodts and Techniques, Springer-Verlag, (2008).
• [22] Skoczkowski S., Osypiuk R., Pietrusiewicz K., Odporna regulacja PID o dwóch stopniach swobody. Wydawnictwo Naukowe PWN S.A., Warszawa 2006.
• [23] Skoczkowski S., Robust model following control with use of a plant model. International Journal of Systems Science, 32, (2001), n.12, 1413-1427.
• [24] Vittek J., Briś P., Kakyś P., Śtulrajter M., Vavruś V., Control of Flexible Drive with PMSM emploing Forced Dynamics, in Proc. 13th International Power Electronics and Motion (2008).
• [25] Zawirski K., Deskur J., Kaczmarek T., Automatyka Napędu Elektrycznego, Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, Poznań 2012.