Analiza wpływu konkurencyjnych warstw Petriego na działanie regulatora neuronowo-rozmytego

• Autorzy: Derugo P.

Warianty tytułu

EN

Analysis of competitive petri layers impact on fuzzy Mamdani type regulator performance

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przeprowadzono analizę możliwości wykorzystania konkurencyjnych warstw Petriego w regulatorze neuronowo-rozmytym w celu poprawy wskaźników jakości sterowania. Opisano zasadę działania, oraz możliwe miejsca implementacji konkurencyjnej warstwy Petriego we wspomnianym regulatorze. Przeprowadzono serię badań symulacyjnych oraz eksperymentalnych. Jako obiekt badawczy użyto obcowzbudnego silnika prądu stałego w kaskadowej strukturze regulacji. Analizowany regulator został wykorzystany w zewnętrznej pętli regulacji prędkości.

EN

The article analyzes the possibility of using competitive Petri layers in neuro-fuzzy controller for improvement of control quality. Principle of operation, and the possible implementation of a competitive Petri layer in controller are presented. A series of simulations and experiments are conducted in order to show improvement. As a research plant separately excited DC motor in a cascade control structure was used. Analyzed controller is used in the outer speed control loop.

Słowa kluczowe

PL

regulator neuronowo-rozmyty; warstwy Petriego; sieci Petriego; sterowanie napędem elektrycznym

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
• Czasopismo: Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej. Studia i Materiały
• Rocznik: 2013
• Tom: Vol. 69, nr 33
• Strony: 97--110
• Opis fizyczny: Bibliogr. 6 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Derugo P.

• Politechnika Wrocławska, Instytut Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych, ul Smoluchowskiego 19, 50-372 Wrocław

Bibliografia

• 1. DERUGO P., DYBKOWSKI M., SZABAT K., Zastosowanie adaptacyjnego neuronowo-rozmytego regulatora prędkości z konkurencyjnymi warstwami Petriego do sterowania silnika elektrycznego, Przegląd Elektrotechniczny, vol. 89, nr 12, 2013, 64–67.
• 2. ORŁOWSKA-KOWALSKA T., SZABAT K., DYBKOWSKI M., Neuro-Fuzzy Adaptive Control of the IM Drive with Elastic Coupling, EPE – PEMC 2008, Poznań, Poland, on CD.
• 3. ORŁOWSKA-KOWALSKA T., SZABAT K., JASZCZAK K., The influence of parameters and structure of PI-type fuzzy-logic controller on DC drive system dynamics, Fuzzy Sets and Systems, 131, 2002, 251–264.
• 4. SERKIES P., SZABAT K., Predykcyjny regulator prędkości napędu dwumasowego z rozmytą adaptacją ograniczeń, Przegląd Elektrotechniczny, vol. 88, nr 4, 2012, 209–212.
• 5. WAI RONG-JONG, CHU CHIA-CHIN, Motion Control of Linear Induction Motor via Petri Fuzzy Neural Network, IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 54, No. 1, 2007, 281–295.
• 6. WAI RONG-JONG, LIU CHIA-MING, Robust Control for Linear Induction Motor Servo Drive Using Neural Network Uncertainty Observer, IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 56, No. 7, July 2009, 2667–2683.