Fuzzy logic controller of the ventilation system

• Autorzy: Rinkevičiene R. , Kriaučiunas J.

Warianty tytułu

PL

Sterownik systemu wentylacyjnego wykorzystujący logikę rozmytą

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

This paper considers the closed loop model of ventilation system with induction motor drive. The Takagi-Sugeno fuzzy logic controller with PD created. Proposed fuzzy logic controller was created using Matlab and function ANFIS (adaptive neuro-fuzzy inference system).The ventilation system model was simulated with three types of different controllers: conventional PI (proportional-integral), PD (proportional-derivative) and Fuzzy logic PD controller. The advantages of created fuzzy logic controller and simulation results of proposed system were presented and analyzed.

PL

W pracy rozpatrzono model systemu wentylacyjnego ze sprzężeniem zwrotnym wykorzystującego silnik indukcyjny. Dla tego systemu stworzono sterownik PD w oparciu o zasady logiki rozmytej (fuzzy logic). Sterownik zrealizowano w środowisku Matlab-Simulink. Przedstawiono i przeanalizowano metodą symulacyjną podstawowe charakterystyki zaproponowanego sterownika.

Słowa kluczowe

EN

fuzzy logic; controller; Simulink; MATLAB; induction motor; closed loop

PL

logika rozmyta; sterownik; MATLAB/Simulink; silnik indukcyjny; sprzężenie zwrotne

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2012
• Tom: R. 88, nr 7b
• Strony: 192--194
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., schem., tab., wykr

Twórcy

autor

Rinkevičiene R.

autor

Kriaučiunas J.

• Vilnius Gediminas technical university, faculty of Electronics, Naugarduko str. 41, LT- 03227 Vilnius,

Bibliografia

• [1] Smilgevičius A., Rinkevičienė R., Simulation of transients in the Mechanical part of Electromechanical system, Proc. 10-th Int. Conference on Mathematical Modeling and Analysis (2005), 155-162.
• [2] Juraitis S., Rinkevičienė R., Kriaučiūnas J., Modelling of twomass system with elasticity, Electrical and Control Technologies (2009), 227-230.
• [3] Juraitis S., Rinkevičienė R., Kilikevičius A., Modeling of Performance of two-mass variable speed drive in closed loop system, Electrical and Control Technologies (2010), 130-133.
• [4] Tanaka, K., Wang, H. O., Fuzzy control systems design and analysis: a linear matrix inequality approach (2002).
• [5] Bose B. K., Modern Power Electronics and AC Drives Prentice Hall PTR ( 2002).
• [6] Rinkevičienė R., Batkauskas V., Influence of the Inverter Boost Voltage on the transients of variable speed drive, Electronics and Electrical Engineering (2009),No. 4(92), 75-78.
• [7] Rinkevičienė R., Petrovas A., Modelling of Frequency controlled induction drive with ventilator load, Electronics and Electrical Engineering (2009), No. 6(94), 69-73.
• [8] Keming X., Lin T., Jianwei Z., The Takagi-Sugeno fuzzy model identification method of parameter varying systems, Proc. Rough Sets Current Trends RSCTC’98 (1998), 155-163.
• [9] Lisauskas S., Rinkevičienė R., Model of ventilation system drive with Fuzzy controller, Electronics and Electrical Engineering (2010),No. 10(106), 13-16.
• [10] Chen G., Introduction to fuzzy sets, fuzzy logic, and fuzzy control systems, CRC press (2001).
• [11] Nour M. I. H., Ooi J., Chan K. Y., Fuzzy logic control vs. conventional PID control of an inverted pendulum robot, Int. Conference on Intelligent and Advanced Systems (2007), 209-214