Zastosowanie adaptacyjnego regulatora opartego na zbiorach rozmytych typu II do sterowania prędkością układu napędowego

• Autorzy: Knychas S. , Szabat K.

Warianty tytułu

EN

Adaptive speed control of drive system with 2-type neuro-fuzzy controller

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono zagadnienia związane z zastosowaniem adaptacyjnej struktury sterowania opartej na zbiorach typu drugiego do regulacji prędkości układu napędowego o zmiennym momencie bezwładności. Po krótkim wstępnie przedstawiono adaptacyjną strukturę sterowania typu MRAS z modelem odniesienia. Omówiono zbiory rozmyte typu drugiego wraz z podaniem ich cech charakterystycznych. Zawarto wybrane badania symulacyjne pokazujące odporność układu sterowania na zmianę parametrów obiektu. Rozważania teoretyczne zweryfikowano na stanowisku laboratoryjnym. Otrzymane wyniki świadczą o bardzo dobrych właściwościach dynamicznych i statycznych analizowanej struktury sterowania.

EN

The paper explores issues related to the application of the adaptive control structure with a neuro-fuzzy controller based on the type-2 fuzzy sets to the drive system with a changeable moment of inertia. After a short introduction the adaptive control structure based on the MRAS concept is introduced; the characteristic futures of the 2-type fuzzy sets are described. A simulation study showing the properties of the drive sysfem with changeable parameters is followed by experimental tests confirming the theoretical considerations. The obtained results testify for very goud properties of the analyzed structure.

Słowa kluczowe

PL

zbiory rozmyte typu 2; sterowanie adaptacyjne; regulatory neuronowo-rozmyte; regulacja prędkości

EN

type-2 fuzzy sets; adaptive control; neuro-fuzzy controllers; speed control

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2011
• Tom: R. 87, nr 4
• Strony: 160--163
• Opis fizyczny: Bibliogr. 18 poz., rys.

Twórcy

autor

Knychas S.

autor

Szabat K.

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

Bibliografia

• [1] Vasak M., Peric N., Stability analysis of a patched LQR control system for constrained multi-mass electrical drives, Przegląd Elektrotechniczny, vol. 85, no. 7, s. 109-114, 2009.
• [2] Szabat K., Serkies P., Zastosowanie sterowania predykcyjnego w układzie napędowym z połączeniem sprężystym. Przegląd Elektrotechniczny vol. 86, no. 2, s. 380-383, 2010.
• [3] Serkies P., Szabat K., Dybkowski M., Predykcyjna regulacja prędkości układu dwumasowego z silnikiem indukcyjnym -badania symulacyjne. Przegląd Elektrotechniczny, vol. 86, no. 10, s. 303-306, 2010.
• [4] Brock S., Sterowanie ślizgowe napędem bezpośrednim z silnikiem synchronicznym z magnesami trwałymi, Przegląd Elektrotechniczny, R. 86, nr 4 s. 134-137, 2010.
• [5] Tomasz Pajchrowski: Zastosowanie struktury MFC do odpornej regulacji prędkości obrotowej, Przegląd Elektrotechniczny, R. 86, nr 2, s.319-324, 2010.
• [6] Yesma Bendaha , Benyouness Mazari , Mustapha Benghanem, System sterowania trójfazowym silnikiem indukcyjnym przy wykorzystaniu logiki rozmytej i algorytmów genetycznych, Przegląd Elektrotechniczny, R. 86, nr 9, s. 343- 347, 2010.
• [7] Velagic, J. Galijasevic, A., Design of fuzzy logie control of permanent magnet DC motor under real constraints and disturbances, IEEE Control Aplication, no. 10 ,s. 461-466. 2009.
• [8] Dybkowski M., Orłowska-Kowalska T., Analiza indukcyjnego napędu bezczujnikowego z estymatorem MRASCC w wybranych stanach pracy, Przegląd Elektrotechniczny. R. 86, nr 2, s. 136-141, 2010.
• [9] Orłowska-Kowalska T., Szabat K., Damping of Torsional Vibrations in Two-Mass System Using Adaptive Sliding Neuro-Fuzzy Approach, IEEE Trans. Ind. Informatics, vol.4, no.1, pp. 47-57, 2008.
• [10] Liang Q., Mendel J. M., Interval Type-2 fuzzy Logic Systems: Theory and Design, IEEE transaction on fuzzy systems, no. 5, s. 535-550, 2000.
• [11] Karnik N. N., Mendel J. M., Operation on type-2 fuzzy sets, Fuzzy Sets And Systems, no. 122, 327-348, 2001.
• [12] Abiyev R. H., Kaynak O., Type-2 fuzzy Nueral Structure for Identyfication and Control of Time-Varying Plants, w druku TIE/IEEE 2010.
• [13] Puyin L., Hongxing L. Fuzzy neural Network theory and application, Springer 2004.
• [14] Łęski J., Systemy neuronowo-rozmyte, WNT Warszawa, 2008.
• [15] L. Qilian, J.M Mendel, Interval type-2 fuzzy logic systems: theory and design, IEEE Transactions On Fuzzy Systems, vol. 8, no. 5, pp. 535 - 550, 2002.
• [16] H.A. Hagras, , A Hierarchical Type-2 Fuzzy Logic Control Architecture For Autonomous Mobile Robots, IEEE Transactions On Fuzzy Systems, vol. 12, no. 4, pp.524 - 539, 2004.
• [17] R. John, S. Coupland, Type-2 Fuzzy Logic: A Historical View , IEEE Computational Intelligence Magazine, vol. 2 no. 1, pp. 57 - 62, 2007.
• [18] Zhi Liu; Yun Zhang; Yaonan Wang; A Type-2 Fuzzy Switching Control System for Biped Robots, vol. 37 no.6, pp.1202-1213, 2007.