Application of genetic algorithms to parameter identification of dc motor drives

• Autorzy: Orłowska-Kowalska T. , Szabat K.

Warianty tytułu

PL

Zastosowanie algorytmów genetycznych do identyfikacji parametrów silnika obcowzbudnego prądu stałego

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper deals with the application of genetic algorithm to the parameter identification of DC motor drive based on easy measurable motor variables. Three identification methods of the electro-magnetic as well as mechanical motor parameters were discussed. The first one is based on current and simple speed sensor (used to measured the steady-stay speed). The second and the third methods based on only current sensor, yet they need to change moment of inertia (second one) or load torque (third one). Identification results for all three methods were presented and evaluated.

PL

W pracy przedstawiono badania związane z zastosowaniem algorytmów genetycznych do identyfikacji parametrów schematu zastępczego silnika obcowzbudnego prądu stałego. Przedstawiono trzy metody identyfikacji. Pierwsza z nich bazuje na czujnikach: prądu i prostym czujniku prędkości (wykorzystywany do pomiaru prędkości w stanie ustalonym). Dwie pozostałe bazują na pomiarze samego prądu; wymagają one jednak zmiany momentu bezwładności (druga metoda) lub momentu obciążenia (trzecia metoda). Przydatność opisanych metod została potwierdzona w testach symulacyjnych.

Słowa kluczowe

EN

identification; DC drive; genetic algorithm

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
• Czasopismo: Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej. Studia i Materiały
• Rocznik: 2004
• Tom: Vol. 56, nr 24
• Strony: 159--170
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Orłowska-Kowalska T.

• Instytut Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych, Politechnika Wrocławska, 50-370 Wrocław, ul. Smoluchowskiego 19

autor

Szabat K.

• Instytut Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych, Politechnika Wrocławska, 50-370 Wrocław, ul. Smoluchowskiego 19

Bibliografia

• [1] MOONS C., DE MOON B., Parameter identification of induction motor drives, Automatica, Vol. 31, No. 8, pp. 1137-1147.
• [2] SODERSTROM T., STOICA P.: System identification, Prentice Hall Int., 1994.
• [3] BALARA D., ZILKOVA J., Parameter identification of nonlinear DC motor model using neural networks, Proc. of EDPE '96, High Tatras, Slovakia, 1996, pp. 548-553.
• [4] ORŁOWSKA-KOWALSKA T., MIGAS P., Parameter identify-cation of electrical motors using neural networks; a case of DC motor, Proc. of SENE'99, Łódź, Poland, 1999, pp. 495-504 (in Polish).
• [5] HART S., RANJBAR A., MULHALL B., Parameter identification for a dc machine using a simple speed sensor, Proc. of PCIM 2000, pp. 325-330.
• [6] RAZIK H., REZZOUG A., An application of genetic algorithm to the identification of electrical parameters of an induction motor, Proc of PEMC 2000, Vol. 6, pp. 6.1-6.4.
• [7] MAN K. F., TANG K. S., KWONG S., Genetic algorithms: concept and applications, IEEE Transaction of Industrial Electronic, Vol. 43, No. 5, pp. 519-534.
• [8] TANG K. S., MAN K. F., GU D. W., Structured Genetic Algorithms for Robust H Control System Design, IEEE Trans, on Industr. Electronic, Vol. 43, No. 5, pp. 519-534.
• [9] GOLDBERG D. E., Genetics Algorithms in Search, Optimisation and Machine Learning, Addison-Weslay, 1989.
• [10] STANCZAK J., Development of the Ideas and Algorithms for Self-improved Evolutionary Systems, Ph.D. thesis, Warsaw University of Technology, 1999 (in Polish).