Analiza wpływu rozmieszczenia konkurencyjnej warstwy Petriego w neuronowo-rozmytym regulatorze adaptacyjnym na właściwości dynamiczne układu napędowego

• Autorzy: Derugo P. , Dybkowski M. , Szabat K.

Identyfikatory

DOI

10.12915/pe.2014.06.07

Warianty tytułu

EN

Analysis of the impact of the position of competitive Petri layer in neuro-fuzzy adaptive controller on the dynamic properties of the drive system

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono analizę możliwości rozmieszczenia konkurencyjnej warstwy Petriego w neuronowo-rozmytym regulatorze adaptacyjnym typu PI. Zbadano wpływ ilości zerowanych sygnałów na działanie układu napędowego. Rozważania teoretyczne oraz badania symulacyjne potwierdzono zostały przez testy eksperymentalne.

EN

In the paper an issues related to the neuro-fuzzy adaptive controller with Petri layer are presented. The effect of number of zeroed signals on motor performance is examined. Theoretical and simulation studies are confirmed by experimental tests.

Słowa kluczowe

PL

regulator adaptacyjny; konkurencyjne warstwy Petriego; sieci Petriego; napęd elektryczny

EN

adaptive regulator; Petri competitive layer; Petri nets; electric drive

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2014
• Tom: R. 90, nr 6
• Strony: 35--39
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Derugo P.

• Politechnika Wrocławska, Instytut Maszyn Napędów i Pomiarów Elektrycznych, Wybrzeże Wyspiańskiego 27, 50-370 Wrocław

autor

Dybkowski M.

• Politechnika Wrocławska, Instytut Maszyn Napędów i Pomiarów Elektrycznych, Wybrzeże Wyspiańskiego 27, 50-370 Wrocław

autor

Szabat K.

• Politechnika Wrocławska, Instytut Maszyn Napędów i Pomiarów Elektrycznych, Wybrzeże Wyspiańskiego 27, 50-370 Wrocław

Bibliografia

• [1] Vasak M., Peric N., Stability analysis of a patched LQR control system for constrained multi-mass electrical drives, Przegląd Elektrotechniczny, 85 (2009), n.7, 109–114
• [2] Szabat K., Serkies P., Zastosowanie sterowania predykcyjnego w układzie napędowym z połączeniem sprężystym, Przegląd Elektrotechniczny, 86 (2010), nr 2, 380–383
• [3] Serkies P., Szabat K., Dybkowski M., Predykcyjna regulacja prędkości układu dwumasowego z silnikiem indukcyjnym – badania symulacyjne. Przegląd Elektrotechniczny, 86 (2010), nr 10, 303–306
• [4] Brock S., Sterowanie ślizgowe napędem bezpośrednim z silnikiem synchronicznym z magnesami trwałymi, Przegląd Elektrotechniczny, 86 (2010), nr 4,134-137
• [5] Pajchrowski T., Zastosowanie struktury MFC do odpornej regulacji prędkości obrotowej, Przegląd Elektrotechniczny, 86, (2010), nr 2, 319-324
• [6] Rong-Jong W., Chia-Chin C., Motion Control of Linear Induction Motor via Petri Fuzzy Neural Network, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 54 (2007), n.1,281-295
• [7] Rong-Jong W., Chia-Ming L., Robust Control for Linear Induction Motor Servo Drive Using Neural Network Uncertainty Observer, IEEE Transactions On Industrial Electronics, 56 (2009), n.7, 2667-2683
• [8] Szabat K., Dybkowski M., Derugo P., Zastosowanie adaptacyjnego neuronowo-rozmytego regulatora prędkości z konkurencyjnymi warstwami Petriego do sterowania silnika elektrycznego, Przegląd Elektrotechniczny, 89 (2013), nr 12, 64-67
• [9] Mamdani E.H., Applications of fuzzy algorithms for control of simple dynamic plant. Proceedings IEEE , No. 121 (12)., (1974), 1585 - 1588
• [10] Orlowska-Kowalska T., Szabat K., Dybkowski M., Neuro-Fuzzy Adaptive Control of the IM Drive with Elastic Coupling’, EPE – PEMC (2008), Poznań, Poland, on CD
• [11] Szabat K., Struktury sterowania elektrycznych układów napędowych z połączeniem sprężystym; Oficyna wydawnicza Politechniki Wrocławskiej; Wrocław 2008