Analiza wykorzystania regulatora neuronowo-rozmytego z warstwą tranzycji w sterowaniu silnikiem prądu stałego w zakresie prędkości ultra niskich

• Autorzy: Derugo P.

Warianty tytułu

EN

Analysis of neuro-fuzzy pid controller with Petri transition layer for DC motor working with ultra-low speed

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przeprowadzono analizę możliwości wykorzystania adaptacyjnego regulatora neuronowo-rozmytego z warstwą tranzycji Petriego do sterowania obiektem w postaci układu dwóch silników prądu stałego połączonych wałem sztywnym. W modelu obiektu sterowanego uwzględniono parametry rzeczywiste układu zasilania oraz silników. Zasadność modelowania tarcia czy rezystancji kluczy w stanie braku przewodzenia kluczy wynika z istotności tych zjawisk w zakresie prędkości ultra niskich. Eksperymenty symulacyjne przeprowadzono z użyciem biblioteki SimPowerSystems środowiska Matlab-Simulink.

EN

Paper show analysis of possible usage of adaptive neuro-fuzzy controller with Petri transition layer as speed controller for drive system with DC motor with significant friction and working with ultra-low speed. Two identical DC motors are connected with stiff shaft, both friction and electrical parameters of power supply are included in model. Model has been build using Matlab SimPowerSystems library in order to include phenomenens which are significant in low and ultra low speed operation area. As low speed less than 10% of nominal speed is considered.

Słowa kluczowe

PL

regulator neuronowo-rozmyty; warstwa Petriego; warstwa tranzycji; prędkości ultra niskie

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
• Czasopismo: Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej. Studia i Materiały
• Rocznik: 2014
• Tom: Vol. 70, nr 34
• Strony: 233--245
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz., rys.

Twórcy

autor

Derugo P.

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

Bibliografia

• [1] BROCK S., ZAWIRSKI K., New approaches to selected problems of precise speed and position control of drives, 38th Annual Conference on IEEE Industrial Electronics Society IECON, 2012, 6291–6296.
• [2] DERUGO P., SZABAT K., Algorytm implementacji regulatora rozmytego o niskim koszcie numerycznym, Przegląd Elektrotechniczny, vol. 90, nr 11, 2014, 235–238.
• [3] DERUGO P., SZABAT K., Implementation of the low computational cost fuzzy PID controller for two-mass drive system, IEEE 16th International Power Electronics and Motion Control Conf. and Exposition PEMC, 2014, 564–568.
• [4] DERUGO P., SZABAT K., Analysis of adaptive neuro-fuzzy PD controller with competitive Petri layers in speed control system for DC motor, Computer Applications in Electrical Engineering, 2013, 267–280.
• [5] DERUGO P., Analiza wpływu konkurencyjnych warstw Petriego na działanie regulatora neuronowo-rozmytego, Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej, Nr 69, Studia i Materiały, Nr 33, Oficyna Wydawnicza PWr., Wrocław 2013.
• [6] 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.
• [7] JASTRZĘBSKI M., KABZIŃSKI J., Optimisation of Takagi–Sugeno fuzzy models by pseudo-bacterial genetic algorithm, Proc. of the 10th IEEE International Conf. on Methods and Models in Automation and Robotics, 2004.
• [8] JASTRZĘBSKI M., On-line parameter tuning of discontinuous fuzzy friction compensator in linear drive, IEEE International Symposium on. Information, Communication and Automation Technologies ICAT, 2013, 1–6.
• [9] WAI R.-J., CHU C.-C., Motion Control of Linear Induction Motor via Petri Fuzzy Neural Network, IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 54, No. 1, 2007, 281–295.