Odporność nieliniowych, złożonych algorytmów sterowania serwonapędami z silnikami z magnesami trwałymi na czynniki związane z implementacją w układach rzeczywistych

• Autorzy: Jastrzębski Marcin , Zawiślak Rafał

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2023.04.11

Warianty tytułu

EN

Robustness of nonlinear, complex algorithms for controlling servo drives with permanent magnet motors to factors related to implementation in real systems

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Współczesne serwonapędy bezpośrednie z silnikami z magnesami trwałymi są sterowane przez nieliniowe, złożone algorytmy sterowania. Algorytmy te są wyprowadzane przy upraszczających założeniach, których nie można dotrzymać przy implementacji w układach rzeczywistych. Liczne czynniki dotyczące realizacji sterowania, pomiarów sygnałów, niepełnego modelowania silnika i maszyny roboczej pojawiają się na etapie implementacji i mogą wpływać destrukcyjnie na jakość regulacji osiąganą w układzie rzeczywistym. W artykule dokonano analizy takich czynników i oceniono istotność ich wpływu na pracę układu, w którym sterowanie wyznaczono metodami adaptacyjnego sterowania nieliniowego ze zmiennymi w czasie barierowymi funkcjami Lapunowa. Badania dotyczą serwonapędu z silnikiem liniowym z magnesami trwałymi. Wyniki przedstawiono w licznych symulacjach i poprzez eksperymenty przeprowadzone w układzie rzeczywistym.

EN

In the article, using the example of nonlinear adaptive control with the limitation of state variables in a finite time, the authors show the influence of factors considered as "deteriorating" the control on the accuracy of tracking a given trajectory. Based on an accurate model of a linear drive with a permanent magnet synchronous motor, the destructive effect of unmodulated additional dynamics and non-linearities in the control algorithm was analysed. The analysis of the obtained results made it possible to apply remedies and evaluate their effectiveness. The article presents simulations, and tests carried out on a real system.

Słowa kluczowe

PL

silnik liniowy z magnesami trwałymi; odporność sterowania; sterowanie nieliniowe; ograniczenie zmiennych stanu

EN

permanent magnet linear motor; robustness of control; nonlinear control; state constraint

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2023
• Tom: R. 99, nr 4
• Strony: 63--69
• Opis fizyczny: Bibliogr. 28 poz., rys.

Twórcy

autor

Jastrzębski Marcin

• Politechnika Łódzka, Instytut Automatyki, ul. Stefanowskiego 18, 90-537 Łódź

• https://orcid.org/0000-0003-2130-1251

autor

Zawiślak Rafał

• Politechnika Łódzka, Instytut Automatyki, ul. Stefanowskiego 18, 90-537 Łódź

• https://orcid.org/0000-0002-8513-8679

Bibliografia

• [1] Chakraborty A. K., Sharma N., Control of permanent magnet synchronous motor (pmsm) using vector control approach, IEEE/PES Transmission and Distribution Conference and Exposition (T&D), (2016), 1-5, doi: 10.1109/TDC.2016.7519896.
• [2] Wang H., Leng J., Summary on development of permanent magnet synchronous motor, Chinese Control And Decision Conference (CCDC), (2018), 89-693, doi: 10.1109/CCDC.2018.8407219.
• [3] Yang X., Ge S.S., He W., Dynamic modelling and adaptive robust tracking control of a space robot with two link flexible manipulators under unknown disturbances. International Journal of Control, (2017), nr 91, 969–988. doi:10.1080/ 00207179.2017.1300837
• [4] Lorenz R.D., Robotics and automation applications of drives and converters, Prco IEEE, (2001), vol. 89, no. 6, pp. 951-962
• [5] Guziński J., Łuksza K., Morawiec M., Strankowski P., Krzemiński Z., "Bezczujnikowe sterowanie wolnoobrotowym silnikiem PMSM z kompensacja momentu zaczepowego", Scientific Bulletin of Electrical and Control Engineering Department of Gdańsk University of Technology, no. 60, pp. 27-31, 2018.
• [6] Yilmazel R., İbrahim A., Fuzzy Algorithm Based Speed Control for PMSM at Power Electronic Area, International Conference on Mechanism Science and Control Engineering, (2014) pp. 8
• [7] Saware A., Gavkar N., Shinde S., Kulkarniv P., Performance Improvement of PID Controller for PMSM Using ANFIS Controller, International Conference on Intelligent Controller and Computing for Smart Power (ICICCSP), (2022), 1-6, doi: 10.1109/ICICCSP53532.2022.9862372
• [8] Barrero O., Tilaguy S., Nova Y. M., Outdoors Trajectory Tracking Control for a Four Wheel Skid-Steering Vehicle, IEEE 2nd Colombian Conference on Robotics and Automation (CCRA), (2018), pp. 1-6
• [9] Kumar R., Gupta R. A., Singh B., Intelligent Tuned PID Controllers for PMSM Drive - A Critical Analysis, IEEE International Conference on Industrial Technology, (2006), 2055-2060, doi: 10.1109/ICIT.2006.372422
• [10] Bojarski J., Smolenski R., Kempski A., Leżyński P., Pearson’s random walk approach to evaluating interference generated by a group of converters, Applied Mathematics and Computation, V. 219, Issue 12, 2013, 6437-6444, ISSN 0096-3003, doi:10.1016/j.amc.2012.12.088
• [11] Bemporad A., Model Predictive Control Design: New Trends and Tools, 45th IEEE Conference on Decision and Control, (2006), 6678-6683, doi: 10.1109/CDC.2006.377490.
• [12] Gerasimov D. N., Liu L., Nikiforov V. O., Adaptive Backstepping Control with Fast Parametric Convergence for a Class of Nonlinear Systems, 18th European Control Conference (ECC), (2019), 3432-3437, doi: 10.23919/ECC.2019.8795898
• [13] Wang K., Liu Y., Huang C., Cheng P., Adaptive Backstepping Control with Extended State Observer for Wheeled Mobile Robot, 39th Chinese Control Conference (CCC), (2020), 1981-1986, doi: 10.23919/CCC50068.2020.9188593
• [14] Liu J., Gai W., Zhang J., Nonlinear Adaptive Backstepping with ESO for the Quadrotor Trajectory Tracking Control in the Multiple Disturbances, Int. J. Control Autom. Syst., (2019), nr 17, 2754-2768
• [15] Borreggine S., Monopoli V. G., Rizzello G., Naso D., Cupertino F., Consoletti R., A Review on Model Predictive Control and its Applications in Power Electronics, AEIT International Conference of Electrical and Electronic Technologies for Automotive (AEIT AUTOMOTIVE), (2019), 1-6, doi: 10.23919/ EETA.2019.8804594.
• [16] K. Szabat, K. Wróbel. S. Katsura, Application of multilayer Kalman filter to a flexible drive system IEEJ Journal of Industry Applications. vol. 11, no. 3, pp. 483-493, 2022.
• [17] Wróbel, K.; Serkies, P.; Szabat, K. Model Predictive BaseDirect Speed Control of Induction Motor Drive-Continuous and Finite Set Approaches. Energies 2020, 13, 1193 doi:10.3390/en130 51193
• [18] Kamiński, M.; Szabat, K. Adaptive Control Structure with Neural Data Processing Applied for Electrical Drive with Elastic Shaft. Energies 2021, 14, 3389 doi:10.3390/en14123389
• [19] Jastrzębski M., Kabziński J., Mosiołek P., Finite-Time, Robust, and Adaptive Motion Control with State Constraints: Controller Derivation and Real Plant Experiments, Energies (2022), 15(3), 934; doi:10.3390/en15030934
• [20] Jastrzębski M., Kabziński J., Mosiołek J., Adaptive Motion Control with State Constraints Using Barrier Lyapunov Functions doi:10.15199/48.2016.04.24 Przegląd Elektrotechniczny, ISSN 0033-2097, (2016), nr 4, 112-119
• [21] Broel-Plater B., Jaroszewski K., Dworak P., Minimizing the Impact of Non-Linear Stribeck Friction on Positioning of a Servo Drive, 23rd International Conference on Methods & Models in Automation & Robotics (MMAR), (2018), 870-875, doi: 10.1109/ MMAR.2018.8486112.
• [22] Kabziński J., Adaptive Servo Control with Polynomial Approximation of Stribeck Curve, Przegląd elektrotechniczny, (2014), ISSN 0033-2097, nr 5/2014. doi:10.12915/pe.2014. 05.04
• [23] Kabziński J., Jastrzębski M., Practical implementation of adaptive friction compensation based on partially identified LuGre model, 19th International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics (MMAR), (2014), 699-704, doi: 10.1109/MMAR.2014.6957439.
• [24] Schafer R. W., What Is a Savitzky-Golay Filter? IEEE Signal Processing Magazine, (2011), nr 28/4, 111-117, doi: 10.1109/MSP.2011.941097.
• [25] Hasan K., Meraj S. T., Othman M. M., Lipu M. S. H., Hannan M. A., Muttaqi K. M., Savitzky–Golay Filter-Based PLL: Modeling and Performance Validation, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, (2022), nr 71, 1-6, doi: 10. 1109/TIM.2022.3196946.
• [26] Guziński J., Morawiec M., Krzemiński Z., Łuksza K., Strankowski P., Kouzou A., Sensorless Low Speed PMSM Motor Control with Cogging Torque Compensation, 2nd International Conference on Smart Grid and Renewable Energy (SGRE), (2019), 1-6, doi: 10.1109/SGRE46976.2019.9021019.
• [27] Zhen, S., Chen, P., Chen, X. et al. Force Ripple Modeling and Minimizing of an Ironless Permanent-Magnet Linear Synchronous Motor, International J. Precis. Eng. Manuf., (2019), nr 20, 927–935, doi: 10.1007/s12541-019-00065-5
• [28] Kabziński J., Mosiołek P., Adaptive, nonlinear state transformation-based control of motion in presence of hard constraints, Bulletin of the polish academy of sciences, Technical sciences, (2020), nr 68/5, doi: 10.24425/bpasts.2020.134653

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).