Application of artificial bee colony algorithm to auto-tuning of linear-quadratic regulator for PMSM position control

• Autorzy: Tarczewski T. , Grzesiak L M.

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2016.06.11

Warianty tytułu

PL

Zastosowanie algorytmu sztucznej kolonii pszczół do samostrojenia regulatora liniowo-kwadratowego sterującego położeniem PMSM

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In this paper auto-tuning process of linear-quadratic regulator (LQR) for position control of permanent magnet synchronous motor (PMSM) is presented. The novelty of the proposed solution lies in use of artificial bee colony (ABC) optimization algorithm to calculate gain coefficients of controller. In order to maintain selected state and control variables of drive in a permissible level, the ABC algorithm has been extend for solving constrained optimization problem. Proper operation of auto-tuning procedure was investigated by numerical simulations.

PL

W artykule przedstawiono proces samostrojenia regulatora liniowo-kwadratowego przeznaczonego do regulacji położenia silnika synchronicznego o magnesach trwałych. Oryginalność proponowanego rozwiązania polega na zastosowaniu algorytmu optymalizacyjnego sztucznej kolonii pszczół do wyznaczenia współczynników wzmocnień regulatora. W celu utrzymywania wartości wybranych zmiennych stanu i sygnałów sterujących w dopuszczalnym zakresie, algorytm optymalizacyjny rozszerzono o możliwość rozwiązywania problemów optymalizacyjnych z ograniczeniami. Poprawne działanie algorytmu automatycznego strojenia zostało zbadane w testach symulacyjnych.

Słowa kluczowe

EN

linear quadratic regulator; Artificial Bee Colony Algorithm; auto-tuning; PMSM

PL

regulator liniowo-kwadratowy; algorytm sztucznej kolonii pszczół; samostrojenie; PMSM

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2016
• Tom: R. 92, nr 6
• Strony: 57--62
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Tarczewski T.

• Institute of Physics, Faculty of Physics, Astronomy and Informatics, Nicloaus Copernicus University, Grudziądzka 5, 87-100 Toruń, Poland

autor

Grzesiak L M.

• Institute of Control and Industrial Electronics, Faculty of Electrical Engineering, Warsaw University of Technology, Koszykowa 75, 00-662 Warsaw, Poland

Bibliografia

• [1] Krishnan R., Permanent magnet synchronous and brushless DC motor drives, CRC Press, 2009
• [2] Abrahamsen F., Blaabjerg F., Pedersen J.K., Efficiency improvement of variable speed electrical drives for HVAC applications, in Energy Efficiency Improvements in Electronic Motors and Drives, Springer, 2000, 130–135
• [3] Liu G., Kurnia A., De Larminat R., Desmond P., O’Gorman T., A low torque ripple PMSM drive for EPS applications, in Proc. IEEE APEC Conf., 2 (2004), 1130–1136
• [4] Boldea I., Control issues in adjustable speed drives, IEEE Ind. Electron. Mag., 2 (2008), n.3, 32–50
• [5] Choi H.H., Yun H.M., Kim Y., Implementation of evolutionary fuzzy PID speed controller for PM synchronous motor, IEEE Trans. Ind. Informat., 11 (2015), n.2, 540–547
• [6] Pajchrowski T., Zawirski K., Nowopolski K., Neural speed controller trained online by means of modified RPROP algorithm, IEEE Trans. Ind. Informat., 11 (2015), no.2, 560–568
• [7] Safonov M., Athans M., Gain and phase margin for multiloop LQG regulators, IEEE Trans. Autom. Control, 22 (1977), n.2, 173–179
• [8] Tarczewski T., Grzesiak, L.M., Constrained state feedback speed control of PMSM based on model predictive approach, IEEE Trans. Ind. Electron., (2015), IEEE Early Access Article, DOI: 10.1109/TIE.2015.2497302
• [9] Robandi I., Nishimori K., Nishimura R., Ishihara N., Optimal feedback control design using genetic algorithm in multimachine power system, Int. J. Elec. Power & En. Sys., 23 (2001), no.4, 263–271
• [10] Ufnalski B., Kaszewski A., Grzesiak L.M., Particle swarm optimization of the multioscillatory LQR for a three-phase fourwire voltage-source inverter with an LC output filter, IEEE Trans. Ind. Electron., 62 (2015), n.1, 484–493
• [11] Karaboga D., Basturk B., A powerful and efficient algorithm for numerical function optimization: artificial bee colony (ABC) algorithm, Jour. of Global Optim., 39 (2007), no.3, 459-471
• [12] Karaboga D., Basturk B., On the performance of artificial bee colony (ABC) algorithm, Applied soft computing, 8 (2008), n.1, 687-697
• [13] Kazmierkowski M.P., Krishnan R., Blaabjerg F., Control in Power Electronics, Selected Problems, Academic Press, 2002
• [14] Grzesiak L.M., Tarczewski T., PMSM servo-drive control system with a state feedback and a load torque feedforward compensation, COMPEL, 32 (2013), n.1, 364-382
• [15] Karaboga D., Akay B., A modified artificial bee colony (ABC) algorithm for constrained optimization problems, Applied Soft Computing, 11 (2011), n.3, 3021-3031
• [16] Goldberg D.E., Deb K., A comparison of selection schemes used in genetic algorithms, in Foundations of Genetic Algorithms, 1991, 69-93

Uwagi

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.