Neuronowy regulator prędkości obrotowej odporny na zmiany bezwładności

• Autorzy: Jakubowski M. , Nowakowski K. , Zawirski K.

Warianty tytułu

EN

A neural speed controller robust to inertia changes

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W ramach niniejszej pracy zaprezentowany został neuronowy regulator prędkości obrotowej odporny na zmiany bezwładności. Celem pracy było opracowanie struktury regulatora oraz dobór optymalnego algorytmu uczenia. Stworzony regulator sterował pracą silnika prądu stałego. Metodologia prowadzonych badań zakładała zbadanie działania układu w szerokim zakresie zmian momentu obciążenia oraz bezwładności. Projektowanie przeprowadzono w taki sposób, aby badany układ napędowy wykazywały dobre właściwości regulacyjne w szerokim zakresie zmiany bezwładności obciążenia. Proces syntezy regulatora został szczegółowo opisany w ramach niniejszej pracy. Analizie poddano szereg badań symulacyjnych, w ramach których rozpatrywano wybrane wskaźniki jakości dla różnych wartości bezwładności oraz momentu obciążenia. Dokonano także analizy porównawczej badanego regulatora neuronowego z optymalnie nastrojonym klasycznym regulatorem PID. Uzyskane wyniki symulacyjne zostały przeniesione na grunt implementacji fizycznego obiektu sterowania.

EN

This paper presents a neural network speed controller that is robust to inertia changes. The main object of this study was to establish the structure of the controller and to create an optimal learning algorithm. Within the project, the created controller steered the operation of a DC motor. The methodology of the research involved studying the effects of the system over a wide range of load torque and inertia changes. The project was carried out in a such way that good regulatory properties over a wide range of inertia changes were performed for the drive systems. The synthesis of the controller is described in details in this paper. The analysis of series simulation studies including selected quality indicators for different values of inertia and different load torque is conducted. Moreover, the comparative analysis of the neural control and the optimally tuned classical PID controller is performed. The obtained simulation results were used for implementation of a physical control object.

Słowa kluczowe

PL

regulator neuronowy; sterowanie neuronowe; sztuczna inteligencja; uczenie maszynowe; PID

EN

neural controller; neural controlling; artificial intelligence; machine learning; PID

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2014
• Tom: R. 60, nr 10
• Strony: 840--844
• Opis fizyczny: Bibliogr. 5 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Jakubowski M.

• Instytut Automatyki I Inżynierii Informatycznej, Politechnika Poznańska, ul. Piotrowo 3a, 60-965 Poznań

autor

Nowakowski K.

• Instytut Automatyki I Inżynierii Informatycznej, Politechnika Poznańska, ul. Piotrowo 3a, 60-965 Poznań

autor

Zawirski K.

• Instytut Automatyki I Inżynierii Informatycznej, Politechnika Poznańska, ul. Piotrowo 3a, 60-965 Poznań

Bibliografia

• [1] Comza A., Pitica D.: Artificial Neural Network And PID Based Control System For DC Motor Drives, Optimization of Electrical and Electronic Equipment, 2008.
• [2] Kang Y., Chu M.H., Chang M.W., Chen Y.W., Chen M.C.: The Self- Tuning Neural Speed Regulator Applied to DC Servo Motor, Natural Computation, 2007.
• [3] Korbicz J., Obuchowicz A. i Uciński D.: Sztuczne sieci neuronowe : podstawy i zastosowania, Warszawa: Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, 1994.
• [4] Liu Z., Zhuang X., Wang S..: Speed Control of a DC Motor Using BP Neural Networks, Control Applications, 2003.
• [5] Tadeusiewicz R.: Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych z przykładowymi programami, Warszawa: Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, 1998.