Czasopismo | PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY | Rocznik 2018 - zeszyt 5

Porównanie struktur regulacyjnych dla napędu bezpośredniego z silnikiem PMSM ze zmiennym momentem bezwładności i obciążenia

Comparison of control structures for direct drive with PMSM motor with variable inertia and load torque

10.15199/48.2018.05.23

Tomasz PAJCHROWSKI

nr katalogowy: 113567
10.15199/48.2018.05.23

Streszczenie

W pracy dokonano oceny efektów implementacji neuronowego regulatora prędkości uczonego w czasie rzeczywistym według algorytmu RPROP (ang. Resilient backPROPagation ) z układem: jednopętlowym WRM (ang. Without Reference Model), dwupętlowym MFC (ang. Model Following Control) i MRAC (ang. Model Reference Adaptive Control) dla napędu bezpośredniego z silnikiem synchronicznym z magnesami trwałymi (ang. PMSM) oraz zmiennym momentem bezwładności i obciążenia w funkcji kąta położenia wału silnika. Przeprowadzono liczne badania symulacyjne i eksperymentalne na podstawie których dokonano oceny właściwości regulacyjnych układu regulacji prędkości obrotowej.

Abstract

The evaluation of the implementation of the real-time neural speed controller according to the RPROP (Resilient backPROPagation) algorithm was performed with a single-loop WRM (Without Reference Model), MFC (Model Following Control) and Model Reference Adaptive Control (MRAC) for direct drive with PMSM motor with variable inertia and load torque. Numerous simulations and experiments have been performed, the basis of which the control system have been evaluated

Słowa kluczowe

Keywords

Bibliografia

[1] Bose B.K., Chio K.M., Kim H.J., Self Tunning Neural Network Controller for Induction Motor Drives, IEEE Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, (2002), Vol.1, 152-156.
[2] Chen D., York M., Adaptive Neural Inverse Control Applied to Power Systems, IEEE Power Systems Conference and Exposition, (2006), 2109-2115.
[3] Colina-Morles E., Mort N., Inverse Model Neural Network - Based Control of Dynamic Systems, IEEE Control- Conference, (1994), Vol. 2, 955- 960.
[4] Leonard W., Control of electrical drives, Berlin, Heiderberg, Springer-Verlag, (2001).
[5] Fayez F. M. El-Sousy, High-Performance Neural-Network Model-Following Speed Controller for Vector-Controlled PMSM Drive System, IEEE International Conference on Industrial Technology ICIT (2004).
[6] Lusu Guo, Leila Parsa, Model Reference Adaptive Control of Five-Phase IPM Motors Based on Neural Network, IEEE Transactions on Industrial Electronics, (2012), vol. 59, no. 3.
[7] Nguyen D.H., Widrow B., Neural Networks for Self-Learning Control Systems, Control Systems Magazine, IEEE (April 1990), Volume:10, Issue: 3,.
[8] Pajchrowski T., Robust control of PMSM system using the structure of MFC, COMPEL: The International Journal for Computation and Mathematics in Electrical and Electronic Engineering, (2011),Vol. 30 Issue: 3, pp.979 - 995.
[9] Pajchrowski, T., Zawirski, K.: Application of artificial neural network for adaptive speed control of PMSM drive with variable parameters, COMPEL, The International Journal for Computation and Mathematics in Electrical and Electronics Engineering, (2013) Vol. 32, No. 4.
[10] Pajchrowski, K. Zawirski, K. Nowopolski, Neural Speed Controller Trained Online by Means of Modified RPROP Algorithm, IEEE Trans. Ind. Informat., (2015), vol. 11, no. 2, pp. 560-568.
[11] Rahman M.A., Hoque M.A.,On-line adaptive artificial neural network based vector control of permanent magnet synchronous motors, IEEE Transactions on Energy Conversion, (1988), vol. 13, No. 4, pp.311-318.
[12] Riedmiller M., Braun H., A direct adaptive method for faster backpropagation learning: The RPROP algorithm, IEEE International Conference on Neural Networks (1993), vol. 1, 28pp. 586-591.
[13] Rutkowski L., Computational Intelligence Methodts and Techniques, (2008) Springer-Verlag.
[14] Mohamed Y.A.-R.I., Adaptive Self-Tuning speed control for Permanent-Magnet Synchronous Motor Drive with Dead Time, IEE Transactions on energy conversion, (2006) Vol. 21, No. 4.
[15] Tursini M., Parasiliti F., Zhang D. , Real-Time Gain Tuning of PI Controllers for High-Performance PMSM Drives, IEEE Transactions of Industrial Applications, (2002) Vol. 38, No. 4,.

Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp - zaloguj się. Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!

Publikacja


e-Publikacja (format pdf) - nr 113567 "Porównanie struktur regul..." licencja: Osobista Produkt cyfrowy	10.00 zł

Zeszyt


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - e-zeszyt (pdf) 2018-5 licencja: Osobista Produkt cyfrowy	55.00 zł

Prenumerata

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista

Produkt cyfrowy
Nowość

762.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)	1002.00 zł brutto 927.78 zł netto 74.22 zł VAT (stawka VAT 8%)

1002.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna	960.00 zł brutto 888.89 zł netto 71.11 zł VAT (stawka VAT 8%)
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - pakowanie i wysyłka	42.00 zł brutto 34.15 zł netto 7.85 zł VAT (stawka VAT 23%)

1002.00 zł

Zeszyt

2018-5

Twój Koszyk

Publikacja

Zeszyt

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma