Czasopismo | PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY | Rocznik 2022 - zeszyt 2

Application of Artificial Neural Network for Speed Control of BLDC Motor 90KW in Electrical Bus

10.15199/48.2022.02.47

nr katalogowy: 136107
10.15199/48.2022.02.47

Streszczenie

Istnieje wiele badań dotyczących pojazdów elektrycznych mających na celu zmniejszenie zanieczyszczenia środowiska przez pojazdy wykorzystujące paliwa kopalne. Zalety stosowania silnika BLDC to wysoka sprawność, wysoki moment obrotowy, obniżony poziom hałasu, długa żywotność i łatwa konserwacja. Stosowanie silników BLDC w pojazdach elektrycznych czasami nie jest optymalne ze względu na różne nastawy i obecność obciążeń. Następnie konieczne jest sterowanie prędkością silnika, aby silnik mógł działać prawidłowo. W badaniach wykorzystano metodę Sztucznej Sieci Neuronowej (ANN). SSN na tym regulatorze prędkości jest praktycznym sterowaniem napięcia wejściowego falownika 3-fazowego, dzięki czemu prędkość silnika BLDC może być zgodna z wartością zadaną. W symulacji w niniejszych badaniach, kontrolowany SSN jest stosowany do autobusów elektrycznych o dużym momencie obrotowym, z symulacji widać, że SSN w oparciu o sterowanie może dobrze działać. (Zastosowanie sztucznej sieci neuronowej do sterowania prędkością silnika BLDC 90KW w autobusie elektrycznym)

Abstract

There are many research on electric vehicles to reduce environmental pollution due to vehicles that use fossil fuels. The advantages of using a BLDC motor are high efficiency, high torque, reduced noise, long lifetime, and easy maintenance. Using of BLDC motors in electric vehicles is sometimes not optimal due to varying set points and presence of loads. Then a speed motor is needed to be controlled so the motor can work properly. In this research using the Artificial Neural Network (ANN) method. The ANN on this speed controller is practical as a 3-phase inverter input voltage control so the speed of BLDC motor can match the set point. In the simulation in this research, controlled based ANN is applied to electric buses with large torque, from the simulation it can be seen that Controlled based ANN can work well.

Słowa kluczowe

Keywords

Bibliografia

[1] R. M. Pindoriya, S. Rajendran, dan P. J. Chauhan, “Speed Control of BLDC Motor Using PWM Technique,” International Journal of Advance Engineering and Research Development (IJAERD), pp. 1-6, 2014
[2] S. Priya dan A. Patan, “Speed Control of Brushless DC Motor Using Fuzzy Logic Controller,” IOSR Journal of Electrical and Electronics Engineering (IOSR-JREE), vol. 10, pp. 65-73, 2015
[3] K.ZdenkoandB.Stjepan“FuzzyControllerDesignTheoryand Applications,” © 2006 by Taylor & Francis Group.
[4] J.X. Shen, Z.Q. Zhu, D. Howe, and J.M. Buckley, “Fuzzy Logic Speed Control and Current-Harmonic Reduction in Permanent- Magnet Brushless AC Drives,” IEEE Proc.-Electr. Power appl., vol. 152, no. 3, pp. 437-446, 2005 V. N. Arjun, A. H. Nair, G. Balakrishnan, T. S. Vishnu, dan V. Sojan, “Speed Control of a BLDC Motor Using PWM Control Technique,” International Journal of Innovative Research in Electrical, Electronics, Instrumentation and Control Engineering (IJIREEICE), vol. 4, Issue 6, pp. 18-21, June 2016 A. Jaya, E. Purwanto, M. B. Fauziah, F. D. Murdianto, G. Prabowo, dan M. R. Rusli, “Design of PID-Fuzzy for Speed Control of Brushless DC Motor in Dynamic Electric Vehicle to Improve Steady-State Performance,” International Electronics Symposium on Engineering Technology and Applications (IES- ETA), pp. 179-184, 2017 T. C. Siong, B. Ismail, S. F. Siraj, M. F. N. Tajuddin, N. S. Jamoshid, M. F. Mohammed, “Analysis of Fuzzy Logic Controller for Pemanent Magnet Brushless DC Motor Drives,” IEEE Student Conference on Research and Development (SCOReD), pp. 436-441, Dec 2010 J. N. Ansari dan S. L, "Speed Control of BLDC Motor for Electric Vehicle," International Journal of Engineering Research &Technology (IJERT), vol. 3, pp. 1666 - 1671, 2014 R. Krishnan, “Electric Motor Drives : Modeling, Analysis, and Control,” Prentice Hall, 2001, pp. 577-580. Drives and Controls,” Wiley, 2012, pp. 33-39.
[11] A. Mamadapur dan U. Mahadev, “ Control of BLDC Motor Using Neural Network Controller and PID Controller,” 2nd International Conference on Power and Embedded Drive Control (ICPEDC), pp. 146-151, 2019G. O. Young, “Synthetic structure of industrial plastics (Book style with paper title and editor),” in Plastics, 2nd ed. Vol. 3, J. Peters, Ed. New York: McGraw-Hill (1964) 15–64.
[12] A. P. Singh, U. Narayan, and A. Verma, ''Speed Control of DC Motor Using PID Controller Based on Matlab, Innovative Systems Design and Engineering,'' Vol.4, No.6, Jun. 2013.
[13] S. A. Hamoodi, I. I. Sheet, dan R. A. Mohammed, “A Comparison between PID controller and ANN controller for speed control of DC Motor,” 2nd International Conference on Electrical, Communication, Computer, Power and Control Engineering ICECCPCE19, pp. 221-224, 2019
[14] N. Subramonium, P. Shetty, G. Saravanan, dan S. Vivekanandan, “Technology and Key Strategy of IE4 Permanent Magnet Brushless DC Motor Drive for Electric Vehicle Application,” Int Journal of Engineering Research and Application, vol. 7, Issue 2, pp. 25-31, February 2017
[15] Lalit Kumar, Shailendra Jain, ―Electric propulsion system for electric vehicular technology: A review‖, Renewable and Sustainable Energy Review 29, pp. 924-940, 2014
[16] K. Kumar, “Knowledge Extraction From Trained Neural Networks,” Int Journal of Information & Network Security (IJINS), vol. 1, No. 4, pp. 282-293, October 2012
[17] F. A. Pamuji, N. Arumsari, M. Ashari, H. Suryoatmojo, Soedibyo, “Predictivity Duty Cycle of Maximum Power Point Tracking Based on Artificial Neural Network and Bootstrap Method for Hybrid Photovoltaic/Wind Turbine System Considering Limitation Voltage of Grid,” Journal on Advanced Research in Electrical Engineering, Vol. 4, No. 2, pp. 79-86, Oct 2020
[18] L. K. Agrawal, B. K. Chauhan, G. K. Banerjee, “Speed Control of Brushless DC Motor Using Conventional Controllers,” Internal Journal of Pure and Applied Mathematics, Vol. 119, No.16, pp. 3955-3961, 2018
[19] Q. Weinkang, S. Yutao, “Analysis and Simulation on Torque Ripples of BLDC Motor,” TELKOMNIKA, Vol. 13, No. 2, pp. 381-390, June 2015
[20] M. P. Maharajan, S. A. E. Xavier, “Design of Speed Control and Reduction of Torque Ripple Factor in BLDC Motor Using Spider Based Controller,” IEEE Transaction on Power Electronics, Vol. 31, No. 8, pp. 7823-7837, August 2019
[21] H. Yu, “Levenberg-Marquardt Training,” Intell. Syst., p. 16
[22] F. A. Pamuji, D. Danier, Soedibyo, B. Sudarmanta, H. L. Guntur, P. R. Praskosa, I. S. Waskito,” Comparison of BLDC Motor Controller Design for Electric Vehicles Using Fuzzy Logic Controller and Artificial Neural Network”, Przegląd Elektrotechniczny, june 2021
[23] F. A. Pamuji, H. Miyauchi, “Maximum Power Point Tracking of Multi-Input Inverter for Connected Hybrid PV/Wind Power System Considering Voltage Limitation in Grid”, International Review on Modelling and Simulations (IREMOS), Vol.11, no.3, 2018.

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

Publikacja


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-publikacja (pdf) z zeszytu 2022-2 , nr katalogowy 136107 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	10.00 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

2022-2

Twój Koszyk

Publikacja

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma