Analysis of the Sudden Load Change Responses of the Data-Driven Control and Model-Based Control Methods for DC Motor Control

Author:

SONUGÜR Güray1ORCID

Affiliation:

1. AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ, TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ

Abstract

Doğru Akım (DA) motor hız denetleyicilerinde bozucu etkilere karşı direnç gösterme ve her türlü dış etki karşısında referans noktasını en az hata ile takip etmek kritik öneme sahiptir. DA motorlarda en sık karşılaşılan bozucu etki ani yük değişimleridir. Bu nedenle denetleyicilerin ani yük değişimlerine karşı hızlı ve etkili bir yanıt oluşturulması ve referans değerden en az sapmayı gerçekleştirmesi gerekir. Bu çalışmada DA motorlarda meydana gelebilecek ani yük değişimlerine karşı model tabanlı ve veri güdümlü yöntemlerin yanıtları analiz edilmiştir. Veri güdümlü kontrol (VGK), denetleyiciyi tasarlamak ve optimize etmek için toplanan giriş-çıkış verilerini kullanan öğrenme tabanlı bir kontrol yöntemidir. Model tabanlı kontrol (MTK) yönteminde ise, kontrol edilecek sistemin matematiksel modeli hesaplanır. Çalışma kapsamında model tabanlı yöntem olarak Oransal-İntegral-Türev (PID), veri güdümlü yöntemler olarak yapay sinir ağları (YSA) ve kontrol süreçlerinde zaman serilerini de dikkate alan dışsal girdili otoregresif sinir ağları (NARX) denetleyiciler incelenmiştir. Böylece DA motor hız kontrolünde model tabanlı, veri güdümlü ve veri güdümlü + zaman serili olmak üzere üç farklı yaklaşımın performansları incelenmiştir. Deneysel çalışmalarda simülasyon değil gerçek motorlar kullanılmış ve deneyler 100 rpm (DAM1) ve 300 rpm (DAM2) hızına sahip kalıcı mıknatıslı DA motorlar kullanılarak gerçek zamanlı olarak gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, toplam normalize hata, yükselme zamanı ve maksimum yüzde aşma performans ölçütleri kullanılarak sunulmuş ve yöntemlerin başarılı ve başarısız yönleri tartışılmıştır.

Publisher

Politeknik Dergisi

Subject

Colloid and Surface Chemistry,Physical and Theoretical Chemistry

Reference39 articles.

1. [1] Carlet, P.G., Favato, A., Bolognani, S., Dorfler, F., “Data-driven predictive current control for synchronous motor drives,” ECCE 2020 - IEEE Energy Conversion Congress and Exposition, 5148–5154, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., (2020).

2. [2] Özlük, F., Sayan, H., Üniversitesi, G., et al., “Matlab GUI ile DA Motor için PID Denetleyicili Arayüz Tasarımı,” Journal of Advanced Technology Sciences, 3(3): 10–18, (2013).

3. [3] Manjunatha, H.K.R., Immanuel, J., Parvathi, C.S., Bhaskar, P., Sudheer, L.S., “Implementation of PID controller in MATLAB for real time DC motor speed control system”, Sensors and Transducers 126(3): 110–118, (2011).

4. [4] Ekinci, S., Hekimoglu, B., Demiroren, A., Eker, E., “Speed Control of DC Motor Using Improved Sine Cosine Algorithm Based PID Controller,” 3rd International Symposium on Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies, ISMSIT 2019 - Proceedings, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 1-7, (2019).

5. [5] Gökçe, B., Koca, Y.B., Aslan, Y., “Doğru Akım Motorunun PID ile Hız Kontrolü ve Zorlamalı Yükler Altında Performans Analizi,” European Journal of Science and Technology, 21: 549–554, (2021).

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3