Адаптивное управление двигателем постоянного тока
Автор: Бураков Михаил Владимирович, Шишлаков Владислав Федорович
Журнал: Известия Самарского научного центра Российской академии наук @izvestiya-ssc
Рубрика: Машиностроение и машиноведение
Статья в выпуске: 4-3 т.18, 2016 года.
Бесплатный доступ
В статье рассматривается модификация адаптивной системы с эталонной моделью (АСЭМ) для управления угловой скоростью двигателя постоянного тока. Как известно, АСЭМ при большом значении коэффициента скорости адаптации позволяет быстро уменьшить ошибку. Однако при этом возникают высокочастотные колебания, которые могут привести к неустойчивости. Предлагаемая модификация АСЭМ заключается в использовании переменного коэффициента скорости адаптации, настраиваемого с помощью нейросетевой подсистемы. Нейронная сеть представляет собой четырехканальную структуру с нелинейными активационными функциями каждого канала, форма которых настраивается с помощью генетической оптимизации. Влияние изменений момента нагрузки двигателя компенсируется изменением коэффициента адаптации. Результаты вычислительных экспериментов в MatLab Simulink, приведенные в статье, что предлагаемый подход к разработке АСЭМ позволяет значительно улучшить качество переходных процессов по сравнению с традиционной схемой.
Двигатель постоянного тока, адаптивное управление с эталонной моделью, нейронная сеть, генетический алгоритм
Короткий адрес: https://sciup.org/148204729
IDR: 148204729
Список литературы Адаптивное управление двигателем постоянного тока
- Бобцов А.А., Никифоров В.О. Адаптивное управление по выходу: проблематика, прикладные задачи и решения//Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2013. № 1 (83). С. 1 -14.
- Astrom K. J., Wittenmark B. Adaptive Control, Addison Wesley, 1995. 574 p.
- Gang T. Adaptive control design and analysis. John Wiley &Sons, New Jersey, 2003. 601 p.
- Pankaj S., Shailendra J., Nema R. K. Effect of Adaptation Gain in Model Reference Adaptive Controlled Second Order System//ETASR -Engineering, Technology & Applied Science Research Vol. 1, No.3, 2011, pp. 70-75.
- Ali A.T., Tayeb E. B., Mohd O.B. Adaptive PID Controller for DC Motor Speed Control//International Journal of Engineering Inventions, Volume 1, Issue 5, 2012. pp. 26-30.
- Prabhu K., Bhaskaran V. M. Optimization of a Control Loop Using Adaptive Method//International Journal of Engineering and Innovative Technology (IJEIT) Volume 1, Issue 3, 2012. pp. 133-138.
- Galvez J.M. Performance assessment of a model reference adaptive control technique applied to dc-motors control with variable rotational inertia//ABCM Symposium Series in Mechatronics, 2014. Vol. 6, part 1, pp. 231 -241.
- Ezzeldin M., van den Bosch P.P.J., Waarsing R. Improved Convergence of MRAC Design for Printing System//Proceedings of American Control Conference, St. Louis, MO, USA. 2009. pp. 3232 -3237.
- Stankovic M.R., Naumovic M.B., Manojlovic S.M., Mitrovic S.T. Fuzzy model reference adaptive control of velocity servo system//FACTA UNIVERSITATIS Series: Electronics and Energetics Vol. 27, No 4, 2014, pp. 601 -611.
- Takagi T., Sugeno M. Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control//IEEE Trans. Systems Man Cybernet. 1985. Vol.15, № 116. P. 116-132.
- Бураков М.В. Нейронные супервизоры в системах управления электроприводом//V Всероссийская НПК «Автоматизированный электропривод и промышленная электроника», Новокузнецк, 20-22 ноября 2012 г., С. 22-27.
- Бураков М.В. Нейросетевая реализация ПИД-регулятора//XVI Всероссийская НТК «Нейроинформатика-2014»: Сборник научных трудов. В 3-х частях. Ч. 3. М.: НИЯУ МИФИ, 2014. С.117-125.
- Бураков М. В., Кирпичников А.П. Синтез дискретного нейро-пид регулятора//Вестник Казанского технологического университета. 2014. Т.17. № 1. С. 286-288.
- Шишлаков В.Ф., Житкова С. В., Турубанов М. А. Обзор алгоритмов поиска экстремума целевой функции применительно к задачам оптимизации электрических машин//«Завалишинские чтения-10». Сборник докладов. СПб: ГУАП, 2010. С.237 -248.
- Бураков М.В. Синтез нейронного регулятора//Изв. Академии наук. Теория и системы управления. 1999. №3. С.140-145.
- Бураков М.В. Генетический алгоритм: теория и практика. СПб, ГУАП. 2008. 164 с.
