BULANIK KAZANÇ AYARLAMALI NONLİNEER PI KONTROLÖRÜN KALICI MIKNATISLI DOĞRU AKIM MOTOR-DİNAMO SİSTEMİNE UYGULANMASI

Abstract

Bu makalede bulanık olarak kazancı ayarlanabilen PI kontrolör yapısı, RISC mimariye sahip bir mikrokontrolör ile gerçekleştirilmiştir. Bulanık kural yapısı ve bulanık işlemler, hata ve türevinin değişimini baz alarak, PI kontrolörün oran ve integral kazançlarını on-line olarak ayarlamaktadır. Bulanık-PI kontrol algoritması, kalıcı mıknatıslı doğru akım motorunun KMDA hızını kontrol etmek amacıyla RISC bir mikrokontrolör içerisinde on-line olarak çalıştırılmaktadır. Mikrokontrolör motorun hızını, endüvisine uygulanan gerilimi bir doğru akım kıyıcısı vasıtasıyla değiştirerek ayarlamaktadır. Uygulama sonuçları gözönüne alındığında, hazırlanan kontrolörün PI kontrolör ile karşılaştırılması sonucunda daha iyi bir kontrol performansı yakaladığı görülmüştür.

Keywords

• Bulanık Kazanç Programı, Bulanık - Pı, Kmda Motor Hız Kontrolü

APPLYING THE FUZZY GAIN SCHEDULING NONLINEAR PI CONTROLLER TO PERMANENT MAGNET DIRECT CURRENT MOTORDYNAMO SYSTEM

Abstract

This paper describes the realization of a fuzzy gain scheduling scheme of a PI controller using a RISC microcontroller. Fuzzy rules and reasoning are utilised on-line to determine the PI controller parameters based on the error signal and its first difference. The Fuzzy control algorithm is implemented in the RISC microcontroller to regulate the speed of a permanent magnet DC motor PMDC and works on-line. The microcontroller directly tunes the motor speed with a chopper converter which changes the motor terminal voltage. Application results demonstrate that better control performance can be achieved in comparison with traditional PI controllers

Keywords

• Fuzzy gain scheduling, Fuzzy-PI, PMDC motor speed control

References

1. TAKAMASHI Y., RABINS M. J., & AUSLANDER D. M., (1970) Control and dynamic systems. Menlo Park, NJ: Addison-Wesley.
2. ZHAO, Z.Y., TOMIZUKA, M. & ISAKA, S., (1993) Fuzzy gain scheduling of PID controllers, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, l (23), 5, 1392-1398.
3. LEE C. C., (1990) Fuzzy logic in control systems : fuzzy logic controller, part I. IEEE Trans. Syst. Man. Cybern., SMC-20, 404-418.
4. GUILLEMIN, P., (1994) Universal motor control with fuzzy logic, Fuzzy Sets and Systems, 63, 3, 339-348.
5. REZNIK L, GHANAYEM O, BOURMISTROV A, (2000) PID plus fuzzy controller structures as a design base for industrial applications, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 13(4), 419-430.
6. KUO, B. C., (1987) Automatic control systems. 5th. Ed. Englewood Cliffs, Prentice- Hall.