Kalıcı Mıknatıslı Doğru Akım (PMDC) Motorları için Modellemeye Dayalı Hız Kontrolünün Deneysel Uyguları

Öz

Bu çalışmada, özellikle akademik çalışmalarda ve endüstride sıklıkla kullanılan kalıcı mıknatıslı doğru akım (PMDC) motorlarının gerçek zamanlı hız kontrolü gerçekleştirilmiştir. Öncelikle gürbüz bir geri besleme kontrolü için gerekli olan PMDC motorların elektromekanik modellemesi Kirchoff-Newton yasaları kullanılarak elde edilmiştir. Ardından, PMDC motorun gerçek sistem parametreleri kullanılarak elde edilen tam ve doğru dinamik modeli kullanılarak uygun Oransal-İntegral (PI) kontrolcü parametreleri kararlılık kriterlerine bağlı olarak bulunmuştur. Benzer şekilde gürbüz bir geri besleme kontrolü için gerekli olan Oransal-İntegral-Türevsel (PID) kontrolcü parametreleri ise kontrol kuramında sıklıkla tercih edilen Ziegler-Nichols yöntemi kullanılarak belirlenmiştir. Yapılan gerçek zamanlı ve karşılaştırılmalı hız kontrol performans deneylerinden elde edilen sonuçlara göre, özellikle tam ve doğru bir dinamik modele dayalı Ziegler-Nichols parametre ayarlamalı PID kontrolcünün bilinmeyen harici yükler altında dahi daha iyi bir performans sergilediği ve hız yörünge takip kontrolünü geleneksel PI kontrolcüye göre güçlendirdiği gözlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• PMDC motor
• Hız Kontrol
• Ziegler-Nichols

Experimental Applications of Modeling-Based Speed Control for Permanent Magnet Direct Current (PMDC) Motors

Öz

In this study, real-time speed control of permanent magnet direct current (PMDC) motors, which are frequently used in academic studies and industry, has been performed. First of all, electromechanical modeling of PMDC motors required for robust feedback control was obtained by using Kirchoff-Newton laws. Then, the appropriate Proportional-Integral (PI) controller parameters were worked out depending on the stability criteria by using the exact and accurate dynamic model of the PMDC motor obtained by using the real system parameters. Similarly, the PID controller parameters required for robust feedback control were determined using the Ziegler-Nichols method, which is often preferred in control theory. According to the results obtained from the real-time and comparative speed control performance experiments, it was observed that the Ziegler-Nichols parameter-tuned PID controller, based on a exact and accurate dynamic model, performs better even under unknown external loads and strengthens the speed trajectory tracking control compared to the traditional PI controller.

Anahtar Kelimeler

• PMDC motor
• Speed Controller
• Ziegler-Nichols

Kaynakça

1. Elsrogy, W. M. Fkirin, M. A. Hassan, M. A. M. Speed Control of DC Motor Using PID Controller Based on Artificial Intelligence Techniques. 1st Institute of Electrical and Electronics Engineer International Conference on Control, Decision and Information Technologies. 2013.
2. Dosiek, L. Pillay, P. Cogging Torque Reduction in Permanent Magnet Machines. Institute of Electrical and Electronics Engineer Transactions on Industry Application. 2007;43(6).
3. Siong, T. C. Ismail, B. Mohammed, M. F. Tajuddin, M. F. N. Rahim, S. R. B. A. Isa, Z. M. Study of Fuzz and PI Controller for Permanent-Magnet Brushless DC Motor Drive. 4th International Power Engineering, Optimization and Computing Conference. 2010.
4. Amiri, P. Bagheri, M. Speed Control of DC Motor by Programmable Logic Control with High Accuracy. Universal Journal of Control and Automation.2013;1(4).
5. Özkan, E. Kontrol Sistemlerinin Modellenmesi ve PID Kontrolörü. İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. 2006.
6. Kılıç, E. Özbalcı, Ü. Özçalık, H. R. Lineer Olmayan Dinamik Sistemlerin Yapay Sinir Ağları ile Modellenmesinde MLP ve RBF Yapılarının Karşılaştırılması. Elektrik Elektronik ve Biyomedikal Mühendisliği Konferansı. 2012.
7. Ziegler, J. G. Nichols, N. B. Optimum Settings for Automatic Controllers. Transactions of the A.S.M.E. 1942.
8. Kanojiya R. G, Meshram P. M, 2012a. Optimal Tuning of PI Controller for Speed Control of DC Motor Drive Using Particle Swarm Optimization. Internaional Conference on Advances in Power Conversion and Energy Technologies. 2-4 August 2012, Mylavaram, India.

9. Vatansever F, Şen D, 2013. Genetik Algoritma Tabanlı PID Kontrolör Simülatörü Tasarımı. Uludağ Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 18(2), 7-18.
10. Kennedy J, Eberhart R. C, 1995. Particle Swarm Optimization. International Conference on Neural Networks, 27 November- 1 December 1995, Perth, Austrilia.
11. Berber Ö, Ateş M, Alhasan H. A, Güneş M, 2016. Parçacık Sürü Optimizasyonu ve PID ile Mobil Robotun Optimum Yörünge Kontrolü. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 19(3), 165-169, 2016, Kahramanmaraş, Türkiye.
12. Çavuşlu M. A, karakuzu C, Şahin S, 2010. Parçacık Sürü Optimizasyonu Algoritması ile Yapay Sinir Ağı Eğitiminin FPGA Üzerinde Donanımsal Gerçeklenmesi. Politeknik Dergisi. 13(2), 83-92, 2010.
13. Köse F, Kaplan K, Ertunç H. M, 2013. PID ve Bulanık Mantık ile DC Motorun Gerçek Zamanda STM32F407 Tabanlı Hız Kontrolü. Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, 26-28 Eylül 2013, Malatya, Türkiye.
14. Fkirin M. A. and Khira M. A. E, 2023. Enhanced Antenna Positioning Control System Using Adapted DC Servo Motor and Fuzzy-PI Controller. IEEE Access. 11, 102661-102668.
15. Kayışlı K, Uğur M, 2017. 3 Serbestlik Dereceli Bir Robot Kolun Bulanık Mantık ve PID ile Kontrolü. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. 5(4), 223-234, Ankara, Türkiye.
16. Guo Y. and Mohamed M. E. A, 2020. Speed Control of Direct Current Motor Using ANFIS Based Hybrid P-I-D Configuration Controller. IEEE Access. 8, 125638-125647
17. Hekimoğlu B, 2019. Böbrek-ilhamlı Algoritma ile Ayarlanan PID Kontrolör Kullanarak DC Motor Hız Kontrolü. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. 8(2) 652-663.
18. Şahin A. Akyazi K., Sahin Ö., E., ve Çakir O., 2021. DC Motorun Hız Kontrolü İçin Meta-Sezgisel Algoritma Tabanlı PID Denetleyici Tasarımı. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. 10(2), 533–549.
19. Doğruer, T., 2023. Dc Motorun Hiz Kontrolü İçin Kesir Dereceli Pid Kontrolör Tasarimi ve Dayaniklilik Analizi. Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 10(19), 15-28.
20. Ogata, K, 1997. Modern Control Engineering. Upper Saddle River, N.J: Prentice Hall.