LQR+I and Fuzzy Logic Controller Design for DC Motor Position Control

Öz

Permanent magnet Direct Current (DC) motors are frequently preferred in educational control applications. Many different methods have been developed for the closed-loop control of DC motors. The main purpose of these developed methods is to provide high performance in control. In this study, the angular position control of a DC motor was designed in a simulation environment by using the linear quadratic regulator method with integrator (LQR+I) and fuzzy logic control (FLC) and then successfully tested in real-time. LQR, which is a model-based control method, and FLC, a non-model-based control method, were applied to an experimental system and the results were compared. Control algorithm was generated by rapid control prototyping technic using Waijung library and uploaded to the STM32F4 Discovery kit. In order to observe the controller performances more clearly, different real-time reference signals were applied to the system, and as a result of these signals, both controllers achieved successful results

Anahtar Kelimeler

• DC Motor
• Linear Quadratic Regulator
• Fuzzy Logic Controller
• Position Control

DA Motor Konum Kontrolü için LQR+I ve Bulanık Mantık Denetleyici Tasarımı

Öz

Sabit mıknatıslı Doğru Akım (DA) motorları kontrol eğitimi uygulamalarında sıklıkla tercih edilmektedir. Kapalı çevrim DA motor kontrol uygulamaları için farklı birçok metot geliştirilmiştir. Geliştirilen metotların en önemli hedefi kontrolcü performansında yüksek başarım elde edebilmektir. Bu çalışmada, bir DA motorun açısal konum kontrolü, integratör ilave edilmiş doğrusal karesel regülatör (LQR+I) ve bulanık mantık kontrol (FLC) yöntemleri kullanılarak tasarlanmış ve öncelikle simülasyon ortamında daha sonra gerçek zamanda başarılı bir şekilde test edilmiştir. Model tabanlı LQR ve model tabanlı olmayan FLC kontrol yöntemleri deneysel bir sistem üzerinde uygulanmış ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Kontrol algoritması hızlı kontrol prototipleme tekniği ile Waijung kütüphanesi kullanılarak hazırlanmış ve STM32F4 Discovery kiti aracılığıyla sistemde testler gerçekleştirilmiştir. Kontrolcü performanslarının daha net ortaya çıkması için gerçek zamanlı farklı referans sinyalleri sisteme uygulanmış, bu sinyaller sonucunda ise her iki kontrolcü de başarılı sonuçlar elde etmiştir.

Anahtar Kelimeler

• DA motor
• Doğrusal karesel regülatör
• Bulanık mantık kontrolü
• Konum kontrolü

Kaynakça

1. Abut, T. (2016). Modeling and optimal control of a DA motor. International Journal of Engineering Trends and Technology, 32(3), 146-150. https://doi.org/10.14445/22315381/IJETT-V32P227
2. Arslan, Ş., Mühürcü, G. (2014). Doğru akım elektrik motorunun doğrusal karesel regülatör ve bulanık mantık kontrolörü ile hız kontrolü. Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı Bildiriler Kitabı, Türkiye, 995-1000.
3. Çakar, Y., Orman, Y., Kizir, S. (2020). Design of a model reference adaptive PID controller for DA motor position control: compare with PID and fuzzy controllers. Mugla Journal of Science and Technology, 6(0), 25-35. https://doi.org/10.22531/muglajsci.668552
4. Chairez, I., Utkin, V. (2022). Direct current motor position control by a sliding mode controlled dual three-phase AC-DC power converter. IFAC-PapersOnLine, 55(9), 333-338. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2022.07.058
5. Chotai, J., Narwekar, K. (2017). Modelling and position control of brushed DC motor. International Conference on Advances in Computing, Communication and Control, India, https://doi.org/10.1109/ICAC3.2017.8318792
6. Kaplan, K., Kuncan, M., Polat, H., Tepe, B., Ertunç, H., M. (2020). PID ve bulanık mantık tabanlı DA motorun gerçek zamanlı konum kontrolü. Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 10(2), 900-916. https://doi.org/10.21597/jist.621724
7. Kizir, S., Yaren, T., Kelekçi, E. (2019). Matlab Simulink Destekli Gerçek Zamanlı Kontrol. Ankara: Seçkin Yayıncılık.
8. Kokundu, S., Aydemir, M., T. (2020). UVDGM tabanlı AYK yöntemiyle fırçasız doğru akım motorunun konum kontrolü. Gazi University Journal of Science Part C: Design and Technology, 8(1), 1-14. https://doi.org/10.29109/gujsc.565375

9. Mamdani, E., H. (1992). Twenty years of fuzzy control: experiences gained and lessons learned. IEEE International Conference on Fuzzy Systems, USA, 339-344. https://doi.org/10.1109/FUZZY.1993.327439
10. Moradi, M., Ahmadi, A., Abhari, S. (2010). Optimal control based feedback linearization for position control of DC motor. International Conference on Advanced Computer Control, China, 312-316. https://doi.org/10.1109/ICACC.2010.5486946
11. Suna, B. (2009). DC motorda kontrol yöntemlerinin simülasyonu. (Tez No. 245184) [Yüksek Lisans Tezi, Sakarya Üniversitesi]. Ulusal Tez Merkezi.
12. Tosun, M., F., Gençkal, A., A., Şenol, R. (2019). Modern kontrol yöntemleri ile bulanık mantık temelli oda sıcaklık kontrolü. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 23(3), 992-999. https://doi.org/10.19113/sdufenbed.579885
13. Yaren, T. (2018). Doğrusal tahrikli çift çubuklu ters sarkaç sisteminin tasarımı ve denge kontrolü. (Tez No. 494767) [Yüksek Lisans Tezi, Kocaeli Üniversitesi]. Ulusal Tez Merkezi.