PID ve Bulanık Mantık Tabanlı DC Motorun Gerçek Zamanlı Konum Kontrolü

Öz

Son yıllarda güç elektroniği ve mikro elektronik teknolojisinin hızlı gelişimi ile birlikte fırçasız DC motor kullanım alanı oldukça genişlemiştir. Fırçasız DC motor küçük hacim, hafiflik, yüksek verimlilik, enerji tasarrufu, kolay hız ayarı, basit yapı, güvenilir çalışma ve kolay bakım gibi birçok avantaja sahiptir. Günümüzde endüstriyel kontrol proseslerinde fırçasız DC motor yaygın olarak kullanıldığından dolayı DC motor kontrolü önemli bir problem haline gelmiştir. Bu amaçla bu çalışmada, DC motorun pozisyon kontrolü için PID ve Bulanık Mantık kontrolörleri kullanılmıştır. DC Motorun dokümanından gerekli parametreler alınarak DC Motorun dinamik denklemleri ve transfer fonksiyonu çıkarılmıştır. Transfer fonksiyonu üzerinde simülasyon çalışmaları yapılarak PID ve Bulanık Mantık katsayıları hesaplanmıştır. Hesaplanan katsayılar ile gerekli blok diyagramları Matlab Simulink ortamında Waijung bloklarıyla oluşturulup Code-Genaration aracı ile STM32F4 mikrodenetleyici kitine gömülmüştür. PID ve Bulanık Mantık kontrolör yapıları Mikrodenetleyici içerisine gömülerek DC Motorun pozisyon kontrolü üzerine başarılı deneyler gerçekleştirilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Bulanık Mantık,PID,DC Motor,Pozisyon Kontrol,STM32F4

Real Time Position Control of PID and Fuzzy Logic Based DC Motor

Öz

In recent years, with the rapid development of power electronics and micro-electronics technology, the use of brushless DC motors has expanded considerably. Brushless DC motor has many advantages such as small volume, light weight, high efficiency, energy saving, easy speed adjustment, simple structure, reliable operation and easy maintenance. Today, DC motor control has become an important problem since brushless DC motor is widely used in industrial control processes. For this aim, PID and Fuzzy Logic controllers are used for position control of DC motor in this study. DC Motor's dynamic equations and transfer function are obtained by taking necessary parameters from the document of DC Motor. PID and Fuzzy Logic coefficients were calculated by making simulation studies on transfer function. Calculated coefficients and required block diagrams were created with Waijung blocks in Matlab Simulink environment and embedded in STM32F4 microcontroller kit with Code-Genaration tool. PID and Fuzzy Logic controller structures are embedded in microcontroller and successful experiments on DC motor position control have been performed.

Anahtar Kelimeler

• DC Motor,STM32F4,Fuzzy Logic,PID,Position Control

Kaynakça

1. Ahmed H, Rajoriya A, 2017. A hybrid of sliding mode control and fuzzy logic control using a fuzzy supervisory switched system for DC motor speed control. Turkish Journal of Electrical Engineering & Computer Sciences, 25(3):1993-2004.
2. Anonim, 2014. STM32F4 Discovery ve LMD18200 ile DC Motor Hız Kontrolü, http://www.mcu-turkey.com/stm32f4-discovery-ve-lmd18200-ile-dc-motor-hiz-kontrolu/ (Erişim Tarihi: 09.09.2019).
3. Anonim, 2019. Kadriye Ergün Ders Notları, http://kergun.baun.edu.tr/20172018Guz/YZ_Sunumlar/Bulanik_Mantik_ Busra_Mavis.pdf, (Erişim Tarihi: 09.09.2019).
4. Çıra F, Gümüş B, 2011. Sürekli Mıknatıslı Senkron Motorun Klasik Denetleyici (PI) ve Bulanık Mantık Denetleyici Kullanılarak Hız Kontrolünün Yapılması Ve Birbiriyle Karşılaştırılması. Engineering Sciences, 6(1): 170-181.
5. Coşkun İ, Terzioğlu H, 2009. Gerçek Zamanda Değişken Parametreli PID Hız Kontrolü, 5. Uluslararası İleri Teknolojiler Sempozyumu (IATS’09), 13-15 Mayıs 2009, Karabük.
6. Çubukçu A, Öztürk S, Kuncan M, 2014. DC Motor Hız Kontrolünün Görüntü İşleme ve OPC Kullanarak S7-1200’de Gerçeklenmesi, Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı (TOK'2014), 11-13 Eylül 2014, Kocaeli.
7. Doğan H, Kaplan K, Kuncan M, Ertunç, HM, 2015. PID and Fuzzy Logic Approach to Vehicle Suspension System Control, Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı (TOK'2015), 10-12 Eylül 2015, Denizli.
8. El-Samahy AA, Shamseldin MA, 2018. Brushless DC motor tracking control using self-tuning fuzzy PID control and model reference adaptive control. Ain Shams Engineering Journal, 9(3): 341-352.

9. Goswami R, Joshi D, 2018. Performance review of fuzzy logic based controllers employed in brushless DC motor. Procedia computer science, 132: 623-631.
10. Ibrahim A, 2004. Fuzzy logic for embedded systems applications. Newnes publication, Burlington, USA.
11. Karakoç H, Erin K, Çağıran R, Subaşı A, Kuncan M, Kaplan K, Ertunç HM, 2015. The Performance Comparison of PD Controller and Fuzzy Logic Controller for the Aircraft Height Control (TOK'2015), 10-12 Eylül 2015, Denizli.
12. Kizir S, Yaren T, Kelekci E, 2019. Gerçek Zamanlı Kontrol, Seckin Yayınları Ders Kitabı, Kocaeli, Türkiye
13. Köse F, Kaplan K, Ertunç HM, 2013. PID ve Bulanık Mantık ile DC Motorun Gerçek Zamanda STM32F407 Tabanlı Hız Kontrolü, Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı (TOK'2013), 26-28 Eylül 2013, Malatya.
14. Oguntoyinbo O, 2009. PID control of brushless DC motor and robot trajectory planning simulation with MATLAB/SIMULINK.
15. Parikh P, Sheth S, Vasani R, Gohil JK, 2018. Implementing Fuzzy Logic Controller and PID Controller to a DC Encoder Motor–“A case of an Automated Guided Vehicle”. Procedia Manufacturing, 20: 219-226.
16. Paz RA, 2001. The design of the PID controller. Klipsch school of Electrical and Computer engineering.
17. Sathishkumar H, Parthasarathy SS, 2017. A novel fuzzy logic controller for vector controlled induction motor drive. Energy Procedia, 138: 686-691.
18. Shakya R, Rajanwal K, Patel S, Dinkar S, 2014. Design and simulation of PD, PID and fuzzy logic controller for industrial application. International Journal of Information and Computation Technology, 4(4): 363-368.
19. Somwanshia D, Bundeleb M, Kumarc G, Parashard G, 2019. Comparison of Fuzzy-PID and PID Controller for Speed Control of DC Motor using LabVIEW. Procedia Computer Science, 152: 252-260.
20. Yedamale P, 2003. Brushless DC (BLDC) motor fundamentals. Microchip Technology Inc, 20, 3-15.