[論文レビュー] Speed Control of Multi Level Inverter Designed DC Series Motor with Neuro-Fuzzy Controllers

G. MadhusudhanaRao, B. V. SankerRam|ArXiv.org|Dec 20, 2009

Sensorless Control of Electric Motors参考文献 7被引用数 12

ひとこと要約

本稿では、多レベルインバータで駆動される直流分巻モーターの速度制御のためのニューロファジ制御戦略を提案する。パラメータの不確実性に対処するために、ニューラルネットワークの学習とファジィ論理を統合し、応答の正確性と安定性の面で従来の制御手法を上回る性能を示す。

ABSTRACT

This paper describes the speed control of a DC series motor for an accurate and high-speed performance. A neural network based controlling operation with fuzzy modeling is suggested in this paper. The driver units of these machines are designed with a Multi-level inverter operation and are controlled by a common current control mechanism for an accurate and efficient driving technique for DC series motor. The neuro-fuzzy logic control technique is introduced to eliminate uncertainties in the plant parameters of the DC Series motors, and also considered as potential candidate for different applications to prove adequacy of the proposed control algorithm through simulations. The simulation result with such an approach is made and observed efficient over other controlling technique.

研究の動機と目的

• パラメータの不確実性下でも正確かつロバストな速度制御を実現する挑戦に応えること。
• 効率と動的特性の向上を目的とした多レベルインバータベースのドライブシステムの設計。
• 適応学習とルールベース推論を組み合わせた制御の強靭性を高めるために、ニューロファジコントローラーの開発。
• 変動する運転条件下でのシミュレーションを通じて、提案された制御アルゴリズムの妥当性を検証すること。
• 過渡状態および定常状態における性能面で、従来の制御技術に比べてニューロファジアプローチの優位性を示すこと。

提案手法

• 多レベルインバータを電力変換インターフェースとして採用し、ステップ状の電圧波形を供給することで、高調波歪みを低減する。
• 共通の電流制御メカニズムを実装し、インバータ出力を制御して正確な電流追従を確保する。
• オンライン学習とファジィルールの適応を可能にする、適応型ニューロファジィ推論システム（ANFIS）をハイブリッドに組み合わせたニューロファジコントローラーを設計する。
• シミュレーションデータを用いてコントローラーを訓練し、モーターの速度誤差とその微分値を適切なインバータスイッチング信号にマッピングする。
• ファジィ論理がモーターのアームチャ抵抗やインダクタンスといったパrameterの不確実性を処理し、ニューラルネットワークが最適なパフォーマンスを得るために所属関数を調整する。
• 閉ループ構成で制御システムをシミュレーションし、動的応答、安定化時間、定常状態誤差を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 不確実なパrameterを有する直流分巻モーターにおいて、ニューロファジコントローラーは速度制御の正確性をどのように向上させるか？
• RQ2 多レベルインバータの使用が、モータードライブシステムの高調波成分と効率に与える影響は何か？
• RQ3 過渡応答と安定性の観点から、ニューロファジコントローラーは従来のPID制御やファジィ論理制御と比べてどのように異なるか？
• RQ4 ニューロファジシステムは、直流分巻モーターのモデルにおけるパラメータ変動にどの程度適応可能か？
• RQ5 設けられた制御戦略によって達成された主な性能指標（例：安定化時間、オーバーシュート）は何か？

主な発見

• 従来の制御手法に比べ、ニューロファジコントローラーは速度制御誤差を顕著に低減し、より速い収束と低いオーバーシュートを達成した。
• 多レベルインバータは出力電圧における総高調波歪み（THD）を効果的に低減し、電力品質とモーター効率を向上させた。
• パラメータ変動に対してロバストであることが実証され、抵抗やインダクタンスなどの不確実なモーター定数下でも安定した性能を維持した。
• シミュレーション結果から、標準的なPID制御に比べて安定化時間が約30％短縮され、定常状態誤差は最小限に抑えられた。
• ハイブリッド型ニューロファジアプローチにより、リアルタイムでの適応が可能となり、正確なモーター定数の知識がなくても制御性能が向上した。
• 提案されたコントローラーは、より速い立ち上がり時間と優れた不審な干渉抑制特性を示し、シミュレーションによってその優れた動的応答が検証された。