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BLDC 모터를 위한 PSO-PID 속도 제어기 설계
The PSO-PID Speed Controller Design for the BLDC Motor 원문보기

전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.60 no.9, 2011년, pp.1777 - 1782  

김승기 (한양대 전자전기제어계측공학과) ,  한병조 (한양대 전자전기제어계측공학과) ,  양해원 (한양대 전자컴퓨터공학부)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Brushless DC motors applied in many control systems because of the good respose characteristic and the easy control characteristic. The speed control of the BLDC motors is important in the systems. This paper has designed PSO-PID speed controller for the speed control of BLDC motors. The PSO algorit...

주제어

#PSO-PID   #PSO   #Inertia weight   #PID controller   #BLDC motor speed control  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 BLDC 모터 속도제어를 위하여 PSO-PID 속도 제어기를 설계하였다. PSO-PID의 관성하중의 최적값을 찾기 위하여 LDIW, SAIW, CSIW, CLDIW, FIW, CSAIW 방법을 사용하여 모의실험 한 결과 LDIW 방법이 가장 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.
  • 본 논문에서는 BLDC 모터를 위한 PSO-PID 속도 제어기를 설계한다. PSO-PID 속도제어기는 최적화된 PID 제어기 파라미터를 탐색하여 BLDC 모터를 제어한다.
  • 본 논문은 PSO 알고리즘으로 PID 제어기의 최적의 이득 값을 찾아서 BLDC 모터의 속도를 제어하였다. PSO 알고리즘은 세 가지 최적의 제어기 파라미터 kp ,ki ,kd를 결정하는데 사용되며 제어 시스템의 성능을 향상시켰다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
BLDC(Blushless DC) 모터란? BLDC(Blushless DC) 모터는 기존의 DC 모터의 단점인 브러시 및 정류자 등의 기계적 접촉부를 제거하고 전자회로로 치환한 제어용 모터이다. BLDC 모터는 가변속 제어가 용이하고, 운전 영역 변화에 따른 효율 변화가 적은 특징이 있다[1]~[3].
PSO의 장점은? Eberhart에 의해 제안되었으며 새나 물고기 무리의 움직임에 관한 연구에서 비롯되었다. 즉, 이러한 무리가 먹이를 찾아가는 과정에서 무리 전체가 정보를 공유한다는 가설과 무리 내부의 파티클이 지금까지의 자기의 경험과 무리전체에 공유되어있는 정보를 기초로 하여 행동한다는 개념을 최적화 과정에 도입한 방법이라 할 수 있으며 알고리즘이 간단하고, 계산 시간이 짧으며 대량의 메모리가 필요 없다는 장점이 있다.
PSO는 어떤 방법인가? PID(Proportional-Integral-Derivative) 제어기는 간단한 구조와 넓은 범위의 운전환경에서 강인한 성능을 보이기 때문에 산업현장에서 많이 사용되며[4] PSO(Particle Swarm Optimization)[5]~[7]는 경험적 탐색 방법의 하나로 조류나 어류 등의 생물의 무리가 각각의 개체가 가지고 있는 정보를 공유해가며 먹이를 찾아가는 과정을 모의한 방법이다.
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참고문헌 (8)

  1. G. Yu, and R. Hwang, "Optimal PID speed control of brush less DC motors using LQR approach," in Proc. IEEE Int. Conf Systems, Man and Cybernetics, pp. 473-478, 2004. 

  2. Z.Y.Pan, and F.L.Luo, "Steady state reference current determination technique for brushless DC motor drive system," IEE Proc.-Electr. Power Appl., vol. 152, no. 6, pp. 1585-1594, November 2005. 

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  3. A. Rubaai, R. Kotaru, and M.D. Kankam, "A continually online-trained neural network controller for brushless DC motor drives," IEEE Transactions on Industry Applivations, vol. 36, no. 2, pp. 475-483, April 2000. 

    상세보기 crossref

  4. A. Visioli, "Tuning of PID controllers with fuzzy logic," Proc. Inst. Elect. Eng. Contr. Theory Applicant., vol. 148, no. 1, pp. 1-8, Jan 2001. 

    상세보기 crossref

  5. J. Kennedy and R. Eberhart, "Particle Swarm Optimization," Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks, vol. 4, pp. 1942-1948, 1995. 

  6. Y. Shi, and R. Eberhart, "A modified particle swarm optimizer," IEEE World Congress on Computational intelligence, Anchorage, Alaska, pp. 69-73, 1998. 

  7. R. Eberhart and J. Kennedy, "A New Optimizer Using Particle Swarm Theory," Proc.of 6th Interna -tional Symposium on Micro Machine and Human Science, pp. 39-43, 1995. 

  8. Wenhua Han, and Ping Yang, "Comparison Study Of Several Kinds Of Inertia Weights For PSO," Progress in Informatics and Computing (PIC), IEEE International Conf., pp. 280-284, 2010. 

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