HSA 최적화 기능을 갖춘 듀얼 퍼지 로직 시스템을 사용하는 BLDCM 속도 제어를 위한 새로운 PID 컨트롤러

Scientific Reports 12권, 기사 번호: 11316(2022) 이 기사 인용

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본 논문에서는 브러시리스 DC 모터(BLDCM)의 속도 제어 성능을 향상시키기 위해 조화 탐색 알고리즘(HSA) 최적화를 갖춘 듀얼 퍼지 논리 시스템(FLS)을 사용하여 새로운 비례 통합 미분(PID)을 제안합니다. DFPID-HSA라고 합니다. 첫째, DFPID-HSA의 FLS1은 시스템 오류 및 오류 변경률을 기반으로 광범위한 범위에서 PID 컨트롤러의 세 가지 계수를 고정합니다. 그런 다음 FLS2는 HSA(HSA-F2)에 의해 최적화되어 세 가지 계수의 정확한 수정을 얻습니다. 최적의 글로벌 하모니를 더 잘 얻기 위해 HSA에서는 음정 조정율(PAR)과 거리 대역폭(BW)에 향상된 동적 조정 모드를 사용하고 구성 하모니 부분에서는 트리플 선택 방식을 채택하여 글로벌 검색을 구현합니다. 마지막으로 DFPID-HSA는 BLDCM이 효과적으로 속도를 제어할 수 있도록 최적의 공급 제어 신호를 제공합니다. 또한 시스템의 안정성은 극점, Lyapunov 및 Nyquist 결정 방법으로 분석됩니다. 그리고 DFPID-HSA의 민감도 분석은 견고성을 확인하기 위해 다양한 모터의 기계적 매개변수 조건에서 수행됩니다. 또한 MATLAB 시뮬레이션 및 실험 플랫폼을 통해 DFPID-HSA의 우수성을 검증하였습니다.

브러시리스 직류 모터(BLDCM)는 우수한 속도 조절 성능, 높은 전력 밀도, 높은 신뢰성, 쉬운 제어6. BLDCM의 광범위한 적용을 고려할 때 제어 문제에 대한 연구는 매우 중요합니다. 과학과 기술의 발전과 발전에 따라 모터 제어 문제에 대한 사람들의 요구도 날로 증가하고 있습니다. 수십 년 동안 전문가와 학자들은 모터의 더 나은 제어 성능을 얻기 위해 다양한 지능형 제어 전략을 제안해 왔습니다7.

BLDCM 제어 시스템의 경우 PID는 가장 고전적인 제어 전략 중 하나입니다. 일반적으로 P(비례), I(적분), D(미분)는 다양한 형태를 구성할 수 있습니다. 예를 들어 PI, PD, PID는 BLDCM의 속도 제어8,9에서 성공적으로 구현되었습니다. 전통적인 PID 구조는 모터 제어 시스템에서 쉽게 구현될 수 있지만 비결정적 매개변수 및 비선형 문제와 같은 단점으로 인해 시스템이 최적의 제어 효과를 얻을 수 없습니다. 따라서 많은 지능형 알고리즘에 최적화된 PID 컨트롤러가 제시됩니다. Gobinath와 Mu et al.10,11은 PID 형태 컨트롤러를 최적화하기 위해 신경망을 채택했습니다. 제어 성능은 향상되었지만 신경망 훈련 프로세스는 온라인 또는 오프라인으로 이루어지며, 계산 복잡도가 높고 응답 속도가 느립니다. Dat 및 Xie et al.12,13은 입자 떼 최적화 알고리즘을 사용하여 PID 구조 제어기를 최적화하고 제어 성능을 크게 향상시켰습니다. 그럼에도 불구하고 입자군집 알고리즘은 입자 또는 개별 반복을 통해 최적의 솔루션을 찾는 것이 어렵습니다. Demirtas14는 PI 컨트롤러의 이득을 최적화하기 위한 유전 알고리즘을 제안했지만 초기 모집단을 결정하기가 어렵습니다. 그러나 퍼지 논리 제어에는 정확한 시스템 모델이 필요하지 않으며 전문 지식 기반에 기초한 계산만 필요합니다. 따라서 퍼지 논리 제어를 기반으로 한 최적화 방법은 대부분의 경우 다른 알고리즘보다 더 나은 제어 효과를 갖습니다. 예를 들어, He et al.17은 브러시리스 DC 모터의 기본 작동 원리 분석을 기반으로 새로운 퍼지 자체 튜닝 PID 최적 제어기를 제안했습니다. 컨트롤러 출력은 브러시리스 DC 모터의 속도 제어를 실현하기 위해 PWM 제어 신호의 듀티비를 변경하여 전력 MOSFET 장치를 전환합니다. Yin 등18은 브러시리스 DC 모터의 속도 루프를 기반으로 퍼지 매개변수 적응형 PI 제어 알고리즘을 설계했습니다. 이는 우수한 제어 효과와 견고성을 가지며 가변 속도 조건에서 시스템의 안정적인 작동을 보장할 수 있습니다.