Geri Dön

Design and simulation of a PID neural network controller for PMDC motor speed control

SMDA motorun hız kontrolü için PID sinir ağı denetleyicinin tasarım ve benzetimi

  1. Tez No: 793476
  2. Yazar: RAHAF SHEIKH DEBES
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TOLGAY KARA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Geçici hal kararlılık analizi, Transient stability analysis
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Doğru akım (DA) motorları, çeşitli uygulamalarda açısal hız kontrol edilirken birçok zorluk içerir. DA motorların doğrusal olmayan özellikleri, tasarım kısıtlamaları ve çalışma koşullarından kaynaklanan mekanik varyasyon nedeniyle mükemmel kontrol tek başına geleneksel kontrol yöntemleri ile gerçekleştirilemez. Bu çalışma, sabit mıknatıslı bir DA (SMDA) motorun hızını iki yöntemle kontrol etmek için yapay sinir ağı tabanlı bir PID denetleyici tasarımı önermektedir. Her iki yöntemin benzetim sonuçlarına dayalı olarak detaylı bir analiz yapılmıştır. Önerilen denetleyiciler, ayar noktası değişiklikleri, yük torkundaki adım değişiklikleri ve parametre varyasyonları dahil olmak üzere çeşitli test koşulları için sayısal olarak simüle edilmiştir; ardından önerilen teknikler, denetleyicilerin başarımını doğrulamak için geçici tepki özelliklerine ve başarım endekslerine dayalı olarak geleneksel bir PID denetleyici ile karşılaştırılmıştır. Benzetim sonuçları, denetleyicilerin iyileştirilmiş dinamiklere, iyileştirilmiş statik performansa ve daha az en büyük aşmaya sahip olduğunu göstermiştir. Burada açıklanan yöntemler, farklı çalışma aralıklarında hem nominal hem de bozulmuş test koşulları altında geleneksel kontrol yaklaşımlarından daha etkili bir şekilde kontrol sağlamıştır.

Özet (Çeviri)

Direct current (DC) motors have many difficulties when controlling angular velocity in a variety of applications. The perfect controller cannot be carried out by traditional control alone due to the nonlinear properties of DC motors, design constraints, and mechanical variation caused by the operation conditions. This study proposes a design for an artificial neural network-based PID controller (ANN-PID) to control the speed of a permanent magnet DC motor (PMDC) in two methods. A detailed analysis is performed based on the simulation results of both methods. The proposed controllers are numerically simulated for various test conditions including; set-point changes, step changes in the load torque, and parameter variations, then the suggested techniques were compared in a comparative study with a traditional PID controller based on the transient response specifications and the performance indices to validate the performance of the controllers. The simulation results demonstrated that the controllers have improved dynamics, static performance, and less overshoot. The methods described here achieve control more effectively than the conventional control approaches under both nominal and disturbed test conditions over different operating ranges.

Benzer Tezler

  1. Path tracking control of an autonomous mobile robot using pıd controller & neural network predictive controller

    Path tracking control of an autonomous mobile robot using pid controller & neural network predictive controller

    OUSSAMA ESSID

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Mekatronik MühendisliğiBahçeşehir Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BESTE BAHÇECİ

  2. GTM uçak modelinin pıd ve yapay sinir ağları ile iniş kontrolü

    Landing control of GTM model using pid and artificial neural networks

    İREM ALMULA ERDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLHAN KOCAARSLAN

  3. Deep reinforcement learning approach in control of Stewart platform- simulation and control

    Stewart platformunun kontrolünde derin pekistirmeli öğrenme yaklaşımıc- simülasyon ve kontrol

    HADI YADAVARI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERHAT İKİZOĞLU

    DR. ÖĞR. ÜYESİ VAHİT BARIŞ TAVAKOL

  4. Tip 1 diyabet için doğrusal olmayan model öngormeli kontrol

    Nonlinear model predictive control for Type 1 diabetes

    EDA SEMIZER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Kimya MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RIDVAN BERBER

  5. Yabancı uyartımlı ile fırçasız DC motorların hız ve tork karakteristiklerinin karşılaştırılması

    Comparison of speed and torque characteristics of separately excited DC motors and brushless DC motors

    HÜSEYİN CEM BAYRAKTAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Aydın Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN HÜSEYİN BALIK