This paper presents a comparison of the success of Fuzzy Logic Control (FLC), Particle Swarm Optimization (PSO) based PID and classic PID over speed control of DC motors. Motors known as a component that convert electrical energy to mechanical energy are quite common in our devices. DC motors are one of the most used components of industry. DC motors have two important advantages as speed variation and torque. Generally, speed variation is performed by changing armature voltage. In this paper, speed control of a DC motor and mathematical model of DC motor were presented. The performances of the control methods used in this study in DC motor speed control have been examined and supported with graphs by testing under different inputs, noise and load at certain times. The performance measures of the controllers were evaluated taking into consideration the rise time, the settling time and the overshoot.
Bu çalışma Bulanık kontrol, Parçacık Sürü Optimizasyon tabanlı PID ve klasik PID kontrol yöntemlerinin DA motorların hız kontrolü üzerindeki başarımlarının karşılaştırılması çalışmalarını sunmaktadır. Motorlar elektrik enerjisini mekanik enerjiye çeviren elemanlar olarak bilinirler ve kullanıdığımız bir çok cihazda yaygın bir şekilde bulunurlar. DA motorları endüstride yaygın olarak kullanılan elemanlardır. DA motorların, hız değişimi ve tork olarak iki önemli parametresi mevcuttur. Genellikle hız değişimi armatür voltajına bağlıdır. Bu çalışmada DA motorun hız kontorlü üzerinde çalışmalar yapılmış, matematiksel modeli gösterilmiş. Bu çalışmada kullanılan denetim yöntemlerinin DA motor hız kontrolündeki başarımları belirli zamanlarda farklı girişler, gürültü ve yük altında test edilerek incelenmiş ve grafiklerle desteklenmiştir. Denetleyicilerin performans ölçümleri yükselme zamanı, yerleşme zamanı ve aşım dikkate alınarak değerlendirilmiştir.
Subjects | Electrical Engineering |
---|---|
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Publication Date | December 27, 2017 |
Submission Date | December 19, 2017 |
Published in Issue | Year 2017Volume: 20 Issue: 4 |