Doğru akım (DC) motorları, verimlilikleri, uzun ömürleri ve ayarlanabilir hız özellikleri nedeniyle birçok endüstride yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu motorların etkin bir şekilde kontrolü, geniş kullanım alanları göz önüne alındığında son derece önemli oldukları görülmektedir. Uygulama alanları değiştikçe, kontrol edilen motor parametreleri de farklılık göstermekte ve bu nedenle sanayi kullanımına uygun kontrol sistemlerinin geliştirilmesi gerekmektedir. Bununla birlikte, standart kontrolörler, genellikle matematiksel modellerin doğrusal olmayan ve belirsiz yapısı nedeniyle zorluklarla karşılaşmaktadır. Bu çalışma, fırçasız DC motor hız kontrolünde PI katsayılarının belirlenmesi amacıyla Gri Kurt Optimizasyonu (GKO) yöntemini kullanarak yeni bir yaklaşım sunmayı hedeflemektedir ve bu yöntem, bir FPGA üzerinde uygulanmıştır. Çalışma sürecinde, BLDC motor için bir kontrol stratejisi modeli MATLAB/Simulink kullanılarak geliştirilmiştir. Motorun hızı, kontrolör katsayılarını hesaplamak amacıyla belirli aralıklarla 300 rpm'den 600 ve 900 rpm'ye kademeli olarak artırılmıştır. GKO tekniği, ITAE maliyet fonksiyonunu kullanarak PI parametreleri olan Kp ve Ki'yi optimize etmiştir. Sonuçlar, geleneksel PI ve GKO-PI kontrolörlerinin referans hız ile karşılaştırılmasında, GKO-PI'nin daha yakın bir uyum sağladığını göstermiştir. Çoğu çalışmanın simülasyonlara odaklanmasının aksine, bu araştırma modeli donanım üzerinde test etmiştir ve özellikle BASYS3 FPGA eğitim kartı kullanılarak BLDC motorun sanayi ortamında daha yüksek hızlarda çalışabileceği optimize edilmiş GKO-PI yöntemi ile gösterilmiştir.
DC motors are widely utilized in various industries due to their efficiency, longevity, and adjustable speed settings. Effective control of these motors is crucial, given their broad application range. As applications vary, so do the controlled motor parameters, necessitating control systems that are suitable for industrial use. However, standard controllers often face challenges due to the non-linear and uncertain nature of the mathematical models involved. This study aims to introduce a novel approach by employing Grey Wolf Optimization (GWO) to determine the PI coefficients for brushless DC motor speed control, which is then implemented on an FPGA. During the study, a control strategy model for the BLDC motor was developed using MATLAB/Simulink. The motor’s speed was gradually increased from 300 to 600 and 900 rpm at specific intervals to calculate the controller coefficients. The GWO technique optimized the PI parameters, Kp and Ki, using the ITAE cost function. The results showed an improvement in speed control when comparing the conventional PI and GWO-PI controllers to the reference speed, with GWO-PI achieving closer adherence. As opposed to most studies that focus on simulations, this research tested the model using hardware, specifically the BASYS3 FPGA training card, demonstrating that the BLDC motor can operate at higher speeds in industrial settings with the optimized GWO-PI approach.
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Modelleme ve Simülasyon, Fotovoltaik Güç Sistemleri |
Bölüm | Elektrik Elektronik Mühendisliği |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 3 Eylül 2024 |
Gönderilme Tarihi | 23 Mart 2024 |
Kabul Tarihi | 20 Mayıs 2024 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2024 |