2015
DOI: 10.14569/ijacsa.2015.060509
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

A Fuzzy PI Speed Controller based on Feedback Compensation Strategy for PMSM

Abstract: Abstract-in order to solve the problem of robustness or antidisturbance of the traditional PI speed controller in the permanent magnet synchronous motor. A fuzzy PI speed controller based on load torque feedback compensation is proposed for the permanent magnet synchronous motor. The combination of fuzzy PI control strategy and load feedback compensation method can enhance the robustness and disturbance rejection of the speed loop. According to the validated results of simulation and experiments, by using this… Show more

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
1
1

Citation Types

0
1
0
1

Year Published

2016
2016
2018
2018

Publication Types

Select...
2
2

Relationship

0
4

Authors

Journals

citations
Cited by 4 publications
(2 citation statements)
references
References 5 publications
0
1
0
1
Order By: Relevance
“…The fuzzy inference mechanism adjusts the PI parameters and generates new parameters during process control, so that the fuzzy logic adapts the PI parameters to operating conditions based on the error and its first time difference. The parameters of the PI controller used in the direct chain K p and K i are normalized into the range between zero and one by using the following linear transformations [16]:…”
Section: Adaptive Fuzzy Logic Controller (Aflc)mentioning
confidence: 99%
“…The fuzzy inference mechanism adjusts the PI parameters and generates new parameters during process control, so that the fuzzy logic adapts the PI parameters to operating conditions based on the error and its first time difference. The parameters of the PI controller used in the direct chain K p and K i are normalized into the range between zero and one by using the following linear transformations [16]:…”
Section: Adaptive Fuzzy Logic Controller (Aflc)mentioning
confidence: 99%
“…Однако при наличии сложных объектов, имеющих трудно формализуемый характер с множеством внутренних перекрестных связей, нелинейных элементов и звеньев запаздывания, параметры которых к тому же в процессе эксплуатации изменяются в широких пределах, традиционный метод ПИД-регулирования не может обеспечить приемлемое качество управления, поэтому актуальность приобретают различные адаптивные методы [4,5]. В последнее время при решении таких задач используются методы интеллектуального управления, в частности, аппарат нечеткой логики, который преимущественно реализуется в виде различных типов регуляторов [6][7][8][9][10][11][12][13][14][15]. Однако в данных работах, как правило, используется один априорно заданный тип регулятора, и не приводится сравнение с другими типами нечетких регуляторов (НР).…”
Section: введение постановка задачиunclassified