INTELLIGENT FUZZY MRAC FOR DC MOTOR SPEED CONTROL

INTELLIGENT FUZZY MRAC FOR DC MOTOR SPEED CONTROL. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img] PDF
ALMAHMOOD_MS_Thesis_V_82_Last.pdf
Restricted to Repository staff only until 4 January 2023.

Download (3MB)

Arabic Abstract

تصميم المتحكمات يمر بمراحل تطوير مستمرة بناء على متطلبات المواصفات والمقاييس المستجدة. فالمتحكم التقليدي يقوم بإعطاء نتائج مقبولة نوعا ما ولكن في بعض الحالات عندما تواجه الأنظمة بعض المتغيرات مثل التغير في إشارة النطاق التشغيلي، التداخلات الموجية والتشويش، أو التباينات والتفاوتات في العوامل مما ينتج عنه الحصول على نتائج غير مرضية. لذا، كان لابد من البحث عن متحكمات أكثر تطور بحيث يكون لها القدرة على التغلب على مواجهة العوائق التي لا يمكن التعامل معها باستخدام المتحكمات التقليدية، وتكون أيضا ذو كفاءة عالية وميزات ديناميكية مرنة. المتحكم التكيفي أحد أنواع المتحكمات والذي يتميز بإمكانية إعطاء تحكم أدائي أكثر تطورا من التقليدي. إحدى الطرق المندرجة تحت المتحكم التكيفي هي التحكم التكيفي مع مرجع نموذجي والتي يكون فيها المتحكم يمتاز بالقدرة على التغلب على المتغيرات والتباينات المختلفة في عوامل النظام، وكذلك تميزه بوجود نظام مرجع نموذجي كجزء من بنية المتحكم التكيفي لفرض إتباع مسار. المتحكم المنطقي الضبابي أيضا مثال آخر للمتحكمات المتطورة والذي يمتاز بأدائه القوي، وتصميمه من خلال المعرفة الحدسية البديهية، وسهولة بنائه وكذلك المرونة في قابلية دمجه. في هذا البحث، تم دمج المتحكم المنطقي الضبابي مع المتحكم التكيفي المرجعي النموذجي في محاولة لتطوير متحكم ذكي يمتاز بخصائص تمكنه من التغلب على العوامل والمتغيرات والتي بدورها تؤثر سلبا على عمل النظام للحصول على نتائج وأداء ديناميكي أفضل مقارنة مع المتحكم المتكيف التقليدي. لذلك، لقد تم عمل مقارنة الأداء بين المتحكم التقليدي باستخدام عدة قواعد من المعادلات الرياضية والمتحكم الذكي. كذلك، لقد تم عمل إختبار ومقارنة أداء بين عدة أنواع أخرى من المتحكمات ومقارنة أدائها من المتحكم التكيفي الضبابي المرجعي النموذجي الذكي. لقد تم تقييم أداء المتحكم التكيفي الضبابي المرجعي النموذجي الذكي من خلال بناءه وتطبيقه على المحرك الكهربائي ذو التيار المستمر لأهميته العالية جدا وكونه مستخدم بشكل كبير وواسع في الكثير من التطبيقات المختلفة، بحيث القيام بالتحقق من قدرة أداء المتحكم وقدرته على التحكم بسرعة المحرك بالفاعلية المطلوبة. لذا من خلال بناء المتحكم وتطبيقه على محرك الكهرباء ذو التيار المستمر، لقد أظهرت النتائج قدرة وفاعلية المتحكم التكيفي الضبابي الذكي من حيث تقديمه أداء أكثر إمتيازية مقارنة مع المتحكم التكيفي التقليدي وبعض المتحكمات المشمولة الأخرى.

English Abstract

In controller design, there is always an area for improvement. Conventional controller can provide good performance. When the system has varying operating point, disturbance or parameter variations, the performance may not be satisfactory. Therefore, a necessity raised to have more advanced controller to mitigate the conventional controller drawbacks and affords an outstanding capability with flexible mechanism features. Adaptive control offers a way to improve the performance. One approach, MRAC, showed capability to handle the perturbation and the parameter variations whilst having a model reference as part of its structure that directs the real system to follow the reference model. Fuzzy logic control is an approach that provides robustness, intuitive knowledge design, ease of implement, and flexibility of combination. In this research, the fuzzy logic with MRAC were combined to develop a controller able to suppress the addressed concerns and obtain better dynamic performance compared with the conventional MRAC. Thus, a comparison between the MRAC with different mathematical rules approaches, other controllers and intelligent fuzzy MRAC was conducted through the implementation on a DC motor application due to its extreme importance which is numerously used in a variety of application to investigate the controller capability to control the motor speed more efficiently. The results showed that the MRFAC performs well compared with the conventional MRAC in terms of model reference tracking and error minimization.

Item Type: Thesis (Masters)
Subjects: Systems
Department: College of Engineering and Physics > Control and Instrumentation Engineering
Committee Advisor: Al-Amer, Samir
Committee Members: AL-Sunni, Fouad and El-Ferik, S
Depositing User: HUSSAIN AL MAHMOUD (g201602220)
Date Deposited: 05 Jan 2022 07:34
Last Modified: 05 Jan 2022 07:34
URI: https://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/142013