電動オートバイ応用のための適応ニューロファジィ推論システムに基づくブラシレスDCモータのロバスト速度制御

SURYOATMOJO Heri; PRATOMO Danis Rizky; SOEDIBYO; RIDWAN Mohamad; RIAWAN Dedet Candra; SETIJADI Eko; MARDIYANTO Ronny

文献

J-GLOBAL ID：202002212273772284 整理番号：20A0780865

電動オートバイ応用のための適応ニューロファジィ推論システムに基づくブラシレスDCモータのロバスト速度制御

ROBUST SPEED CONTROL OF BRUSHLESS DC MOTOR BASED ON ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM FOR ELECTRIC MOTORCYCLE APPLICATION

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資料名：
巻： 16 号： 2 ページ： 415-428 発行年： 2020年04月
JST資料番号： F1199A ISSN： 1349-4198 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：英語 (EN)

電気自動車は,この時代における従来の車両の燃料コストが安定でなく,増加傾向にあるので,いくつかの論文で広く議論されている。また,従来の車両も完全に環境に優しくなく,効率が悪い。電気自動車は,単純な構造,良好な性能,および高い効率を持つので,原動機として,主にブラシレス直流(BLDC)モータを使用している。本論文では,電動オートバイに適用されるBLDCモータの速度を制御するために,適応型ニューロファジィ推論システム(ANFIS)制御装置を提示した。ANFIS制御装置を設計し,評価し,次に,比例積分微分(PID)およびファジィPID制御器と比較した。ANFISを,わずかな修正を加えたファジィ-PID性能のデータに基づいて訓練した。本研究によると,ANFIS制御装置は,PIDおよびファジィ-PIDコントローラーと比較して,速度基準が変化した場合の平均定常状態誤差が0.13%および負荷が変化した場合0.16%性能が優れていた。さらに,ANFIS制御装置は,速度基準の3000rpmに従って,立上り時間に対して0.27sを得,一方,他の制御装置は,速度基準に到達するために,より長い時間かかった。(翻訳著者抄録)

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電気自動車 , 人工知能 , システム・制御理論一般

引用文献 (11件)：

J. N. Ansari and S. L, Speed control of BLDC motor for electric vehicle, International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT), vol.3, pp.1666-1671, 2014.
J. Zhao and Y. Yu, Brushless DC Motor Fundamentals, 2011.
Y.-S. Lai, M. Xu and Y.-H. Chang, Novel loss reduction pulse width modulation technique for brushless DC motor drives fed by MOSFET inverter, IEEE Trans. Power Electronics, vol.19, pp.1646-1652, 2004.
M. A. Shamseldin and A. A El-Samahy, Speed control of BLDC motor by using PID control and self-tuning fuzzy PID controller, The 15th International Workshop on Research and Education in Mechatronics (REM), pp.1-9, 2014.
A. Rubaai and P. Young, Hardware/software implementation of fuzzy-neural-network self-learning control methods for brushless DC motor drives, IEEE Trans. Industry Applications, vol.52, no.1, 2016.

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