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J-GLOBAL ID:202202256612806143   整理番号:22A0984237

アームマイクロコントローラに基づくMV-PIDコントローラ管理システムによるブラシレス直流電動機【JST・京大機械翻訳】

Brushless direct current motor with MV-PID controller management system based on arm microcontroller
著者 (4件):
資料名:
巻: 48  号:ページ: 291-306  発行年: 2022年 
JST資料番号: H0927A  ISSN: 0305-6120  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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目的:ブラシレス直流モータ(BLDCM)は,運転中の高い信頼性のため,直流モータの代わりに多くの産業により広く受け入れられ,採用されている。ブラシレス直流(BLDC)は,ブラシでの電圧降下から生じる損失として顕著な効率を持ち,摩擦損失を除去する。性能に影響する主な要因は内部銅コア巻線に導入された温度である。モータ速度の制御はBLDC運転で高温を発生する。高温は動作電流におけるリップルの存在による。目的は,速度管理のための効果的な制御機構を提示し,速度の効果的管理を活性化するためのBLDCMの性能を改善することである。設計/方法論/手法:目的は,性能を改善するための速度管理のための再帰ニューラルネットワーク(MMFO-RNN)上の修正 moth炎最適化アルゴリズムに基づく最適アルゴリズムを提示することである。本研究のコア目的は,追加の回路を持たないシステムの設計に影響を与えることなく性能の改善を達成することである。BLDCMにおける速度の管理は,モータのトルクで囲まれたリップルの縮小または最小化を通して達成された。実装は2つの段階,すなわちトルクのループを制御し,速度ループを制御する。MMFO-RNNは誤差最適化で開始し,ループから生じ,MMFO-RNNプロトコルにより最も効果的な値を達成した。調査結果:パラメータは,BLDCのトルクに対して最小リップルを達成し,モータの速度を管理するために,多重分解能比例積分および微分(MRPID)制御器操作で富化した。性能は,既存の方法論と比較して約12%のこの技術を採用することによって増加し,これは提示した研究の主な貢献である。結果を,MATLABSimulinkツールを通して既存の方法論によって解析して,比較解析は,提案したシステムのより良い性能が既存の技術に関して作り出して,プロトタイプモデルが開発して,提案したシステムを確認することを示した。オリジナル性/価値:MMFO-RNNは誤差最適化で開始し,ループから生じ,MMFO-RNNプロトコルにより最も効果的な値を達成した。パラメータは,MRPID制御装置操作で濃縮され,ゼロまたは最小リップルを達成し,そして,ブラシレス直接電流のトルクを囲んで,速度を管理する。Copyright 2022 Emerald Publishing Limited All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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