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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31216| Título: | Adaptive techniques optimized by bio-inspired algorithm for the control of a BLDC motor |
| Título(s) alternativo(s): | Técnicas adaptativas otimizadas por algoritmo bio-inspirado para o controle de um motor BLDC |
| Autor(es): | Castilho Neto, Carlos da Conceição |
| Orientador(es): | Corrêa, Fernanda Cristina |
| Palavras-chave: | Sistemas difusos Controladores PID Otimização matemática Programação heurística Algorítmos Motores elétricos Fuzzy Systems PID controllers Mathematical optimization Heuristic programming Algorithms Electric motors |
| Data do documento: | 7-Dez-2022 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Ponta Grossa |
| Citação: | CASTILHO NETO, Carlos da Conceição. Adaptive techniques optimized by bio-inspired algorithm for the control of a BLDC motor. 2022. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2022. |
| Resumo: | Vida operacional longa, alta resposta dinâmica e eficiência e maior relação torque-peso são características que fazem o motor BLDC ser atrativo para diversas aplicações, como veículos elétricos, drones e etc. Entretanto, devido a sua versatilidade o motor BLDC pode ser exposto a aplicações em que ocorram distúrbios de carga, perturbação súbita e variação de parâmetros, fazendo com que as técnicas de controle convencionais como controlador proporcional-integral-derivativo PID, não alcancem suas variáveis com precisão e agilidade. Para evitar esse inconveniente, o controlador PID pode ter o seu desempenho melhorado quando utilizado em conjunto com técnicas adaptativas que coletam dados do ambiente de operação do sistema e realizam ajustes baseados na condição em que ele se encontra de forma dinâmica minimizando falhas no sistema.Técnicas adaptativas baseadas em lógica difusa ou que utilizam funções Gaussianas podem ser uma alternativa para esse impasse.Porém, a escolha dos parâmetros e variáveis de forma empírica são alguns obstáculos que o projetista enfrenta, requerendo do mesmo pleno conhecimento do comportamento do sistema ao qual serão aplicadas. Para isso o uso de um algoritmo de otimização metaheurística como o Particle Swarm Optimization (PSO) seria uma solução, esse algoritmo bio-inspirado busca em um universo complexo de múltiplas soluções melhor resultado para o dado problema. Tem-se como objetivo realizar neste trabalho a comparação entre diferentes técnicas de controle, como PID, Híbrido Fuzzy-PID e Híbrido Fuzzy-PID e GAPID otimizado pelo PSO para o controle de velocidade de um motor BLDC por meio de simulações realizadas no software Simulink e a sua implementação prática em um microcontrolador ESP32. |
| Abstract: | Long operating life, high dynamic response and efficiency, and higher torque-to-weight ratio make the BLDC motor attractive for several applications, such as electric vehicles, drones, etc. Due to its versatility, the BLDC motor can be exposed to applications in which load disturbances, sudden disturbances, and parameter variation occur, making conventional control techniques such as proportional-integral-derivative PID controller not reach its variables with precision and agility. To avoid this inconvenience, the PID controller can improve its performance when used in conjunction with adaptive techniques that collect data from the system’s operating environment and perform adjustments based on the condition it is in, dynamically minimizing system failures.Adaptive techniques based on fuzzy logic or Gaussian functions can be an alternative to this impasse. However, the choice of parameters and variables empirically are some obstacles that the designer faces, requiring full knowledge of the system’s behavior to which they will be applied. For this, using a metaheuristic optimization algorithm such as Particle Swarm Optimization (PSO) would be a solution, this bio-inspired algorithm searches in a complex universe of multiple solutions the best one for a given problem. This paper aims to compare different control techniques, such as PID, Hybrid Fuzzy-PID Hybrid Fuzzy-PID, and GAPID optimized by PSO for speed control of a BLDC motor, through simulations performed in the Simulink software and its practical implementation in an ESP32 microcontroller. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31216 |
| Aparece nas coleções: | PG - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
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