Speed control of BLDC motor based on multicriteria optimizationwith genetic algorithm

Abstract

Bu tezde, Fırçasız DC (BLDC) motorun hızı, iki farklı kontrol yapısı geliştirilerek, Genetik Algoritma kullanılarak kontrol edilmiştir. Hız kontrol uygulaması, her kriterin kontrollü kapalı döngü sisteminin zaman alanı performans kriterleri olarak alındığı çok kriterli bir optimizasyon problemi olarak yönetilir. Bu kapsamda temel hedefler referans hız sinyalini yükselme zamanı ve çökme süresi kriterleri yardımıyla mümkün olduğunca çabuk yakalamak, kararlı durum hata değerini en aza indirgemek, mümkün olan en az aşımı sürdürmek ve bir aşınma gözlemlememek olarak belirlenmiştir. Bu amaçla Genetik Algoritma (GA) yöntemi, orantılı-integral (PI) denetleyici parametrelerini ayarlamak ve Bulanık Mantık Denetleyicisinin (FLC) normalleştirme faktörleri için en uygun giriş ve çıkış parametrelerini seçmek için kullanılır. Tüm bu optimizasyon işlemleri BLDC Motor Modeli kullanılarak gerçekleştirilmiştir.

In this thesis, a brushless DC (BLDC) motor's speed control is handled by developing two different control structures using Genetic Algorithm. The speed control application is governed as a multi-criteria optimization problem where each criterion is taken as the time domain performance criteria of the controlled closed loop system. Within this scope, the main objective is to capture the reference speed signal as quickly as possible by the help of rise time and settling time criteria, minimizing the steady-state error value, keeping overshoot as minimum as possible and observing no undershoot. For this purpose, Genetic Algorithm (GA) method is utilized to adjust either a proportional-integral (PI) controller parameters or to select the most suitable inputs and the outputs parameters for normalization factors of Fuzzy Logic Controller (FLC). All optimization process is carried out using a BLDC Motor Model.