ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT TÌM KIẾM TỐI ƯU DỰA THEO CHUYỂN ĐỘNG ION CHO BÀI TOÁN TÌM KIẾM THAM SỐ TỐI ƯU CỦA BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ

Dương Mai Thương; Đào Thị Thu; Nguyễn Thị Tuyển

doi:10.34238/tnu-jst.4643

ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT TÌM KIẾM TỐI ƯU DỰA THEO CHUYỂN ĐỘNG ION CHO BÀI TOÁN TÌM KIẾM THAM SỐ TỐI ƯU CỦA BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 14/06/21 Ngày hoàn thiện: 16/02/22 Ngày đăng: 23/02/22

Các tác giả

1. Dương Mai Thương , Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông – ĐH Thái Nguyên
2. Đào Thị Thu, Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông – ĐH Thái Nguyên
3. Nguyễn Thị Tuyển, Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông – ĐH Thái Nguyên

Tóm tắt

Trong thực tế, chúng ta thường sử dụng bộ điều khiển PI để ổn định tốc độ động cơ điện một chiều với chất lượng điều khiển ở mức chấp nhận được. Khi cần nâng cao hơn nữa chất lượng điều khiển và đáp ứng với các tốc độ đặt khác nhau, bộ điều khiển mờ là một sự lựa chọn phù hợp. Tuy nhiên, việc thiết kế bộ điều khiển mờ thường gặp khó khăn do việc xác định các tham số của bộ điều khiển này phụ thuộc rất nhiều vào kinh nghiệm của người thiết kế. Trong bài báo này, các tác giả trình bày cách thức áp dụng giải thuật tìm kiếm tối ưu dựa trên chuyển động ion để tự động tìm kiếm tham số tối ưu của bộ điều khiển mờ cho bài toán ổn định tốc độ động cơ một chiều. Các kết quả đạt được thông qua mô phỏng và thực nghiệm cho thấy, bộ điều khiển mờ với các tham số được xác định bởi giải thuật IMO có chất lượng hoạt động rất tốt với thời gian xác lập nhanh (1.42378 s), độ quá điều chỉnh thấp (0.51%) và thích ứng nhanh khi các tốc độ đặt của động cơ thay đổi liên tục.

Từ khóa

Động cơ một chiều; Bộ điều khiển mờ; Tìm kiếm tối ưu; Giải thuật IMO; Bộ điều khiển PI

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo

[1] R. P. Borase, D. K. Maghade, and S. Y. Sondkar, “A review of PID control, tuning methods and applications,” Int. J. Dynam. Control, vol. 9, pp. 818-827, 2021, doi: https://doi.org/10.1007/s40435-020-00665-4.

[2] K. M. Passino and S. Yurkovich, Fuzzy Control. An Imprint of Addison-Wesley Longman, Inc, 1998.

[3] T. Takagi and M. Sugeno, “Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control,” IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, vol. SMC-15, no. 1, pp. 116-132, Jan.-Feb. 1985, doi: 10.1109/TSMC.1985.6313399.

[4] M. D. Islam, A. Sutradhar, S. Miah, Shahin, and S. M. Karim, “Fuzzy Logic and PID Controllers for DC Motor Using Genetic Algorithm,” International Journal of Control Science and Engineering, vol. 10, pp. 37-41, 2020, doi: 10.5923/j.control.20201002.03.

[5] N. Basil and O. Bayat, “Improve DC Motor System using Fuzzy Logic Control by Particle Swarm Optimization in Use Scale Factors,” International Journal of Computer Science and Mobile Computing – IJCSMC, vol. 8, no. 3, pp. 152-160, 2019.

[6] B. Javidy, A. Hatamlou, and S. Mirjalili, “Ions motion algorithm for solving optimization problems,” Applied Soft Computing, vol. 32, no. 3, pp. 72-79, 2015.

[7] T. T. Nguyen, M. J. Wang, J. S. Pan, T. Dao, and T. G. Ngo, “A Load Economic Dispatch Based on Ion Motion Optimization Algorithm,” in J. S. Pan, J. Li, P. W. Tsai, L. Jain (eds) Advances in Intelligent Information Hiding and Multimedia Signal Processing. Smart Innovation, Systems and Technologies, Springer, Singapore, vol. 157, 2020.

[8] C.-H. Yang and K.-C. Wu, “Breast Cancer Risk Prediction Using Ions Motion Optimization Algorithm,” Journal of Life Sciences and Technologies, vol. 4, no. 2, pp. 49-55, December 2016.

[9] K. Gogi, C. M. Maheshan, and H. Kumar, “Automatic Solar Tracker with Dust Wiper Using PID Controller,” International Journal of Trend in Scientific Research and Development, vol. 2, pp. 1422-1427, 2017, doi: 10.31142/ijtsrd7197.

[10] L. Ljung, System Identification Toolbox™ User's Guide, The MathWorks, Inc, 2014.

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.4643

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ