論文の概要: Artificial Neural Networks Based Analysis of BLDC Motor Speed Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.12320v1
• Date: Fri, 27 Aug 2021 14:55:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 01:01:40.403419
• Title: Artificial Neural Networks Based Analysis of BLDC Motor Speed Control
• Title（参考訳）: 人工ニューラルネットワークを用いたBLDCモータ速度制御の解析
• Authors: Porselvi T, Sai Ganesh CS, and Aouthithiye Barathwaj SR Y
• Abstract要約: ブラシレス直流モータ(BLDC)は、電子クローズドループコントローラを使用して、直流電流をモータ巻線に切り替え、磁場を発生させる。 BLDCモータはその高速、低保守、適切なトルク能力のために様々な応用を見出す。 本稿では、ブリッジコンバータの直流入力電圧を変更して速度を制御するBLDCモータの速度制御方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial Neural Network (ANN) is a simple network that has an input, an output, and numerous hidden layers with a set of nodes. Implementation of ANN algorithms in electrical, and electronics engineering always satisfies with the expected results as ANN handles binary data more accurately. Brushless Direct Current motor (BLDC motor) uses electronic closed-loop controllers to switch DC current to the motor windings and produces the magnetic fields. The BLDC motor finds various applications owing to its high speed, low maintenance and adequate torque capability. They are highly preferred than the other motors because of their better performance and it is easy to control their speed by Power Converters. This article presents a method of speed control of BLDC motors where speed is controlled by changing the DC input voltage of the bridge converter that feeds the motor winding. The control is done by using a PI based speed controller. The motor is modeled in the MATLAB/Simulink and the speed control is obtained with a PI controller. EMF signals, rotor speed, electromagnetic torque, Hall Effect signals, PWM and EMF signals simulations are then obtained. This acquired data is then fed into binary artificial neural networks and as a result, the ANN model predicts the corresponding parameters close to the simulation results. Both the mathematical based simulation and data based prediction gives satisfactory results
• Abstract（参考訳）: 人工ニューラルネットワーク (artificial neural network,ann) は、入力、出力、ノード群を含む多数の隠れレイヤを持つ、単純なネットワークである。 電気・電子工学におけるANNアルゴリズムの実装は、ANNがバイナリデータをより正確に扱うため、期待される結果に常に満足する。 ブラシレス直流モータ(bldcモータ)は、直流電流をモータ巻線に切り替え、磁場を生成するために電子閉ループ制御器を使用する。 BLDCモータは、その高速、低保守、適切なトルク能力のために様々な用途を見出す。 性能が良く、パワーコンバータによる速度制御が容易であるため、他のモーターよりも非常に好まれる。 本稿では,モータ巻線を駆動するブリッジコンバータの直流入力電圧を変化させ,速度制御を行うbldcモータの速度制御手法を提案する。 制御は、piベースのスピードコントローラを使用して行われる。 モータはmatlab/simulinkでモデル化され、piコントローラにより速度制御が得られる。 そして、EMF信号、ロータ速度、電磁トルク、ホールエフェクト信号、PWMおよびEMF信号シミュレーションを得る。 この取得したデータはバイナリ人工ニューラルネットワークに入力され、その結果、ANNモデルはシミュレーション結果に近い対応するパラメータを予測する。 数学的シミュレーションとデータベース予測の両方が良好な結果をもたらす

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