A comparison between soft computing methods and conventional (pid) controller applied to a dc motor system

Abstract

Bu araştırma, DC motorun farklı kontrol parametreleri için; yazılım hesaplama tekniklerini ve avantajlarının optimal PID kontrolcü parametrelerini karşılaştıracaktır. Araştırma yaklaşımı; kolay uygulama, kararlı yakınsama karakteristiği ve iyi hesaplama verimliliğinin dahil olduğu üst düzey özellikleri içerir.Bulanık kümeler, yapay sinir ağları ve genetik algoritmalar gibi PID kontrolcü tasarım methodları, akıllı ayarlama teknikleri ile analiz edilecek ve karşılaştırılacaktır. Basamak tepkisinin karakteristiğinin geliştirilmesi, yazılım hesaplama yöntemleri için daha verimlidir. Örneğin, DC motorun pozisyon kontrolünde; kararlı hal hataları, yükselme zamanı, ayarlama zamanı ve maksimum sapmanın düşürülmesidir.

This research will compare the Soft computing techniques its advantages with the optimal proportional-integral derivative (PID) controller parameters, for control of a different parameters of a DC motor. The research approach is to establish superior features, including easy implementation, stable convergence characteristic and good computational efficiency. The methods for designing of PID Controllers will been compared and analyzed with the intelligent tuning techniques like Fuzzy Sets, Neural Networks and Genetic algorithms, Soft computing method was more efficient in improving the step response characteristics such as, reducing the steady-states error; rise time, settling time and maximum overshoot in position control of a DC motor.