Optimization and control of DC motor using fuzzy logic

Abstract

In,our system design, we used Particle Swarm Optimization (PSO) Algorithm because we want to design a DC Motor system with Fuzzy logic control to provide high angular speed (ω) and low error. The DC Motor system is configured by MATLAB SIMULINK platform R2012a Particle Swarm Optimization (PSO) Algorithm has been utilized to improve from The performance of the Designed System.In this thesis,three tests are taken to demonstrate between different proposals to studying the-DC Motor system based the Proportional Derivative (PD) controller with various formats by use Proportional Derivative (PD) controller with Fuzzy logic control,In the first experimental work, the Proportional derivative (PD) controller used in DC Motor system by setting the values of scale factors,150 of Kp is utilized and the Kd is 0.01,the overshoot(MP), steady state error (ess),rising time and settling time.In the second proposed experiment., The DC MOTOR System is used based on the fuzzy logic control. In the last experiment, The DC MOTOR System is used based on the fuzzy logic control by using Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm.In this work, all experimental results outcome from our simulation present respectively: the maximum Overshoot for Proportional derivative(PD) controller with DC Motor system is (32.54%) but when we used Proportional derivative(PD) controller with DC Motor system by using fuzzy logic control is (4.07%) but when we use Proportional derivative(PD) controller with DC Motor system by use fuzzy logic control and,Particle Swarm Optimization(PSO) Algorithm there is (No-Overshoot) by using PSO. The steady state error for PD with DC Motor is (0.06), The steady state error for PD with Fuzzy based on DC Motor is (0.05), The steady state error for PD with Fuzzy and Particle Swarm Optimization(PSO) Algorithm based on DC Motor is (0.04).They are good results due to choosing an attractive solution methods and these methods will improve DC Motor System and also improve the efficient of PD controller. 2024/5000Sistem tasarımımızda, Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) Algoritmasını kullandık, çünkü yüksek açısal hız (ω) ve düşük hata sağlamak için Bulanık mantık kontrolüne sahip bir DC Motor sistemi tasarlamak istiyoruz. DC Motor sistemi MATLAB SIMULINK platformu R2012a Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) Algoritması ile Tasarlanan Sistemin performansını iyileştirmek için kullanılmıştır. Bu tez çalışmasında, DC Motorun çalışılması için farklı teklifler arasında üç farklı test uygulanmıştır. Bulanık mantık kontrolü ile Orantılı Türev (PD) denetleyicisini çeşitli biçimlerde kullanan sistem tabanlı Bulanık mantık denetimli Orantılı Türev (PD) denetleyicisini, İlk deney çalışmasında, ölçek faktörlerinin değerlerini ayarlayarak DC Motor sisteminde kullanılan Orantılı türev (PD) denetleyicisi , Kp'nin 150'si kullanılır ve Kd 0.01, aşma süresi (MP), sabit durum hatası (es), yükselme süresi ve yerleşme süresidir. Önerilen ikinci deneyde, DC MOTOR Sistemi bulanık mantık kontrolüne dayalı olarak kullanılır. . Son deneyde, DC MOTOR Sistemi, Parçacık Sürüsü Optimizasyonu (PSO) algoritması kullanılarak bulanık mantık kontrolüne dayalı olarak kullanılmıştır. Bu çalışmada, tüm deney sonuçları sırasıyla simülasyonumuzdan elde edilmiştir: Orantılı türev (PD) için maksimum Aşınma DC Motor sistemli kontrol cihazı (% 32,54) fakat bulanık mantık kontrolünü kullanarak Orantılı türev (PD) kontrol cihazını bulanık mantık kontrolünü kullanarak (% 4,07) ancak DC Motor sistemli kullanımlı Orantılı türev (PD) kontrolörünü kullandığımız zaman bulanık mantık kontrolü ve Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) Algoritması PSO kullanarak (No-Overhoot) var. DC Motorlu PD için sabit durum hatası (0,06), DC Motorlu Bulanık PD için sabit durum hatası (0,05), DC'deki Bulanık ve Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) Algoritması ile sabitlenen PD durumundaki DC durumundaki sabit durum hatası Motor (0.04). Çekici bir çözüm yöntemi seçmekten dolayı iyi sonuçlar verir ve bu yöntemler DC Motor Sistemini iyileştirir ve ayrıca PD kontrol biriminin verimini de iyileştirir.

In,our system design, we used Particle Swarm Optimization (PSO) Algorithm because we want to design a DC Motor system with Fuzzy logic control to provide high angular speed (ω) and low error. The DC Motor system is configured by MATLAB SIMULINK platform R2012a Particle Swarm Optimization (PSO) Algorithm has been utilized to improve from The performance of the Designed System.In this thesis,three tests are taken to demonstrate between different proposals to studying the-DC Motor system based the Proportional Derivative (PD) controller with various formats by use Proportional Derivative (PD) controller with Fuzzy logic control,In the first experimental work, the Proportional derivative (PD) controller used in DC Motor system by setting the values of scale factors,150 of Kp is utilized and the Kd is 0.01,the overshoot(MP), steady state error (ess),rising time and settling time.In the second proposed experiment., The DC MOTOR System is used based on the fuzzy logic control. In the last experiment, The DC MOTOR System is used based on the fuzzy logic control by using Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm.In this work, all experimental results outcome from our simulation present respectively: the maximum Overshoot for Proportional derivative(PD) controller with DC Motor system is (32.54%) but when we used Proportional derivative(PD) controller with DC Motor system by using fuzzy logic control is (4.07%) but when we use Proportional derivative(PD) controller with DC Motor system by use fuzzy logic control and,Particle Swarm Optimization(PSO) Algorithm there is (No-Overshoot) by using PSO. The steady state error for PD with DC Motor is (0.06), The steady state error for PD with Fuzzy based on DC Motor is (0.05), The steady state error for PD with Fuzzy and Particle Swarm Optimization(PSO) Algorithm based on DC Motor is (0.04).They are good results due to choosing an attractive solution methods and these methods will improve DC Motor System and also improve the efficient of PD controller.