Iterative learning controller for the reduction of commutation torque ripples in brushless DC motor drives

Abstract

Fırçasız doğru akım motorları (FDAM) yüksek güç yoğunluğu, kontrolünün kolay olması, yüksek moment/atalet oranı, yüksek güç/ağırlık oranı, uzun kullanım süresi gibi birçok avantaja sahiptir. Fakat FDAM'nda moment dalgalanmaları istenmeyen bir özellik olarak karşımıza çıkmaktadır. Moment dalgalanmaları, yüksek performans istenilen uygulamalar için FDAM'nın kullanımını kısıtlayıcı sebeplerin başında gelmektedir. Bu çalışmada, FDAM'nda özellikle komütasyon periyodunda karşılaşılan moment dalgalanmaları ile ilgilenilmiştir. Literatürde komütasyon moment dalgalanmalarının sebeplerinin analizi fazlaca çalışılmış ve bu dalgalanmaların indirgenmesi için farklı yöntemler sunulmuştur. Geleneksel PI kontrolcüler kolayca uygulanabilir ve basit yapıya sahip olmaları sebebi ile sabit mıknatıslı motorların kontrolü için çokça kullanılmıştır. Fakat, bu geleneksel kontrolcüler sistemin tam olarak bilinen doğrusal modeline ihtiyaç duyarlar. FDAM'nın dinamik modelinin doğrusal olmayan yapıya sahip olması sebebi ile bu kontrolcüler FDAM için uygun değildirler.FDAM için bir kontrolcü uygulandığında, önceki adımlarda elde edilen hata sinyali, daha iyi ve hızlı bir performans elde etmek için sonraki adımlarda kullanılmak üzere birçok bilgi barındırırlar. Fakat geleneksel bir kontrol yönteminde bu bilgi kullanılmaz. Diğer taraftan, performansı arttırmak üzere bu hata sinyallerini izleyen ve kullanan kontrolcüler de mevcuttur. Bu kontrol yapılarından bir tanesi iteratif öğrenme bazlı kontrol yapılarıdır. Bu çalışmada, komütasyon moment dalgalanmalarını indirgemek üzere geleneksel deadbeat kontrolcü ile iteratif öğrenme bazlı kontrolcünün bir birleşimi sunulmaktadır. İteratif öğrenme bazlı kontrol yapısı, önceki komütasyon moment dalgalanmalarını izleyerek sonraki adımlarda oluşan hataları indirgemek üzere sisteme eklenmiştir. Moment dalgalanmalarında iyileştirme sağlayabilmek için, kontrol sisteminin verimliliğini geliştirmek üzere elde edilen hata sinyalleri oldukça kullanışlıdır. Elde edilen kontrolcünün özellikleri FDAM'nın matematiksel denklemleri kullanılarak benzetim çalışmaları ile desteklenmiştir. Önerilen kontrol yapısının sonuçları moment dalgalanmalarında iyileşmeler olduğunu göstermektedir.Anahtar kelimeler: Komütasyon Moment Dalgalanmaları, FDAM, Iteratif Öğrenme Bazlı Denetim.

Brushless DC motors have many advantages such as high power density, easy to control, high ratio of torque/inertia, high ratio of power/weight and long operational life. But there is an undesirable effect seen in BLDC motors which is the torque ripple. Torque ripple is one of the major reasons restricting BLDC motor for the applications requiring high performance. This study deals with the torque ripples in BLDC motors, especially with the torque ripple that is generated during the commutation period. The analysis of the reasons of commutation torque ripple has performed and some methods have been proposed to reduce the commutation torque ripples in the literature. Conventional proportional integral (PI) controllers are widely used as a controller for permanent magnets motors due to their easy application and simple control formation. However these traditional controllers need precise linear models. Therefore, they are not suitable for BLDC motors because of the nonlinearities in their dynamical model.When a controller applied to BLDC motors, the error signals are gathered from previous steps have much information which may be used to get high and fast performance. But in conventional control system, they are generally unused and neglected. On the other hand, there are other controllers which track and use these signal in order to get fast performance. One of these control structures is called Iterative Learning Controller. In this work, a method is proposed to reduce the commutation torque ripple by using a combination of Iterative Learning Controller (ILC) and conventional dead-beat controller. ILC tracks previous errors occurred in commutation period and compensate them in next steps. Usage of gathered error signals is useful to improve the effectiveness of control system in order to suppress torque ripple. The characteristics of this controller are evaluated by numerical simulation, based on the mathematical equations of the brushless DC motor. The results of the proposed controller show that the torque ripples during commutation period are attenuated.Keywords: Commutation Torque Ripple, BLDC Motors, Iterative Learning Controller