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Eventos Anais de eventos

Anais de eventos

COBEM 2017

24th ABCM International Congress of Mechanical Engineering

Control of a Brushless DC Motor by a Fractional Order PID Controller With a Radial Basis Function Neural Network Tune Method

Submission Author: Suzana Nature Silveira Nunes , MG
Co-Authors: Felipe Lopes , Antônio Maia, Suzana Nature Silveira Nunes
Presenter: Suzana Nature Silveira Nunes

doi://10.26678/ABCM.COBEM2017.COB17-1528

 

Abstract

There is no doubt that automatic control is critical to the modern manufacturing industry. The most commonly used automatic controller in the industry is the Proportional Integral Derivative (PID) controller. The design of ever better controllers is essential to obtain more efficient processes, and the use of fractional controllers may be the next step in the evolution of control systems. Fractional order calculation allows integration and differentiation with arbitrary order of operation. A FOPID adds two extra parameters to the equation, which makes it more appropriate for the system to be more complex to tune. To solve the complex tune issue, several optimization methods have been implemented, and the use of Radial Base Neural Network (RBFN) seems promising. An application of a fractional order PID controller fitted with the Radial Basis Function Network is presented and studied in this article. This work aims to design a FOPID to control a DC motor. Comparisons are made with an integer PID controller and a FOPID tuned using a Genetic Algorithm (GA) algorithm. Preliminary results indicate that the proposed FOPID may provide better responses than those obtained with traditional techniques.

Keywords

Fractional Control, Dc Motor Control, RBFN, Controller tuning

 

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