Design of Adaptive Neural Fuzzy Controller for Speed Control of BLDC Motors

Author(s):
Abstract:
The purpose of this paper is to design an adaptive neuro-fuzzy controller to control the speed of the BLDC motor. This paper throws overall view of the performance of fuzzy PID controller and compares with fuzzy - adaptive neural controller. Take characteristics of suitable in PID controller is difficult. But fuzzy is the ability to take appropriate control parameters and calculations easier. An adaptive neuro fuzzy control system has the advantages of both types of fuzzy control system and neuro system. Paper examines the BLDC motor speed control based on adaptive neuro - fuzzy First tried to have a simulated fuzzy PID controller And then designing controller adaptive neuro - fuzzy using ANFIS toolbox for the motor. And we compare the characteristics of speed, torque, current and voltage in the three controllers finally, we conclude that the characteristic of the controller adaptive neuro - fuzzy (ANFIS) is better than the other two controllers.
Language:
English
Published:
Majlesi Journal of Electrical Engineering, Volume:11 Issue: 1, Mar 2017
Page:
37
magiran.com/p1673502  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 1,390,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!