Parameter Tuning of Brushless DC Motor for Improving Control Effect with Worm Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Aiming at the problem of low control precision and small applicable scope caused by adjusting control parameters in Ziegler-Nichols (ZN) method, a parameter tuning method based on Worm algorithm (WOA) is proposed for Brushless DC motor. Firstly, the model of speed control is established by proportional integral method for Brushless DC motor with two - phase conduction and three - phase full bridge drive. Then the fitness function of the controller is constructed by the Integral Absolute Error (IAE). Finally, the early optimization process, the later movement rule and the peak extraction rule are determined for WOA, and the controller parameter tuning process is designed. Simulation results under constant and sinusoidal conditions show the effectiveness of the proposed method. WOA was compared with ZN, genetic algorithm (GA), differential evolution algorithm (DE) and particle swarm optimization algorithm (PSO) in the experiment. The experimental results show that the control effect (CE) of WOA under uniform speed has been improved by 2.56% on average, and has been improved by 16.93% on average under sinusoidal speed. Compared with previous methods, this method can be used for parameter adjustment of complex control with higher control precision.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».