طراحی کنترلکننده بهینه تطبیقی فازی-تناسبی انتگرالی مشتقی برای یک دیزل ژنراتور نمونه در شرایط تغییر بار
محورهای موضوعی : یافته های نوین کاربردی و محاسباتی در سیستم های مکانیکی
محمد حسین گوبانی
1
,
سلیمان نجفی بیرگانی
2
1 - مهندسی برق، دانشکده فنی مهتدسی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد اهواز
2 - دانشگاه آزاد اسلامی واحد اهواز
کلید واژه: فازی تناسبی انتگرالی مشتقی, گاورنر, الگوریتم ژنتیک, دیزلژنراتور, کنترل فرکانس.,
چکیده مقاله :
در این مقاله، یک کنترلکننده تطبیقی فازی تناسبی انتگرالی مشتقی بهینه شده با الگوریتم ژنتیک برای بهبود پایداری فرکانس دیزل ژنراتور در شرایط تغییر بار ارایه شده است. کنترلکننده پیشنهادی با تنظیم تطبیقی ضرایب کنترلکننده تناسبی انتگرالی مشتقی بر اساس خطا و مشتق خطا، عملکرد سیستم را در شرایط مختلف کاری بهینه میسازد. نتایج کمی بهدست آمده نشان میدهد که کنترلکننده پیشنهادی در مقایسه با نوع کلاسیک، زمان نشست را از 34/6 به 07/2 ثانیه (کاهش ۶۷٪) رسانده و فراجهش را از 55/5٪ به 66/0٪ (کاهش ۸۸٪) بهبود بخشیده است. همچنین تعداد نوسانات خروجی از ۴ نوسان به ۱ نوسان کاهش یافته و خطای ماندگار کاملا حذف گردیده است. در آزمایش پاسخ به اغتشاش بار، سیستم با کنترلکننده پیشنهادی در زمان 37/1 ثانیه به حالت پایدار بازگشته و در سناریوی تعقیب نقطه مرجع، با فراجهش تنها 78/1٪ تغییرات را دنبال نموده است. بهینهسازی با الگوریتم ژنتیک منجر به کاهش 47 درصدی در زمان نشست و کاهش 15 درصدی فراجهش در مقایسه با کنترلکننده فازی تناسبی انتگرالی مشتقی بهینه نشده گردید. این یافتهها نشان میدهند که رویکرد پیشنهادی میتواند بهعنوان راهکاری مؤثر برای بهبود پایداری و کیفیت توان در دیزل ژنراتورها بهویژه در سیستمهای قدرت مستقل به کار رود.
This paper presents an optimized fuzzy adaptive proportional-integral-derivative (PID) controller using a genetic algorithm to enhance the frequency stability of a diesel generator under varying load conditions. The proposed controller optimizes system performance under various operating conditions by adaptively adjusting the PID controller coefficients based on error and its derivative. The quantitative results indicate that compared to the classic type, the proposed controller reduces the settling time from 34.6 to 7.2 seconds (a 67% reduction) and improves the overshoot from 55.5% to 0.66% (an 88% reduction). Furthermore, the number of output oscillations has decreased from 4 to 1, and the steady-state error has been completely eliminated. In the load disturbance response test, the system with the proposed controller returned to a stable state in 1.37 seconds, and in the setpoint tracking scenario, it followed the changes with an overshoot of only 1.78%. Optimization with the genetic algorithm led to a 47% reduction in settling time and a 15% reduction in overshoot compared to the unoptimized fuzzy PID controller. These findings demonstrate that the proposed approach can serve as an effective solution for improving stability and power quality in diesel generators, particularly in standalone power systems.
[1] Lee, S.H., Yim, J.S., Lee, J.H., Sul, S.K., (2008). Design of Speed Control Loop of A Variable Speed Diesel Engine Generator by Electric Governor. 2008 IEEE Industry Applications Society Annual Meeting, pp 1–5.
[2] Wei, H., Min, R., Yingqi, T., (2009). A Fuzzy Control System of Diesel Generator Speed. 2009 Asia-Pacific Power and Energy Engineering Conference, pp 1–4.
[3] Yuan, Y., He, Y., Cai, L., Mao, X., (2017). Discrete sliding mode variable structure control over the rotating speed of marine diesel engines. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part I: Journal of Systems and Control Engineering, 231(5), pp 367–379.
[4] Das, R.R., Kakkad, S., Kumar, E.V., (2019). Diesel Engine Control and Protection Monitoring using PID Controller. 2019 Innovations in Power and Advanced Computing Technologies (i-PACT), pp 1–6.
[5] Hansen, J.F., Ådnanes, A.K., Fossen, T.I., (2001). Mathematical Modelling of Diesel-Electric Propulsion Systems for Marine Vessels. Mathematical and Computer Modelling of Dynamical Systems, 7(3), pp 323–355.
[6] Wang, R., Li, X., Ahmed, Q., Liu, Y., Ma, X., (2018). Speed Control of a Marine Engine using Predictive Functional Control based PID Controller. 2018 Annual American Control Conference (ACC), pp 3908–3914.
[7] Shen, X.Q., Su, Y.X., (2012). Marine Diesel Engine Speed Control System Based on Fuzzy-PID. Applied Mechanics and Materials, 152, pp 1589 – 1594.
[8] Blevins, T.L., (2012). PID advances in industrial control. IFAC Proceedings Volumes, 45(3), pp 23–28.
[9] Mohammed, N.F., Song, E., Ma, X., Hayat, Q., (2014). D6114 diesel engine speed control: A case between PID controller and fuzzy logic controller. 2014 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation, pp 275–279.
[10] Hote, Y.V., Jain, S., (2018). PID controller design for load frequency control: Past, present and future challenges. IFAC-PapersOnLine, 51(4), pp 604–609.
[11] Zhao, Z.Y., Tomizuka, M., Isaka, S., (1993). Fuzzy gain scheduling of PID controllers. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 23(5), pp 1392–1398.
[12] McGowan, D.J., Morrow, D.J., Fox, B., (2006). Integrated governor control for a diesel-generating set. IEEE Transactions on Energy Conversion, 21(2), pp 476–483.
[13] Mallick, N., Shiva, C.K., Sen, S., Basetti, V., Mukherjee, V., Reddy, C.S., (2025). Adaptive fuzzy-PI controlled dynamic voltage restorer for mitigating voltage sags. Scientific Reports, 15(1), pp. 16817.
[14] Do Khac Tiep, N.V.T., (2024). Fuzzy-proportional-integral-derivative-based controller for stable control of unmanned aerial vehicles with external payloads. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE), 14(5), pp 5094–5106.
[15] Li, Y., Ang, K.H., Chong, G.C., (2006). PID control system analysis and design. IEEE Control Systems Magazine, 26(1), pp 32–41.
[16] Ahmad, T., Littler, T., Naeem, W., (2016). Investigating the effect of PID controller on inertial response in doubly fed induction generator (DFIG). 2016 UKACC 11th International Conference on Control (CONTROL), pp 1–7.
[17] Hu, X., Tan, W., Hou, G., (2023). Tuning of PID/PIDD2 Controllers for Second-Order Oscillatory Systems with Time Delays. Electronics, 12(14), pp. 3168.
[18] Qu, S., He, T. and Zhu, G., (2023). Model-Assisted Online Optimization of Gain-Scheduled PID Control Using NSGA-II Iterative Genetic Algorithm. Applied Sciences, 13(11), pp. 6444.
[19] Espín, J., Estrada, S., Benitez, D., Camacho, O., (2023). A hybrid sliding mode controller approach for level control in the nuclear power plant steam generators. Alexandria Engineering Journal, 64, 627–644.
