modélisation mathématique et contrôle pid du moteur à courant continu sans balais

Le principe de base du moteur DC sans balais : Le rotor du moteur DC sans balais est doté d'un aimant permanent et le stator d'un enroulement.
Il s’agit essentiellement d’un moteur à courant continu qui tourne de l’intérieur vers l’extérieur.
La brosse et le déviateur ont été supprimés et le bobinage est connecté à l'électronique de commande.
Contrôlez la fonction de l'appareil électronique pour remplacer le convertisseur et alimentez l'enroulement approprié.
Comme le montre la figure.
1. le bobinage est mis sous tension selon un schéma tournant autour du stator.
L'enroulement du stator sous tension guide l'aimant du rotor et commute lorsque le rotor est aligné avec le stator I. e.
Le champ magnétique du rotor poursuit le champ magnétique du stator rotatif et ne le rattrape jamais.
Aucune performance du contrôleur PID : une fois la fonction de transfert connue, l'étape suivante consiste à vérifier les paramètres du moteur en appliquant l'entrée pas à pas au moteur à l'aide du code MATLAB.
Le code MATLAB et les paramètres obtenus ainsi que les performances du contrôleur PID sont les suivants : le système est stable, car la trajectoire racine du pôle est sur le demi-plan gauche, mais les paramètres du système ne sont pas du tout attendus, donc un contrôleur PID est nécessaire.
Un contrôleur est donc conçu avec son gain I. e. (kp, ki, kd)
Ajusté à l'aide de l'application PID tuner dans MATLAB pour optimiser les performances du système, le code MATLAB pour la réponse échelonnée, les paramètres de performance et la trajectoire racine est donné ci-dessous.
Comparaison des résultats : les valeurs de kp, ki et kd optimisées par le système sont données dans le tableau. 3.
Le tableau compare les valeurs de résultat avec et sans les paramètres du contrôleur PID. 4.
Conclusion: il n'y a pas de contrôleur PID, système I. e.
La réponse du moteur BLDC à l'entrée pas à pas est très mauvaise.
Son temps de stabilisation et de montée est élevé.
Après avoir utilisé l'application PID tuner dans MATLAB pour introduire le PID dans le système, le système devient plus stable à mesure que sa trajectoire racine change et que la réponse à l'entrée de pas est optimisée.
Cela montre à quel point le PID est important dans le système de contrôle.