पीआईडी एल्गोरिथम (एसटीएम एमसी) का उपयोग करते हुए सेल्फ बैलेंसिंग रोबोट: 9 कदम

2024 लेखक: John Day | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-30 09:22

हाल ही में वस्तुओं के आत्म-संतुलन में बहुत काम किया गया है। आत्म संतुलन की अवधारणा उल्टे पेंडुलम के संतुलन से शुरू हुई। यह अवधारणा हवाई जहाजों के डिजाइन के लिए भी विस्तारित हुई। इस परियोजना में, हमने पीआईडी (आनुपातिक, अभिन्न, व्युत्पन्न) एल्गोरिदम का उपयोग करके आत्म संतुलन रोबोट का एक छोटा मॉडल तैयार किया है। तब से, यह विधि औद्योगिक प्रक्रिया नियंत्रण प्रणाली का नया चेहरा है। यह रिपोर्ट वस्तुओं के आत्म संतुलन में शामिल विधियों की समीक्षा करती है। यह परियोजना विभिन्न औद्योगिक प्रक्रियाओं की दक्षता पर पीआईडी के सहसंबंध को समझने के लिए एक सेमेस्टर परियोजना के रूप में आयोजित की गई थी। यहां हम केवल पीआईडी नियंत्रण की प्रभावशीलता और आवेदन पर एक संक्षिप्त समीक्षा प्रदान करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। इस पत्र को परियोजना के लिए प्रेरणाओं के अलावा, नियंत्रण प्रणालियों और संबंधित शब्दावली के लिए एक संक्षिप्त परिचय प्रदान करके विकसित किया गया है। प्रयोग और अवलोकन किए गए हैं, भविष्य के सुधारों को समाप्त करने के साथ वर्णित गुण और अवगुण। नियंत्रण प्रणाली की दुनिया में पीआईडी की प्रभावशीलता को समझने के लिए सेल्फ बैलेंसिंग रोबोट का एक मॉडल विकसित किया गया था। कुछ कठोर परीक्षणों और प्रयोगों के माध्यम से, पीआईडी नियंत्रण प्रणाली के गुण और दोष खोजे गए। यह पाया गया कि पिछले तरीकों पर पीआईडी नियंत्रण के कई लाभों के बावजूद, अभी भी इस प्रणाली में बहुत सुधार की आवश्यकता है। यह आशा की जाती है कि पाठक को आत्म संतुलन के महत्व, पीआईडी नियंत्रण की प्रभावशीलता और कमियों की अच्छी समझ हो।

चरण 1: परिचय

कंप्यूटर के आगमन और प्रक्रियाओं के औद्योगीकरण के साथ, मनुष्य के पूरे इतिहास में, प्रक्रियाओं को फिर से विकसित करने के तरीके विकसित करने के लिए और अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि मशीनों का स्वायत्त रूप से उपयोग करके उन्हें नियंत्रित करने के लिए हमेशा शोध किया गया है। इसका उद्देश्य इन प्रक्रियाओं में मनुष्य की भागीदारी को कम करना है, जिससे इन प्रक्रियाओं में त्रुटि को कम किया जा सके। इसलिए, "कंट्रोल सिस्टम इंजीनियरिंग" का क्षेत्र विकसित किया गया था। नियंत्रण प्रणाली इंजीनियरिंग को एक प्रक्रिया के संचालन को नियंत्रित करने के लिए विभिन्न तरीकों का उपयोग करने या एक स्थिर और पसंदीदा वातावरण के रखरखाव के रूप में परिभाषित किया जा सकता है, चाहे वह मैनुअल या स्वचालित हो।

एक साधारण उदाहरण एक कमरे में तापमान को नियंत्रित करने का हो सकता है। मैनुअल कंट्रोल का अर्थ है एक साइट पर एक व्यक्ति की उपस्थिति जो वर्तमान स्थितियों (सेंसर) की जांच करता है, इसकी तुलना वांछित मूल्य (प्रसंस्करण) से करता है और वांछित मूल्य (एक्ट्यूएटर) प्राप्त करने के लिए उचित कार्रवाई करता है। इस पद्धति के साथ समस्या यह है कि यह बहुत विश्वसनीय नहीं है क्योंकि एक व्यक्ति अपने काम में त्रुटि या लापरवाही का शिकार होता है। इसके अलावा, एक और समस्या यह है कि एक्चुएटर द्वारा शुरू की गई प्रक्रिया की दर हमेशा एक समान नहीं होती है, जिसका अर्थ है कि यह कभी-कभी आवश्यकता से अधिक तेज हो सकती है या कभी-कभी धीमी हो सकती है। इस समस्या का समाधान सिस्टम को नियंत्रित करने के लिए एक माइक्रो-कंट्रोलर का उपयोग करना था। सूक्ष्म नियंत्रक है

प्रक्रिया को नियंत्रित करने के लिए क्रमादेशित, दिए गए विनिर्देशों के अनुसार, एक सर्किट में जुड़े (बाद में चर्चा की जाएगी), वांछित मूल्य या शर्तों को खिलाया और इस तरह वांछित मूल्य को बनाए रखने के लिए प्रक्रिया को नियंत्रित करता है। इस प्रक्रिया का लाभ यह है कि इस प्रक्रिया में किसी मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता नहीं होती है। साथ ही, प्रक्रिया की दर एक समान है

बुनियादी नियंत्रण प्रणाली

पिछला आरेख एक नियंत्रण प्रणाली का एक बहुत ही सरलीकृत संस्करण दिखाता है। माइक्रोकंट्रोलर किसी भी नियंत्रण प्रणाली के केंद्र में होता है। यह एक बहुत ही महत्वपूर्ण घटक है, इसलिए सिस्टम की आवश्यकताओं के आधार पर इसके चयन का चयन सावधानी से किया जाना चाहिए। माइक्रो-नियंत्रक उपयोगकर्ता से एक इनपुट प्राप्त करता है। यह इनपुट सिस्टम की वांछित स्थिति को परिभाषित करता है। माइक्रो-कंट्रोलर को सेंसर से फीडबैक इनपुट भी मिलता है। यह सेंसर सिस्टम के आउटपुट से जुड़ा होता है, जिसकी जानकारी इनपुट को वापस फीड की जाती है। माइक्रोप्रोसेसर, अपनी प्रोग्रामिंग के आधार पर, विभिन्न गणना करता है और एक्चुएटर को आउटपुट देता है। आउटपुट के आधार पर एक्चुएटर, उन स्थितियों को बनाए रखने की कोशिश करने के लिए संयंत्र को नियंत्रित करता है। एक उदाहरण मोटर चालक हो सकता है जो मोटर चला रहा हो जहां मोटर चालक एक्चुएटर है और मोटर संयंत्र है। इस प्रकार मोटर एक निश्चित गति से घूमती है। कनेक्टेड सेंसर वर्तमान समय में प्लांट की स्थिति को पढ़ता है और उसे वापस माइक्रो-कंट्रोलर को फीड करता है। माइक्रो-नियंत्रक फिर से तुलना करता है, गणना करता है और इस प्रकार, चक्र खुद को दोहराता है। यह प्रक्रिया दोहराव और अंतहीन है जिससे माइक्रो-नियंत्रक वांछित स्थितियों को बनाए रखता है

चरण 2: पीआईडी आधारित नियंत्रण प्रणाली

पीआईडी एल्गोरिथम नियंत्रण प्रणाली को डिजाइन करने का एक कुशल तरीका है।

परिभाषा

PID का मतलब आनुपातिक, अभिन्न और व्युत्पन्न है। इस एल्गोरिथ्म में, प्राप्त त्रुटि संकेत इनपुट है। और निम्न समीकरण त्रुटि संकेत पर लागू होता है

U(t) = Kp∗e(t) + Kd∗d/dt(e(t)) + Ki∗integral(e(t)) (1.1)

संक्षिप्त विवरण

जैसा कि उपरोक्त समीकरण में देखा जा सकता है, त्रुटि संकेतों के अभिन्न और व्युत्पन्न की गणना की जाती है, उनके संबंधित स्थिरांक से गुणा किया जाता है और निरंतर Kp के साथ e(t) गुणा किया जाता है। आउटपुट को फिर एक्ट्यूएटर को खिलाया जाता है जो सिस्टम को चलाता है। अब फ़ंक्शन के प्रत्येक भाग को बारी-बारी से देखते हैं। यह फ़ंक्शन सीधे वृद्धि के समय, गिरने के समय, पीक ओवर शूट, सेटलिंग टाइम और स्थिर स्थिति त्रुटि को प्रभावित करता है।

• आनुपातिक भाग: आनुपातिक भाग वृद्धि समय को कम करता है और स्थिर अवस्था त्रुटि को कम करता है। इसका मतलब है कि सिस्टम को अपने चरम मूल्य तक पहुंचने में कम समय लगेगा और जब यह अपनी स्थिर स्थिति में पहुंच जाएगा, तो स्थिर स्थिति त्रुटि कम होगी। हालाँकि, यह पीक ओवरशूट को बढ़ाता है।

• व्युत्पन्न भाग: व्युत्पन्न भाग ओवरशूट और बसने के समय को कम करता है। इसका मतलब है कि सिस्टम की क्षणिक स्थिति अधिक नम हो जाएगी। साथ ही, सिस्टम कम समय में अपनी स्थिर स्थिति में पहुंच जाएगा। हालांकि, इसका उदय समय या स्थिर स्थिति त्रुटि पर कोई प्रभाव नहीं पड़ता है।

• अभिन्न अंग: अभिन्न अंग वृद्धि के समय को कम करता है और स्थिर अवस्था त्रुटि को पूरी तरह से समाप्त करता है। हालाँकि, यह पीक ओवरशूट और बसने के समय को बढ़ाता है।

• ट्यूनिंग: एक अच्छी नियंत्रण प्रणाली में कम वृद्धि समय, निपटान समय, पीक ओवरशूट और स्थिर स्थिति त्रुटि होगी। इसलिए, केपी, केडी, की को एक अच्छी नियंत्रण प्रणाली प्राप्त करने के लिए उपरोक्त कारकों के योगदान को समायोजित करने के लिए पूरी तरह से ट्यून करने की आवश्यकता है।

पीआईडी एल्गोरिथम में विभिन्न मापदंडों को बदलने के प्रभाव को दिखाते हुए चित्र संलग्न किया गया है।

चरण 3: सेल्फ बैलेंसिंग रोबोट

एक सेल्फ बैलेंसिंग रोबोट एक बहुस्तरीय, दो पहिया रोबोट है।

रोबोट किसी भी असमान बल (बलों) के आवेदन पर खुद को संतुलित करने का प्रयास करेगा। यह रोबोट पर बलों के परिणाम के विरोध में बल के प्रयोग से खुद को संतुलित करेगा।

आत्म संतुलन के तरीके

रोबोट के आत्म-संतुलन के चार तरीके हैं। ये इस प्रकार हैं:

दो IR टिल्ट सेंसर का उपयोग करके सेल्फ बैलेंसिंग

यह रोबोट को संतुलित करने का सबसे कठोर तरीका है क्योंकि इसमें बहुत कम हार्डवेयर और अपेक्षाकृत आसान एल्गोरिथम की आवश्यकता होती है। इस दृष्टिकोण में, जमीन और रोबोट के बीच की दूरी को मापने के लिए दो झुके हुए IR सेंसर का उपयोग किया जाता है। गणना की गई दूरी के आधार पर, रोबोट को तदनुसार संतुलित करने के लिए मोटरों को चलाने के लिए PID का उपयोग किया जा सकता है। इस पद्धति का एक नुकसान यह है कि IR सेंसर कुछ रीडिंग मिस कर सकता है। एक और समस्या यह है कि दूरी की गणना के लिए एक इंटरप्ट और लूप की आवश्यकता होती है जो एल्गोरिथम की समय जटिलता को बढ़ाता है। अत: रोबोट को संतुलित करने का यह तरीका अधिक कुशल नहीं है।

एक्सेलेरोमीटर का उपयोग करके सेल्फ बैलेंसिंग

एक्सेलेरोमीटर हमें 3 अक्षों में शरीर का त्वरण देता है। y-अक्ष (ऊपर की ओर) और x-अक्ष (आगे) में उन्मुख त्वरण हमें गुरुत्वाकर्षण की दिशा की गणना करने के लिए माप देता है और इसलिए झुकाव के कोण की गणना करता है। कोण की गणना निम्नानुसार की जाती है:

θ = आर्कटान (Ay/Ax) (1.2)

इस पद्धति का उपयोग करने का नुकसान यह है कि रोबोट की गति के दौरान, क्षैतिज त्वरण भी रीडिंग में जोड़ा जाएगा जो एक उच्च आवृत्ति शोर है। इसलिए, झुकाव का कोण गलत होगा।

Gyroscope का उपयोग करके आत्म संतुलन

जाइरोस्कोप का उपयोग तीन अक्षों के साथ कोणीय वेगों की गणना के लिए किया जाता है। झुकाव का कोण निम्नलिखित समीकरण का उपयोग करके प्राप्त किया जाता है।

θp(i) = θp(i−1) + 1/6(vali−3 + 2vali−2 + 2vali−1 + वाली) (1.3)

जाइरोस्कोप का उपयोग करने का एक बड़ा नुकसान यह है कि इसमें एक छोटा डीसी पूर्वाग्रह होता है जो कम आवृत्ति वाला शोर होता है और कुछ ही समय में लौटाए गए मान पूरी तरह से गलत होते हैं। यह, एकीकरण के बाद, शून्य बिंदु को दूर करने का कारण बनेगा। इसके परिणामस्वरूप, रोबोट कुछ समय के लिए अपनी ऊर्ध्वाधर स्थिति में रहेगा और बहाव आने पर गिर जाएगा।

एक्सेलेरोमीटर और जायरोस्कोप दोनों का उपयोग करके सेल्फ बैलेंसिंग

जैसा कि ऊपर चर्चा की गई है, केवल एक्सेलेरोमीटर या जायरोस्कोप का उपयोग करने से हमें झुकाव का सही कोण नहीं मिलेगा। उसके लिए खाते में, एक्सेलेरोमीटर और जायरोस्कोप दोनों का उपयोग किया जाता है। ये दोनों MPU6050 में एम्बेडेड हैं। इसमें हम दोनों से डेटा प्राप्त करते हैं और फिर उन्हें Kalman Filter या Complementary Filter का उपयोग करके फ्यूज कर देते हैं।

• कलमन फ़िल्टर: कलमन फ़िल्टर शोर माप से एक गतिशील प्रणाली की स्थिति के सर्वोत्तम अनुमान की गणना करता है, अनुमान की औसत चुकता त्रुटि को कम करता है। सिस्टम की गतिशीलता का वर्णन करने वाले असतत स्टोकेस्टिक समीकरणों को देखते हुए, यह दो चरणों, भविष्यवाणी और सुधार में संचालित होता है। हालांकि, यह विशेष रूप से एक माइक्रोकंट्रोलर के सीमित हार्डवेयर पर लागू करने के लिए एक बहुत ही जटिल एल्गोरिदम है।

• पूरक फ़िल्टर: यह एल्गोरिथम मुख्य रूप से जाइरोस्कोप से प्राप्त डेटा का उपयोग करता है और झुकाव के कोण को प्राप्त करने के लिए इसे समय के साथ एकीकृत करता है। यह एक्सेलेरोमीटर रीडिंग के एक छोटे अनुपात का भी उपयोग करता है। पूरक फिल्टर, वास्तव में, एक्सेलेरोमीटर के उच्च आवृत्ति शोर और जाइरोस्कोप के कम आवृत्ति शोर को कम करता है और फिर उन्हें झुकाव का सबसे सटीक कोण देने के लिए फ्यूज करता है।

चरण 4: रोबोट का डिजाइन

हमने MPU6050 के लिए पूरक फ़िल्टर द्वारा कार्यान्वित आनुपातिक व्युत्पन्न नियंत्रक का उपयोग करके एक आत्म संतुलन रोबोट तैयार किया है। सेल्फ बैलेंसिंग रोबोट का यह छोटा मॉडल हमें रोबोट के सेल्फ बैलेंसिंग में कंट्रोल सिस्टम की उपयोगिता का वर्णन करेगा।

प्रणाली लागू करना:

सिस्टम एक सेल्फ बैलेंसिंग रोबोट है। इसे पीआईडी नियंत्रक का उपयोग करके कार्यान्वित किया जाता है जो एक आनुपातिक अभिन्न व्युत्पन्न नियंत्रक है। हम रोबोट को उसके पहिए को उसके गिरने की दिशा में चलाकर संतुलित करते हैं। ऐसा करने में, हम रोबोट के गुरुत्वाकर्षण के केंद्र को धुरी बिंदु से ऊपर रखने की कोशिश कर रहे हैं। पहियों को उसके गिरने की दिशा में चलाने के लिए हमें पता होना चाहिए कि रोबोट कहां गिर रहा है और किस गति से गिर रहा है। यह डेटा MPU6050 का उपयोग करके प्राप्त किया जाता है जिसमें एक्सेलेरोमीटर और जाइरोस्कोप होता है। MPU6050 झुकाव के कोण को मापता है और इसका आउटपुट माइक्रो-कंट्रोलर को देता है। MPU6050 को I2C के माध्यम से STM बोर्ड के साथ जोड़ा गया है। I2C में, एक तार घड़ी के लिए होता है जिसे SCL नाम दिया गया है। दूसरा डेटा ट्रांसफर के लिए है जो एसडीए है। इसमें मास्टर स्लेव संचार का उपयोग किया जाता है। डेटा कहां से शुरू हो रहा है और कहां खत्म हो रहा है, यह जानने के लिए शुरुआती पता और अंत पता निर्दिष्ट किया जाता है। हमने MPU6050 के लिए यहां पूरक फ़िल्टर लागू किया है जो एक्सेलेरोमीटर और जाइरोस्कोप के आउटपुट को मर्ज करने के लिए एक गणित फ़िल्टर है। MPU6050 से डेटा प्राप्त करने के बाद, माइक्रोकंट्रोलर यह जानने के लिए गणना करेगा कि यह कहाँ गिर रहा है। गणना के आधार पर, एसटीएम माइक्रो-कंट्रोलर मोटर चालक को वाहनों को गिरने की दिशा में चलाने के लिए आदेश देगा जो रोबोट को संतुलित करेगा।

चरण 5: परियोजना के घटक

सेल्फ बैलेंसिंग रोबोट प्रोजेक्ट में निम्नलिखित घटकों का उपयोग किया गया था:

STM32F407

एसटी माइक्रोइलेक्ट्रॉनिक द्वारा डिजाइन किया गया एक माइक्रो-नियंत्रक। यह एआरएम कोर्टेक्स-एम आर्किटेक्चर पर काम करता है।

मोटर चालक L298N

इस IC का उपयोग मोटर चलाने के लिए किया जाता है। इसे दो बाहरी इनपुट मिलते हैं। एक माइक्रोकंट्रोलर से जो इसे पीडब्लूएम सिग्नल की आपूर्ति करता है। नाड़ी की चौड़ाई को समायोजित करके, मोटर की गति को समायोजित किया जा सकता है। इसका दूसरा इनपुट मोटर को चलाने के लिए आवश्यक वोल्टेज स्रोत है जो हमारे मामले में 12V बैटरी है।

डीसी मोटर

डीसी मोटर डीसी आपूर्ति पर चलती है। इस प्रयोग में डीसी मोटर मोटर चालक से जुड़े ऑप्टोकॉप्लर्स का उपयोग करके चल रही है। मोटर चलाने के लिए हमने मोटर ड्राइव L298N का उपयोग किया है।

एमपीयू6050

MPU6050 का उपयोग यह जानकारी प्राप्त करने के लिए किया जाता है कि रोबोट कहाँ गिर रहा है। यह शून्य झुकाव बिंदु के संबंध में झुकाव के कोण को मापता है जो प्रोग्राम के चलने पर MPU6050 की स्थिति है।

MPU6050 में 3-अक्ष एक्सेलेरोमीटर और 3-अक्ष गायरोस्कोप है। एक्सेलेरोमीटर तीन अक्षों के साथ त्वरण को मापता है और जाइरोस्कोप तीन अक्षों के बारे में कोणीय दर को मापता है। आउटपुट को संयोजित करने के लिए, हमें दोनों के शोर को दूर करना होगा। शोर को खत्म करने के लिए, हमारे पास कलमन और पूरक फिल्टर है। हमने अपनी परियोजना में पूरक फिल्टर लागू किया है।

ऑप्टो युगल 4N35

ऑप्टोकॉप्लर एक उपकरण है जिसका उपयोग कम वोल्टेज वाले हिस्से और सर्किट के उच्च वोल्टेज वाले हिस्से को अलग करने के लिए किया जाता है। जैसा कि नाम से पता चलता है, यह प्रकाश के आधार पर कार्य करता है। जब कम वोल्टेज वाले हिस्से को सिग्नल मिलता है, तो हाई वोल्टेज वाले हिस्से में करंट प्रवाहित होता है

चरण 6: रोबोट की संरचना

रोबोट की संरचना को इस प्रकार समझाया गया है:

भौतिक संरचना

सेल्फ-बैलेंसिंग रोबोट में पारदर्शी प्लास्टिक ग्लास से बनी दो परतें होती हैं। दो परतों का विवरण नीचे दिया गया है:

पहली परत

पहली परत के निचले हिस्से में, हमने एसटीएम बोर्ड को पावर देने के लिए एक सेल रखा है। साथ ही प्रत्येक तरफ 4 वोल्ट की दो मोटरें लगाई गई हैं जिनमें रोबोट चलने के लिए टायरों को जोड़ा गया है। पहली परत के ऊपरी भाग में 4 वोल्ट (कुल 8 वोल्ट) की दो बैटरियां और मोटर चालक आईसी (एल 298 एन) मोटरों के संचालन के लिए रखी गई हैं।

दूसरी परत

रोबोट की ऊपरी परत में हमने एसटीएम बोर्ड को परफ बोर्ड पर रखा है। शीर्ष परत पर 4 ऑप्टो कप्लर्स का एक और परफेक्ट बोर्ड रखा गया है। गायरोस्कोप को नीचे की तरफ से रोबोट की ऊपरी परत पर भी रखा गया है। दोनों घटकों को मध्य भाग में रखा गया है ताकि गुरुत्वाकर्षण के केंद्र को यथासंभव कम रखा जा सके।

रोबोट के गुरुत्वाकर्षण का केंद्र

गुरुत्वाकर्षण का केंद्र जितना संभव हो उतना कम बनाए रखा जाता है। इस उद्देश्य के लिए, हमने नीचे की परत पर भारी बैटरी और ऊपरी परत पर एसटीएम बोर्ड और ऑप्टोकॉप्लर्स जैसे हल्के घटकों को रखा है।

चरण 7: कोड

कोड को एटोलिक ट्रूस्टूडियो पर संकलित किया गया था। एसटीएम स्टूडियो का उपयोग डिबगिंग उद्देश्यों के लिए किया गया था।

चरण 8: निष्कर्ष

बहुत सारे प्रयोग और अवलोकन के बाद, हम अंततः उस बिंदु पर आते हैं जहां हम अपने परिणामों को संक्षेप में प्रस्तुत करते हैं और चर्चा करते हैं कि हम प्रणाली की प्रभावशीलता को लागू करने और काम करने में कितनी सफल रहे।

सामान्य समीक्षा

प्रयोग के दौरान, PID एल्गोरिथम का उपयोग करके मोटर की गति को सफलतापूर्वक नियंत्रित किया गया। हालांकि वक्र बिल्कुल एक चिकनी सीधी रेखा नहीं है। उसके कई कारण हैं:

• सेंसर हालांकि कम पास फिल्टर से जुड़ा है फिर भी कुछ निश्चित डिबगिंग प्रदान करता है; ये गैर रेखीय प्रतिरोधों और एनालॉग इलेक्ट्रॉनिक्स के कुछ अपरिहार्य कारणों के कारण हैं।

• छोटे वोल्टेज या पीडब्लूएम के तहत मोटर सुचारू रूप से नहीं घूमती है। यह झटके प्रदान करता है जो सिस्टम को खिलाए गए कुछ गलत मूल्यों का कारण बन सकता है।

• डगमगाने के कारण, सेंसर उच्च मान प्रदान करने वाले कुछ स्लिट्स को याद कर सकता है। • त्रुटियों का एक अन्य प्रमुख कारण एसटीएम माइक्रोकंट्रोलर की मुख्य घड़ी आवृत्ति हो सकती है। एसटीएम माइक्रोकंट्रोलर का यह मॉडल 168 मेगाहर्ट्ज की कोर घड़ी प्रदान करता है। हालांकि इस परियोजना में इस समस्या से निपटा गया है, इस मॉडल के बारे में एक समग्र धारणा है कि यह वास्तव में इतनी उच्च आवृत्ति प्रदान नहीं करता है।

खुली लूप गति केवल कुछ अप्रत्याशित मूल्यों के साथ एक बहुत ही चिकनी रेखा प्रदान करती है। पीआईडी एल्गोरिथम भी काम कर रहा है जो मोटर के बहुत कम बसने का समय प्रदान करता है। संदर्भ गति को स्थिर रखते हुए विभिन्न वोल्टेज के तहत मोटर के पीआईडी एल्गोरिदम का परीक्षण किया गया था। वोल्टेज परिवर्तन मोटर की गति को नहीं बदलता है यह दर्शाता है कि पीआईडी एल्गोरिदम काम कर रहा है ne

प्रभावशीलता

यहां हम पीआईडी नियंत्रक की प्रभावशीलता पर चर्चा करते हैं जिसे हमने प्रयोग के दौरान देखा था।

सरल कार्यान्वयन

हमने प्रयोग और अवलोकन अनुभाग में देखा है कि एक पीआईडी नियंत्रक को लागू करना बहुत आसान है। गति नियंत्रण प्रणाली के लिए इसे केवल तीन पैरामीटर या स्थिरांक की आवश्यकता होती है जिन्हें सेट करना होता है

रैखिक प्रणालियों के लिए बेजोड़ दक्षता

रैखिक पीआईडी नियंत्रक नियंत्रकों के परिवार में सबसे कुशल है क्योंकि तर्क बहुत सरल है और रैखिक या काफी रैखिक अनुप्रयोगों के मामले में आवेदन व्यापक है।

सीमाएं

हमने सार में इस प्रणाली की सीमाओं के बारे में बताया। यहां हम उनमें से कुछ पर चर्चा करते हैं जिन्हें हमने देखा।

स्थिरांक का चयन

हमने देखा है कि, हालांकि एक पीआईडी नियंत्रक को लागू करना आसान है, फिर भी यह सिस्टम की एक बड़ी खामी है कि स्थिरांक के मूल्य का चयन करने का चरण एक श्रमसाध्य है; क्योंकि किसी को कठिन गणना करनी होती है। दूसरा तरीका है हिट एंड ट्रायल विधि लेकिन वह भी कुशल नहीं है।

स्थिरांक हमेशा स्थिर नहीं होते हैं

प्रयोगात्मक परिणामों से पता चला है कि मोटर के लिए संदर्भ गति के विभिन्न मूल्यों के लिए, पीआईडी नियंत्रक पीआईडी स्थिरांक के समान मूल्यों के लिए खराब है। अलग-अलग गति के लिए, स्थिरांक को अलग-अलग चुना जाना था और इससे कम्प्यूटेशनल लागत तेजी से बढ़ जाती है।

गैर रेखीय

हमारे मामले में इस्तेमाल किया गया पीआईडी नियंत्रक रैखिक है, इसलिए, इसे केवल रैखिक प्रणालियों पर लागू किया जा सकता है। गैर-रैखिक प्रणालियों के लिए, नियंत्रक को अलग तरह से लागू किया जाना चाहिए। हालांकि पीआईडी के विभिन्न गैर-रैखिक तरीके उपलब्ध हैं, उन्हें चुनने के लिए अधिक मापदंडों की आवश्यकता होती है। यह फिर से उच्च कम्प्यूटेशनल लागत के कारण सिस्टम को अवांछनीय बनाता है।

प्रारंभिक पुश आवश्यक

हमने प्रयोग खंड में दिखाया कि काफी छोटी संदर्भ गति के लिए जहां त्रुटि शुरुआत में काफी छोटी है, पीआईडी द्वारा आपूर्ति की गई पीडब्लूएम इतनी छोटी है कि यह मोटर के लिए आवश्यक प्रारंभिक टोक़ उत्पन्न नहीं करती है। तो कुछ परीक्षणों में मोटर नहीं चलती है या अन्य परीक्षणों में एक बड़ा ओवरशूट और लंबे समय तक बसने का समय प्रदान करता है।

चरण 9: विशेष धन्यवाद

मेरे समूह के सदस्यों को विशेष धन्यवाद जिन्होंने इस परियोजना के माध्यम से मेरी मदद की।

मैं जल्द ही वीडियो का लिंक अपलोड करूंगा।

मुझे आशा है कि आपको यह निर्देश योग्य दिलचस्प लगा होगा।

यह UET से ताहिर उल हक का हस्ताक्षर है। चीयर्स !!!