Controller Design and Optimization for Rotor System Supported by Active Magnetic Bearings

Active Magnetic Bearings (AMBs) have been receiving increased attention in industry because of the advantages (contact-free, oil-free, etc.,) that they display in comparison with conventional bearings. They are used extensively in rotor system applications, especially in conditions where conventional bearing systems fail. Most AMBs are controlled by Proportional-Integral-Derivative (PID)-controllers. Controller design for AMB systems by means of hand tuning is time-consuming and requires expert knowledge. In order to avoid this situation and reduce the effort to tune the controller, multi-objective optimization with genetic algorithm is introduced to design and optimize the AMB controllers. In the optimization, criteria both in time and frequency domain are considered. A hierarchical fitness function evaluation procedure is used to accelerate the optimization process and to increase the probability of convergence. This evaluation procedure guides the optimizer to locate the small feasible region resulting mainly from the requirement for stability of control system. Another strategy to reduce the number of optimization parameters is developed, which is based on a sensitivity analysis of the controller parameters. This strategy reduces directly the complexity of the optimization problem and accelerates the optimization process. Controller designs for two AMB systems are considered in this thesis. Based on the introduced and presented hierarchical evaluation strategy, the controller design for the first AMB system is obtained without specific requirements related to initial solutions. The optimal controller design is applied to a test rig with a flexible rotor supported by AMBs. The results show that the introduced optimization procedure realizes the desired results of the controlled system’s behavior. The maximal speed of 15000 rpm is reached. The second AMB system is designed for a turbo-compressor. The introduced parameter reduction strategy is applied for the controller design of this AMB system. The controller design is optimized in the search space around an initial solution. Optimization results show the efficiency of the introduced strategy.Aufgrund vieler Vorteile (wie z. B. Kontaktfreiheit, Ölfreiheit) gegenüber konventionellen Lagern etablieren sich aktive Magnetlager zunehmend in der Industrie. Aktive Magnetlager werden zum großen Teil in Rotorsystemen verwendet, wo konventionelle Öllager für die Anwendung versagen. PID-Regler werden häufig für Magnetlager verwendet. Die Auslegung des Reglers wird durch manuelle Einstellung (trial and error) bestimmt und ist sehr zeitaufwendig. Zudem bedarf es spezieller Fachkenntnisse zur Einstellung. Um diese Situation zu vermeiden und den Aufwand für die Reglerauslegung zu reduzieren, wird die Mehrzieloptimierung mit Genetischen Algorithmen in der vorliegenden Arbeit zur Optimierung des Reglerentwurfs eingesetzt. In der Optimierung werden die Zielfunktionen sowohl im Zeit- wie auch im Frequenzbereich definiert. Um den Optimierungsprozess zu beschleunigen und die Wahrscheinlichkeit der Konvergenz der Optimierung zu erhöhen, wird eine hierarchische Struktur zur Bewertung der Zielfunktionen eingeführt. Dies hilft dem Optimierer bei der Lokalisierung des kleinen zulässigen Bereichs, der im Wesentlichen aus der Anforderung an die Stabilität des Magnetlagersystems resultiert. Desweitern wird eine Strategie zur Reduzierung der Optimierungsparameter entwickelt, die auf der Sensitivitätsanalyse der Reglerparameter basiert. Diese Strategie reduziert die Komplexität des Optimierungsproblems und führt zu einer Beschleunigung des Optimierungsprozesses. In der vorliegenden Arbeit wird der Reglerentwurf von zwei Magnetlagersystemen berücksichtigt. Mit Hilfe der eingeführten Strategie zur Bewertung der Zielfunktionen, werden die Reglerparameter von dem ersten Magnetlagersystem bestimmt bzw. optimiert, ohne dass irgendeine Information über die Anfangslösung erforderlich ist. Der optimale Reglerentwurf wird dann in einem Versuchstand implementiert, in dem eine elastische Welle durch zwei Magnetlager gelagert ist. Die Versuchsergebnisse zeigen, dass das gewünschte dynamische Verhalten des geregelten Magnetlagersystems durch die Optimierung erzielt wird. Die maximal zulässige Drehzahl (15000 rpm) des Versuchsstandes wird mit dem optimalen Regler ohne Probleme erreicht. Als zweites Beispiel wird der Reglerentwurf eines magnetgelagerten Rotorsystems eines Turboverdichters betrachtet. In der Reglerauslegung wird die vorgeschlagene Optimierungsstrategie mit Hilfe von Parameterreduktion verwendet. Die optimale Lösung wird lokal in der Nähe einer Anfangslösung gesucht. Die Optimierungsergebnisse zeigen die Effizienz der Optimierungsstrategie

Mobile Robot Navigation in Static and Dynamic Environments using Various Soft Computing Techniques

The applications of the autonomous mobile robot in many fields such as industry, space, defence and transportation, and other social sectors are growing day by day. The mobile robot performs many tasks such as rescue operation, patrolling, disaster relief, planetary exploration, and material handling, etc. Therefore, an intelligent mobile robot is required that could travel autonomously in various static and dynamic environments. The present research focuses on the design and implementation of the intelligent navigation algorithms, which is capable of navigating a mobile robot autonomously in static as well as dynamic environments. Navigation and obstacle avoidance are one of the most important tasks for any mobile robots. The primary objective of this research work is to improve the navigation accuracy and efficiency of the mobile robot using various soft computing techniques. In this research work, Hybrid Fuzzy (H-Fuzzy) architecture, Cascade Neuro-Fuzzy (CN-Fuzzy) architecture, Fuzzy-Simulated Annealing (Fuzzy-SA) algorithm, Wind Driven Optimization (WDO) algorithm, and Fuzzy-Wind Driven Optimization (Fuzzy-WDO) algorithm have been designed and implemented to solve the navigation problems of a mobile robot in different static and dynamic environments. The performances of these proposed techniques are demonstrated through computer simulations using MATLAB software and implemented in real time by using experimental mobile robots. Furthermore, the performances of Wind Driven Optimization algorithm and Fuzzy-Wind Driven Optimization algorithm are found to be most efficient (in terms of path length and navigation time) as compared to rest of the techniques, which verifies the effectiveness and efficiency of these newly built techniques for mobile robot navigation. The results obtained from the proposed techniques are compared with other developed techniques such as Fuzzy Logics, Genetic algorithm (GA), Neural Network, and Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, etc. to prove the authenticity of the proposed developed techniques