@Article{, title={Speed Control of Permanent Magnet D.C. Motor Using Neural Network Control السیطرة على سرعة المحرك ذو تیار ثابت ذو مجال مغناطیسي دائم باستخدام الشبكة العصبیة الاصطناعیة}, author={Lina J. Rashad}, journal={Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا}, volume={28}, number={19}, pages={5844-5856}, year={2010}, abstract={This paper proposes the speed control of a permanent magnet direct current(PMDC) motor by varying armature voltage. The objective is to control therotor angular speed to follow the desired value. The main feature of theproposed controller is neural network, which captures the nonlinearity system ofthe motor. Neural network (NN) performance is compared with theconventional controller performance like PI (Proportional-Integral) controller toshow that NN performance is excellent. Numerous work reported in recent pasthave shown that Artificial Neural Network (ANN) controller has a potential toreplace the conventional PI controller. Artificial Neural Network controlapparently offers a possibility of obtaining an improvement in the quality of thespeed response, compared to PI control. This research proposes NARMA-L2(Nonlinear Autoregressive-Moving Average) as an improved ANNtechnique,and trained as a close loop controller, which gives an ideal performance ascompared with PI controller to control the angular speed of rotor in a permanentmagnet dc (PMDC) motor. Simulation results show the effectiveness of theproposed control scheme.The entire system has been modeled using MATLABtoolbox.

هذه الدراسة لغرض السيطرة على سرعة محرك ذو تيار مستمر ذو مجال مغناطيسيدائم ذو فولتية محرك مختلفة. إن الهدف من هذه الدراسة هو السيطرَة على السرعة الزاوية للمحرك لإتّباع القيمة المطلوبة .إن الميزة الرئيسية لجهازِ السيطرة المقَترحِ (الشبكة العصبية الاصطناعية ) هو استيعاب النظام اللاخطي للمحرك. يقارن أداء مسيطر الشبكة العصبية مع أداء مسيطر تقليديِ مثل جهازِ المسيطر(التناسبي – التكاملي) لبيان أمتياز مسيطرة الشبكة العصبية .ُ ان العديد من البحوث التي صدرت في الماضي الحديث اضهرت ان مسيطراتالشبكات العصبية الأصطناعية حلت محل المسيطر(التناسبي – التكاملي) التقليدي. ان الشبكة العصبية الاصطناعية اظهرت مدى فعاليتها في تحسين أستجابة سرعة المحرك للسيطرة كتقنية (NARMA-L بالمقارنة مع المسيطر (التناسبي – التكاملي). يقدم هذا البحث ( 2 محسنة للشبكات العصبية الاصطناعية والتي ُتدرب كمسيطر حلقي مغلق والذي يعطي اداء مثالي بالمقارنة مع المسيطر(التناسبي – التكاملي) للسيطرةعلى سرعة المحرك ذو تيار مستمر من نوع مجال مغناطيسي دائم. تضهر نَتائِج المحاكاة فعالية مخطط السيطرة المقَترحِ. ان نضام المحاكاة المستخدم هو برنامج ماتلاب.} }