I nte rna t io na l J o urna l o f   P o w er   E lect ro nics   a nd   Driv e  Sy s t e m   ( I J P E DS )   Vo l.   9 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   201 8 ,   p p .   1 1 6 6 ~ 1 1 7 7   I SS N:  2088 - 8 694 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j p ed s . v 9 .i 3 . pp 1 1 6 6 - 1 1 7 7           1166       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s co r e. co m/jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JP E DS   An  O pti m i zed Sp eed Cont ro ller f o r Electr ica l Thrus ters in  an  Autono m o us  Und erw a ter  Vehicl e       K .   Vinid a ,   M a ria m m a   Cha c k o   De p a rtme n t  o f   S h ip   T e c h n o lo g y ,   Co c h in   Un iv e rsity   o f   S c ien c e   &   T e c h n o lo g y ,   Ke ra l a ,   In d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Au g   27 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   Dec   8 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   A u g   6 ,   2 0 1 8       T h is p a p e r  f o c u se s o n   th e   d e v e lo p m e n t  o f   a   p ro to ty p e   o f   th ru ste r  m o to r  sp e e d   c o n tro ll e r  w h ich   e x h ib it s  ro b u st  p e rf o r m a n c e   f o r  a n   A u to n o m o u s  u n d e rw a ter   v e h icle .   H  in f in it y   b a se d   sp e e d   c o n tr o ll e r  w it h   p a rt icle   sw a r m   o p t im ize d   w e i g h ts  f o r  a   se n so rles s  B L DC  m o to r  w h ich   is  u se d   a s   e lec tri c a l  th ru ste r  h a s  b e e n   sim u late d   in   M A TL A B/  S IM UL INK   a n d   im p le m e n ted   u sin g   T I  C2 0 0 0   De lf in o   L a u n c h P a d   L a u n c h X L - F 2 8 3 7 7 S   a n d   Bo o st X L   DRV   8 3 0 1 .   A  p e rf o r m a n c e   c o m p a riso n   in   re fe re n c e   tra c k in g   h a s   b e e n   d o n e   w it h   c o n v e n ti o n a l  P I  c o n tro ll e r  a n d   e x p e rime n tal  re su lt s  h a v e   b e e n   d isc u ss e d   in   d e tail.   T h e   p e rc e n tag e   v a riatio n   i n   sp e e d   w it h   re sp e c t  to   re f e re n c e   sp e e d   o f   p ro p o se d   stra teg y   h a s  b e e n   o b se rv e d   to   b e   0 . 6 5 %   w h e re a s   it   is  1 . 1 %   w it h   P I   c o n tro ll e r.   It  h a s  a lso   b e e n   f o u n d   th a t  t h e   p r o p o se d   c o n tro l  stra teg y   e x h ib it s  s m o o th   sta rti n g   w it h   b e tt e r  re f e re n c e   trac k in g   a n d   les s to r q u e   ri p p l e s.     K ey w o r d :   E lectr ical  th r u s ter s   B L DC   m o to r   Sen s o r les s   H  in f in it y   P ar ticle  s w ar m   o p ti m izatio n   R ef er e n ce   tr ac k i n g   Co p y rig h t  ©   201 8  In s t it u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   K.   Vin id a,   Dep ar t m en t o f   Sh ip   T ec h n o lo g y ,   C o ch i n   Un iv er s it y   o f   Scie n ce   &   T ec h n o lo g y .   Ker ala,   I n d ia   E m ail:   v i n id ar an j an @ y a h o o . in       1.   I NT RO D UCT I O N     I n   r ec en t  y ea r s ,   a  lo t  o f   r ese ar ch   w o r k   is   g o in g   o n   i n   tr a j ec to r y   tr ac k i n g   co n tr o l  la w s   an d   p ath   f o llo w in g   tec h n iq u e s   o f   Au t o n o m o u s   Un d er w ater   Ve h icl e  ( A UV)   f o r   p r ec is e  m a n eu v er in g .   A   m is s io n   co n tr o l  s y s te m   co n tr o ls   v ar io u s   u n it s   s u c h   a s   n av ig at io n ,   v e h icle  g u id an ce   a n d   co n tr o l,  ac tu ato r   co n tr o l,  d ata   lo g g i n g ,   co m m u n icat io n ,   en v ir o n m e n tal  i n s p ec tio n   an d   v e h icle  s u p p o r t  s y s te m s   [ 1 - 2 ] .   Of   t h ese,   v eh icle   gu id a n ce   a n d   co n tr o l  b lo ck   p r o v id es  t h e  r e f er en ce   s p ee d   t o   b e  ac h ie v ed   b ased   o n   t h e  r ef er en ce   tr aj ec to r y   in p u t s   f r o m   m is s io n   co n tr o l  s y s te m   an d   n a v i g atio n   s y s te m   to   th e  ac tu ato r   co n tr o l  s y s te m .   T h is   is   n ec e s s ar y   f o r   th e   p r o p er   tr aj ec t o r y   tr ac k i n g   i n   t h e  p r es e n ce   o f   u n ce r tai n ties   s u c h   as   v ar iat io n   i n   v e h i cle  p ar a m eter s   a n d   ex ter n al  d is tu r b an ce s   lik e  v ar y in g   s ea   c u r r en ts   a n d   w ea th e r   d is tu r b an ce s .   An   o p ti m al  d is tu r b an ce   r ej ec tio n   co n tr o l  h a s   b ee n   d er iv ed   f r o m   R icca tt i  a n d   S y l v ester   eq u ati o n s   f o r   ac h iev i n g   o p ti m a l  co n tr o l  in   th e   p r esen ce   o f   ex ter n al  w a v e  d is t u r b an ce s .   [ 3 ] .   T o   m ai n tai n   th e  p o s itio n   o f   A U V  at  a  p er ticu lar   d ep th ,   th e  s ca li n g   f ac to r s   o f   Fu zz y   lo g ic  co n tr o ller   h a v e  b ee n   tu n ed   w it h   a  r ad ial  b a s is   f u n ctio n   m eta m o d el  an d   a  co m p ar ati v e  s t u d y   h as c o n d u cted   w ith   o f f lin e  o p t i m izatio n   ap p r o ac h   u s i n g   g e n e tic  alg o r ith m   [ 4 ] .   T h r u s ter   m o to r s   w it h   d ed icat ed   co n tr o ller   p la y   an   i m p o r t an t  r o le  i n   th e   p r o p u ls io n   o f   A UV   f o r   m ai n tai n in g   t h e  s p ee d .   B r u s h l ess   Dir ec t  C u r r en t  m o to r s   w it h   h a ll  s e n s o r s   u s ed   a s   t h r u s ter   m o to r s   h a v e  b ee n   f o u n d   in   th e  l iter atu r e  f o r   p r o p ellin g   A UV  [ 5 ] .   T h e  elec tr ical  an d   m ec h a n ical  s y s te m s     o f   a    h y d r o   q u ad   r o to r   h as b ee n   d esi g n ed   a n d   i m p le m en ted   u s in g   B r u s h les s   D C   m o to r s   as th r u s ter s   m o to r s   in   o r d er   to   s tu d y   its   s tatic   s tab ilit y   at  v ar io u s   d ep th s   [ 6 ] .   A   s e v e n   p h a s e  B L D C   m o to r   f o r   th e   p r o p u ls io n   o f   A UV  h a s   b ee n   f u n ctio n al l y   m o d elled   an d   s i m u lated   i n   M A T L A B / SIM U L I NK   f o r   s t u d y in g   its   d y n a m ic  c h ar ac ter is ti cs  [ 7 ] .   T h e  an al y s i s   o f   elec tr ical  c h ar ac ter is tic s   u s i n g   Fi n ite  E le m e n t  An al y s i s   al o n g   w i th   a  co m p ar ati v e  an a l y s is   o f   P I   an d   F u zz y   co n tr o ller   h as  b ee n   d o n e  f o r   a  s ev e n   p h ase  B L DC   m o to r   [ 8 ] .       T h e  s i m u la tio n   m o d el  o f   a  B L DC   m o to r   w h ich   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t     I SS N:  2088 - 8 694       A n   Op timiz ed   S p ee d   C o n tr o lle r   fo r   E lectrica l Th r u s ters   in   a n   A u to n o mo u s …   ( K .   V in id a )   1167   is   m ec h a n icall y   d esi g n ed   as  a   lo w   co s t  th r u s ter   i n   A U V  h a s   b ee n   s t u d ied   f o r   it s   co m p ati b ilit y   i n   a  d ep th   o f   m o r e  t h a n   1   m eter   [ 9 7 ] .   A   p r o to ty p e  o f   elec tr ical  th r u s ter s   u s i n g   p er m an e n t  m a g n e t  B L DC   m o to r   h a s   b ee n   d esig n ed   an d   i m p le m en ted   w it h   2 D  Fin ite  E le m e n t  Me th o d     in   o r d er   to   o p tim ize  t h e  s p ee d   an d   to r q u e  r an g es,   to   m in i m ize  co g g i n g   to r q u e  an d   to   m a x i m ize  ef f icie n c y   [ 10 ] .     Var io u s   s en s o r less   co n tr o l  te ch n iq u es   eli m i n ati n g   h al l  s e n s o r s   h a v e  b ee n   w id el y   u s ed   in   B L D C   m o to r   f o r   r o to r   p o s itio n   d etec tio n .   Fro m   th e  liter at u r e  it  h as  b ee n   o b s er v ed   th at  w it h   t h e  m ea s u r e m en t  o f   in d u cta n ce   o r   f l u x   as   w ell  a s   b y   b ac k   e m f   d etec tio n   o r   w it h   esti m ato r   b ased   m o d els   v ar io u s   s e n s o r less   tech n o lo g ies  h a v e  b ee n   d e v el o p ed   an d   test ed   [ 1 1 ] .   Sen s o r less   co n tr o l  b y   d etec tin g   b ac k   e m f   is   o n e  o f   th e   w id el y   u s ed   m et h o d s   i n   w h i ch   t h e  i n f o r m atio n   r eg ar d in g   b ac k   e m f   ca n   b e  o b tai n ed   b y   m ea s u r in g   p h ase   v o l tag e s   [ 1 2 ]   in   w h ic h   p h a s e ’ s   ex ac t   co m m u tatio n   i n s ta n ts   ar e  d is p lace d   b y   3 0 ˚   f r o m   ze r o   cr o s s in g   o f   b ac k   e m f .   C alc u latio n   o f   d if f er en c e  in   lin e  v o lta g es  [ 1 3 - 1 4 ] ,   s ec o n d   d er iv ativ e  o f   s u m   o f   t h r e e  ter m in a l  v o lta g es   [ 1 5 ] ,   b ac k em f   m ap p i n g   [ 1 6 ]   a n d   b ac k e m f   d if f e r en ce   esti m a tio n   [ 1 7 ]   a r e  s o m e  o f   th e  o th e r   tech n iq u e s   f o u n d   in   liter atu r e.   T h e  s en s o r les s   t ec h n iq u e  h a s   b ee n   ad o p ted   b y   ca lc u lat in g   th e  d i f f er e n ce   o f   ter m i n al  v o lta g e   d if f er e n ce   w h ic h   co n tai n s   th e   in f o r m atio n   ab o u t  e x ac t  co m m u tatio n   p o i n t  w h ic h   is   3 0   d eg r ee s   la g g in g   f r o m   ze r o   cr o s s in g   in s tan t  o f   b ac k   e m f   .   T h e  m o to r   co n tr o ller   in   an   AUV  g e n er ates  an   in p u t  s i g n al  to   th e  ac t u ato r   to   ac h ie v e  it s   d es ir ed   v elo cit y ,   b ased   o n   t h e  er r o r   s i g n al  o b tain ed   b y   co m p ar i n g   th e   d esir ed   v al u es  w it h   t h e  ac tu al  v a lu e s   o f   p o s i tio n   a n d   v elo cit y   o b tain ed   th r o u g h   s e n s o r less   tech n iq u es .    Fo r   co n tr o llin g   t h e  s p ee d   o f   m o to r ,   v ar io u s   co n tr o l  s tr ate g ie s   h av e   b ee n   i n co r p o r ated   in   th e   p r esen ce   o f   u n ce r tai n tie s   a n d   d is t u r b an ce s .   P r o p o r tio n al  I n te g r al  Der iv ati v e  ( P I D)   co n tr o l  an d   P D  co n tr o l  ar e  u s ed   f o r   co n tr o llin g   s p ee d   o f   B L DC   m o to r   w h ic h   is   u s ed   as  th r u s ter   m o to r   [ 18 - 22 ] .   H  in f i n it y   co n t r o l  th eo r y   h as  b ee n   w id el y   u s ed   in   f ilter   d esi g n   f o r   f au lt  d etec tio n   p r o b le m   [ 23 ]   as  w ell  as  b ac k   e m f   o b s er v er   f o r   s en s o r less   co n tr o l  in   a  B L DC   m o to r   [ 24 ] .   P a r ticle  s w ar m   o p ti m izatio n   ( P SO)   an d   Gen etic  A l g o r it h m   ( G A )   ap p r o ac h   h av e  b ee n   co m p ar ed   to   f in d   o u t  t h e  ef f icie n t  o n e  [ 25 - 28 ] .   I n   o r d er   to   attain   r o b u s t  co n tr o l  f o r   B L DC   m o to r   ex clu s i v el y   in   th e  p r ese n ce   o f   ex ter n al  d is t u r b an ce s   s u c h   as  o ce a n   cu r r e n ts   a n d   w a v e  d r if t s ,   H  i n f in i t y   co n tr o ller   w i th   P SO  o p ti m i s e d   w ei g h ts   h as  b ee n   p r o p o s ed   b y   th i s   a u t h o r   in   t h e  s p ee d   c o n tr o l  lo o p   an d   th e  s i m u lat io n   r es u lts   h av e  b ee n   d is cu s s ed   in   d etail  [ 29 - 30 ] .     Fo r   h ar d w ar e  i m p le m en ta tio n   o f   s p ee d   co n tr o ller ,   v ar io u s   m icr o co n tr o ller s   h av e  b ee n   f o u n d   i n   t h e   liter atu r e.   P I C 1 6 F8 7 7 A   m icr o co n tr o ller   h as   b ee n   u s ed   in   t h e  h ar d w ar e  i m p le m e n tatio n   o f   s p ee d   co n tr o ller   o f   B L DC   m o to r   u s i n g   P I   co n tr o ller   [ 3 1 ] .   A   s p ar tan - 3   FP G A  is   u s ed   to   g e n er ate  th e   f i r in g   p u l s es  f o r   t h e   MO SF E T s   o f   th r ee   p h ase   f u l l y   co n tr o lled   b r id g e  w h ic h   i n   tu r n   co n tr o l  t h e   s p ee d   o f   B L DC   m o to r   [ 3 2 ] .   An   AR M  2 1 4 8   m icr o co n tr o ller   al o n g   w ith   HP C L   3 1 2 0   MO SF E T   d r iv er   cir cu it  h a s   b ee n   u s e d   in   a  B L D C   m o to r   w it h   h a ll  s en s o r s   f o r   p o s itio n   s en s in g   an d   w it h   a  d y n a m o m eter   as  b r ak e,   to   s tu d y   i ts   s p ee d   to r q u e  ch ar ac ter is tic s   w it h   th e  m o to r   r u n n i n g   i n   eit h er   d ir ec tio n   [ 3 3 ] .   T h is   w o r k   i m p le m en t s   a  s p ee d   co n tr o ller   b ased   o n   H  in f i n it y   t h eo r y   w i th   w ei g h t s   o p ti m iz ed   b y   P SO  tech n iq u e  f o r   a  s en s o r less   B L D C   m o to r   u s ed   in   t h r u s ter   f o r   p r o p ellin g   A U V.   T h e  s i m u latio n   r es u lt s   h a v e   b ee n   ex p er i m en ta ll y   v al id ated   b y   th e  h ar d w ar e  i m p le m e n tatio n   u s i n g   T ex as   I n s tr u m en ts   C 2 0 0 0   Delf i n o   L a u n c h P ad   L au n c h X L - F2 8 3 7 7 S  an d   B o o s tXL   DR V  8 3 0 1   d r iv er   b o ar d   to   d r iv e  th e  4 2 B L 6 1   B L DC   m o to r .   Fo r   s av in g   o f   co s t  a n d   s p ac e  as  w el l  as  f o r   ac h ie v i n g   b etter   r eliab ilit y   w h ic h   ar e  th e  i m p o r tan t  co n s tr ai n ts   i n   an   A UV,   h all  s e n s o r s   h a v e  b ee n   r ep lace d   w it h   s e n s o r les s   tech n iq u e  f o r   r o to r   p o s itio n   d etec tio n   o f   B L D C   m o to r .   T h e  s ig n i f ica n ce   o f   t h is   w o r k   i s   th a t  w it h   th e  i m p le m e n tat io n   o f   H  i n f in it y   co n tr o ller   as  s p ee d   co n tr o ller   w ith   it s   w ei g h ts   o p ti m ized   b y   P SO i n   t h e  s p ee d   f e ed b ac k   lo o p   o f   B L D C   m o to r   u s ed   in   th r u s ter s   f o r   p r o p ellin g   AUV,   b etter   r ef er en ce   tr ac k i n g   co u ld   b e  attain ed .   A s   p er   p r esen t  s tate  o f   ar t,  th is   m et h o d   o f   i m p le m en ta tio n   h as  n o t b ee n   f o u n d   in   t h e  liter at u r e  s o   f ar .     T h is   p ap er   h as  b ee n   o r g a n ized   as  f o llo w s .   R e s ea r ch   m et h o d   w h ic h   i n clu d e s   th e   th eo r etica l   asp ec t  o f   i m p le m en ta tio n   o f   s p ee d   co n tr o ller   w it h   H   i n f i n it y   th eo r y   w ith   w ei g h t s   o p ti m ized   b y   P SO  tech n iq u e,   t h e   h ar d w ar e  r eq u ir e m en ts   f o r   i m p le m en ta tio n ,   a n d   v ar io u s   s te p s   in v o lv ed   i n   i m p le m e n tatio n   h as  b ee n   d i s cu s s ed   in   d etail  in   s ec tio n   2 .   Sectio n   3   d is cu s s e s   ab o u t th e  i m p o r tan t si m u lat io n   an d     ex p er i m en tal   r esu lts .           2.   RE S E ARCH   M E T H O D     2 . 1     H a rdw a re   Rea liza t io n o f   t h e  co ntr o ller   T h e  b lo ck   d iag r a m   i n   Fi g u r e   1   r ep r esen ts   th e  d e v elo p m e n t  o f   s e n s o r les s   B L D C   m o to r   co n tr o l.  A  p r o to ty p e  o f   th e  s a m e    h as  b ee n   s et u p   as  s h o w n   i n   Fi g u r e   2   u s in g   C 2 0 0 0   Delf i n o   L a u n ch P ad   L a u n c h X L - F2 8 3 7 7 S  w it h   C o d e  C o m p o s er   s tu d io   I DE   v er s io n   6   an d   B o o s tXL   DR V  8 3 0 1   d r iv er   b o ar d   to   d r iv e  th e   4 2 B L 6 1   B L DC   m o to r   w it h   s p ec if icatio n s   s h o w n   i n   T ab le  1   f o r   ex p er i m e n tal  v alid atio n .   B o o s tXL   D R V8 3 0 1   h as  a n   in b u ilt  p r e  d r iv er   a n d   s ix   C SD1 8 5 3 3 Q5 A N  c h an n el   p o w er   MO S FET s .   Har d w ar e  s u p p o r t  p ac k ag e   o f   C 2 0 0 0   F2 8 3 7 7 S  h as  b ee n   u s e d   in   SIM UL I NK  f o r   th e  d ev e lo p m e n t  o f   co d e  an d   th e  d ev elo p ed     m o d el  h as  b ee n   s h o w n   i n   F ig u r e  3 .   T h i s   co d e  h a s   b ee n   d ep lo y ed   to   h ar d w ar e  a n d     m ad e   to   r u n .   P h ase  v o ltag e s   ar e   s en s ed   th r o u g h   c h an n els   0 ,   2   an d   5   o f   m o d u le   A   a n d   cu r r en ts   i n   ea c h   le g   o f   i n v er ter   is   s e n s ed   t h r o u g h   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 694     I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t ,   Vo l.  9 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   2 0 1 8   :   1 1 6 6   –   1 1 7 7   1168   ch an n el s   1 ,   3   an d   4   o f   m o d u l e  A   i n   A DC .   E n h a n ce d     p w m   ( ep w m )   f ea tu r e  is   u s ed   to   g e n er ate  p w m   p u l s es   w it h   s w itc h i n g   f r eq u en c y   1 0 KHz .   ep w m   a n d   A D C   h av e   b ee n   s y n c h r o n ized   f o r   th e   p r o p er   g en er atio n   o f   p u ls es.              Fig u r e  1 .   B lo ck   d iag r a m   d ep ictin g   d ev elo p m e n t o f   h ar d w ar e  s et u p     Fig u r e  2 .   E x p er i m en tal  s et u p       T ab le  1   Sp ec if icatio n s   o f   B L D C   m o to r   P ar am eter s   Sp ec if icatio n s   No .   o f   p o les   8   No .   o f   p h ases   3   R ated   s p ee d   4 0 0 0   r p m   R ated   Vo ltag e   24V   R ated   T o r q u e   0 . 1 2 5 Nm   T o r q u e  co n s tan t   0 . 0 3 6 Nm / A   L i n e  to   lin e  r esi s ta n ce   0 . 7 2 Ω   L i n e  to   lin e  i n d u cta n ce   1 . 2 m H   P ea k   cu r r en t   1 0 . 6 A   Mo m en t o f   in er tia   0 . 0 0 4 8 Kg - cm 2   W eig h t   0 . 4 5 Kg           Fig u r e  3 .   Dev elo p ed   co d e  in   SIM UL I NK  f o r   th e  s y s te m     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t     I SS N:  2088 - 8 694       A n   Op timiz ed   S p ee d   C o n tr o lle r   fo r   E lectrica l Th r u s ters   in   a n   A u to n o mo u s …   ( K .   V in id a )   1169     2 . 2   P ro ce du re   f o r  i m ple m ent a t io n   T h e  p o s itio n   an d   v elo cit y   o f   th e  r o to r   in   a  B L DC   m o t o r   h as  b ee n   d etec ted   u s in g   s en s o r less   tech n iq u e  b y   eli m i n ati n g   th e  h all  s en s o r s   an d   a  s tar ti n g   s tr at eg y   b ased   o n   t h e  e m u lated   h a l l  s en s o r   s i g n als  h as  b ee n   ad o p ted .       2 . 2 . 1   I m ple m ent a t io n o f   s ens o rles s   a lg o rit h m     I n   a  B L D C   m o to r ,   th e  r o to r   is   p o s itio n ed   f o r cib l y   b y   d eter m i n in g   t h e  ac ti v e  p h ase s   an d   co m m u ta tio n   o f   p r o p er   p h ase.   T h u s   t h e  k n o w led g e  o f   p r ese n t  p o s itio n   o f   r o to r   is   i m p o r tan t  i n   t h e  d eter m i n atio n   o f   co r r ec t  co m m u tatio n   s eq u e n ce .   Us u al l y   h all  s e n s o r s   ar e  u s ed   f o r   d e tectin g   r o to r   p o s itio n   f o r   p r o p er   co m m u tat io n   o f   p h ases .   F o r   fu r th er  s a vin g   o f  co s t  a n d   s p a ce   w h ich   is   a n   imp o r ta n t  co n s tr a in t  w h ile  d esig n in g   a n   A UV ,   s en s o r les s   tech n o lo g ies  p o s e  a   s ig n ifica n t  r esea r ch   d ev elo p men t.   T h e  p h ase  v o ltag es  V an ,   V bn   a n d   V cn   ar e   s en s ed   th r o u g h   v o lta g e  s e n s o r s   o f   B o o s tXL   D R V  8 3 0 1   an d   u s i n g   ADC s   th e y   ar e  u s ed   f o r   esti m ati n g   h al l   s en s o r   s ig n als co r r esp o n d in g   t o   co m m u tati n g   i n s tan t s .         2 . 2 . 2   M o t o r  St a rt ing   s t ra t e g y   As  t h e  s en s o r less   al g o r ith m   d ep en d s   o n   ze r o   cr o s s i n g   o f   b ac k   e m f ,   i n itial l y   m o to r   r eq u ir es  a  s tar ti n g   s tr ateg y   f o r   t h e  b ac k   e m f   to   b u ild   u p .   O n ce   t h e  m o to r   r o tat es,  b ac k   e m f   b u ild s   u p   an d   th e  r o to r   p o s itio n   ca n   b e  d etec ted ,   a p p r o p r iate  s w itc h in g   s ig n als  ca n   b e  g i v en   f o r   f u r th er   r o tatio n   an d   t h e  m o to r   ca tch es  u p   w i th   t h e  s en s o r less   a lg o r it h m .   Fo r   ac h i ev in g   th is ,   th e   i n itial   h al l  s en s o r   s i g n al s   w h ic h   ar e  t h e  e x te n s io n   o f   s w itc h in g   s ig n al s   e m u lated   b y   s e n s o r less   m eth o d   ar e  g i v en   f o r   2   s ec o n d s .   T ab le  2   s h o w s   th e  e m u lated   h all  s en s o r   s ig n al s ,   th eir   co r r esp o n d in g   co m m u ta tio n   s ig n als.       T ab le  2   C o m m u tatio n   s i g n al s   co r r esp o n d in g   to   e m u lated   h al l sen s o r   s ig n als   Emu l a t e d   h a l l   se n so r   si g n a l s   C o r r e sp o n d i n g   c o mm u t a t i o n   si g n a l s   h _ a   h _ b   h _ c   P h a se   a   P h a se   b   P h a se   c   0   1   1   - 1   0   1   0   1   0   - 1   1   0   1   1   0   0   1   - 1   1   0   0   1   0   - 1   1   0   1   1   - 1   0   0   0   1   0   - 1   1       2 . 2 . 3   H   infinity   ba s ed  s peed  co ntr o ller  w it h  w eig hts o pti m i ze d by   P SO   Fo r   a  s y s te m   to   b e  r o b u s t,  th e  co n tr o ller   s h o u ld   co n v e n e   s tab ilit y   a n d   p er f o r m a n ce   r eq u ir e m e n t s   w h e n   t h e  s y s te m   g ai n s   an d   p ar a m eter s   ar e   n o t  e x ac tl y   k n o w n .   H  in f i n it y   co n tr o ller   is   a  r o b u s t  co n tr o ller   w h ic h   i s   b ased   o n   H   in f i n it y   n o r m   in   o th er   w o r d s   m ax i m u m   g ai n   o v er   all   f r eq u e n cie s   a n d   in   al l  d ir ec tio n s   as   s h o w n   in   E q   ( 1 ) .     ‖ G‖ _ ∞  ≜ s u p ⁡〖 σ 〗   G( j ω )                                               ( 1 )     T h e  b lo ck   d iag r am   ill u s tr ati n g   th e  d esi g n   p r o b le m   is   s h o w n   in   Fi g u r e  4 .   T h is   p r o b le m   m ai n l y   co n ce n tr ates  o n   t w o   d eg r ee s   o f   f r ee d o m   in   w h ich   f ee d b ac k   lo o p   co r r ec ts   lo a d   d is tu r b an ce   an d   f ee d   f o r w ar d   s h ap es  r e f er en ce   tr ac k i n g .   T h is   w o r k   m ain l y   f o cu s es  o n   th e  r e f er en ce   tr ac k in g   p r o b le m .   Her e  r   is   t h e   r ef er en ce   s i g n a l,  y   is   th e  ac tu al  s ig n al  w h ic h   is   t h e  o u tp u t  o f   p r o ce s s   an d   e   is   th e  co r r es p o n d in g   er r o r .   T h e   co n tr o ller   g en er ates  t h e  co n tr o l  s ig n a l  u   b ased   o n   e   an d   t h is   s ig n al  alo n g   w it h   d is t u r b an ce   d   en ter s   in to   p r o ce s s .   T h e  m ain   i s s u es  i n   th e  d esig n   p r o ce s s   ar e  to   ac h iev e  s tab ilit y ,   to   r ed u ce   th e  ef f ec t  o f   lo ad   d is tu r b an ce s   d u e  to   w ea t h er   a n d   to   tr ac k   r ef er e n ce   s ig n als   o b tain ed   f r o m   v eh icle  g u id a n ce   an d   co n tr o l.  T h e   s tab ilit y   a n d   p er f o r m a n ce   r eq u ir e m e n t s   ar e  m et  b y   s h ap i n g   th e  f r eq u e n c y   r esp o n s e  u s i n g   w ei g h ti n g   f u n ct io n s   w h ic h   ar e  lead   lag   co m p en s at o r s   [ 3 4 - 3 5 ] .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 694     I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t ,   Vo l.  9 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   2 0 1 8   :   1 1 6 6   –   1 1 7 7   1170       Fig u r e  4 .   B lo ck   d iag r a m   d ep ictin g   co n tr o ller   d esig n       T h e  w eig h ti n g   f u n ctio n s   o f   H  in f in it y   co n tr o ller   ar e  o p ti m ized   b y   P ar ticle  S w ar m   O p ti m izatio n   ( P SO)   tech n iq u e.   T h e  o p ti m iz atio n   p r o b le m   i s   t h e   m in i m iza tio n   o f   er r o r   w h ic h   is   ac h ie v e d   b y   f in d i n g   o u t  t h e   b est  co ef f icie n t s   f o r   th e  w ei g h ti n g   f u n ct io n s   u s i n g   P SO.  A  s et  o f   all  ca n d id ate  s o lu tio n   f o r   th e  o p tim iza tio n   p r o b lem   h a s   b ee n   d e f i n ed   as  th e  s ea r c h   s p ac e.   T h e  p o p u latio n   m e m b er s   ar e  i n itia lized   an d   ea ch   p ar ticle ’ s   r an d o m   p o s itio n   a n d   v elo cit y   ar e  g en er ated .   T h e  o b j ec tiv e  f u n ct io n   v a lu e  i s   m e m o r ized   u s in g   p er s o n al  b est.   I t  is   co m p ar ed   w i th   th e   n e ig h b o r ’ s   p er s o n a l  b est   an d   t h e  b est  v al u e  is   s to r ed   in   g lo b al   b est.  T h e  p ar ticle   m o v e s   to w ar d s   th e  n e w   p o s itio n   w it h   a  n e w   v elo cit y   al o n g   w i th   t h e  i n f o r m atio n   r e g ar d in g   its   c u r r en t   v elo cit y ,   it s   o w n   p er s o n al  b es t  an d   g lo b al  b est.  A cc o r d in g l y   th e  o p ti m ized   g lo b al  b est  co s t  w h ic h   is   t h e  s u m   o f   ab s o lu te  v al u es  o f   er r o r   is   o b tain ed .   W ith   th is   g lo b al  b est  co s t,  W 1 ,   W 2   an d   W3   ar e  g en er ated   an d   tr an s f e r   f u n ctio n   o f   th e  co n tr o ller   is   o b tain ed .   A  s tate  s p ac e  m o d el  o f   th e   au g m en ted   p lan t  P   h as  b ee n   co m p u ted   f o r   th e  p la n t  G   alo n g   w it h   w ei g h tin g   f u n ctio n s   u s i n g   th e   M A T L A B   f u n ctio n   augw   a s   i n   E q   ( 2 )   w h er e   W 1 ,   W 2   an d   W3   d en o te  w ei g h ti n g   f u n c tio n s   f o r   er r o r ,   c o n tr o l a n d   o u tp u t r esp ec tiv el y .       P   =  a u g w   ( G,   W 1 ,   W 2 ,   W 3 )                       ( 2 )     T h e  b lo ck   d iag r a m   s h o w n   i n   Fig u r e  5   d ep icts   th e  a u g m e n t ed   p lan t  m o d el  in   w h ic h   B 1 ,   B 2 ,   C 1   an d   C 2   r ep r esen t d is tu r b an ce s ,   co n tr o l sig n a ls ,   er r o r s   to   b e  m i n i m ized   an d   co n tr o ller   in p u ts   r e s p ec tiv el y .           Fig u r e  5 .     A u g m e n ted   p lan t  m o d el       T h e  MA T L A B   f u n ctio n   h i n f s y n ( )   s y n t h esize s   a  H  in f in i t y   co n tr o ller   K   f o r   th e  au g m e n ted   p lan t  m atr i x   P   as in   E q   ( 3 )   an d   th e  co r r esp o n d in g   tr an s f er   f u n ctio n   KT    is   o b tain ed   f r o m   E q   ( 4 )     K  =  h i n f s y n ( P )                                                                                           ( 3 )         KT   =  t f ( K )                     ( 4 )       2 . 2 . 4   Sp ee d  m ea s ure m ent   a lg o rit hm   Usu al l y   t h e  ec a p   f ea tu r e  in   T I   C 2 0 0 0   is   u s ed   to   ca p tu r e  th e  h all  s en s o r   s ig n al  to   esti m a t e  th e  ti m e   p er io d ,   f r eq u en c y   an d   h e n ce   t h e  s p ee d   o f   r o to r .   T h is   p r o to t y p e  h as  b ee n   d e v elo p ed   u s in g   h ar d w ar e  s u p p o r t  p ac k ag e  f o r   C 2 0 0 0   T MS3 2 0 F 2 8 3 7 7 S  in   MA T L A B   2 0 1 6 a  v er s io n .   T h is   v er s io n   d o es  n o t  c o n tain   ec ap   f ea t u r e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t     I SS N:  2088 - 8 694       A n   Op timiz ed   S p ee d   C o n tr o lle r   fo r   E lectrica l Th r u s ters   in   a n   A u to n o mo u s …   ( K .   V in id a )   1171   in   i ts   lib r ar y .   Si n ce   th e   h all  s en s o r s   ar e   r ep lace d   w ith   s e n s o r less   tec h n iq u e,   h er e  t h e  ec a p   f ea t u r e  h as  b ee n   m i m ic k ed   u s i n g   a  co u n ter   at  ev er y   r is i n g   ed g e  o f   o n e  o f   th e  e m u lated   h all  s en s o r   s ig n al.     2 . 2 . 5   Curre nt  co ntr o l f o r  P W M   g ener a t io n   Sin ce   th e  r o to r   f o llo w s   t h e  m a g n et ic  f lu x   v ec to r ,   th e   s p ee d   a t  w h ic h   t h i s   v ec to r   r o tates  is   d eter m i n ed   b y   t h e  s tr e n g th   o f   m a g n etic  f ield   w h ich   i s   in   t u r n   co n tr o lled   b y   ap p lied   v o ltag e.   T h e   co n tr o l  o f   ap p lied   v o ltag e  ca n   b e  ac h iev ed   b y   s w itc h i n g   o n   a n d   o f f   o f   in v er t er   s w itch e s   t h r o u g h   h i g h   f r eq u en c y   P W M  p u ls e s .   T h er e  is   an   i n n er   c u r r en t   lo o p   in   o r d er   to   ac h ie v e  d esir ed   cu r r en t  p r o p o r tio n al  to   d e s ir ed   to r q u e  w h o s e  r ef er en ce   i s   o b tain ed   f r o m   t h e  o u ter   s p ee d   co n tr o ller .   H y s t er esis   c u r r en t  co n tr o l  f o r   m ai n tai n in g   th e   to r q u e  w it h i n   li m it s   h as  b ee n   p r o p o s ed   in   a  s w itch ed   r elu c tan ce   m o to r   [ 3 6 ] .   T h e  ac tu al  cu r r en t  m ea s u r e m e n t  p la y s   a   s ig n i f ica n t  s tr ateg y   in   t h e  g e n er atio n   o f   P W M   p u ls es.  T h e  c o m m o n   s tr ateg ie s   e m p lo y ed   i n   o r d er   t o   m ea s u r e  ac tu al  c u r r en t  ar e  p h ase  c u r r e n t  m ea s u r e m e n t  i n   t h e  lo w   s id e  o f   in v er ter   leg s   [ 3 7 ]   w h ich   h as  b ee n   ad ap ted   in   th is   w o r k   an d   b y   g e n er ati n g   m ax i m u m   c u r r en t  f r o m   p h ase  c u r r en t   [ 3 8 ] .         3   RE SU L T S AN D  AN AL Y SI S   I t  ca n   b e  o b s er v ed   f r o m   Fi g u r e  6   th at  th e  ze r o   cr o s s in g   i n s t an t  o f   ter m in al  v o ltag e  d i f f er e n ce   is   th e   ex ac t  co m m u tatio n   p o in t s   w h i ch   ca n   b e  ac h ie v ed   w it h o u t  p h ase  co m p en s a tio n   cir cu i ts .   T h u s   t h e  p h y s ical  h a ll   s en s o r   s ig n als ar e  e m u lated   b y   ad ap tin g   th is   te c h n iq u e.             Fig u r e  6 .   Si m u latio n   r esu l t o b tain ed   f r o m   s en s o r less   tec h n iq u e       Fo r   v er if icato n   p u r p o s e,     t h e  e x p er i m e n tal  r es u lt  h as   b ee n   o b tain ed   u s in g   lo g ic  an a l y s er   a s   s h o w n   i n   Fig u r e  7 ,   in   w h ic h   t h e  f ir s t  t h r ee   ch an n els  f r o m   0   –   2   d ep i cts  th e  p h y s ical   h al l  s e n s o r   s i g n al  a n d   last   t h r ee   ch an n el s   f r o m   3   –   5   s h o w s   e m u lated   h all  s e n s o r   s i g n al.   I t  ca n   b e  o b s er v ed   th at  th e  s eq u en ce   is   s a m e  in   b o th   m et h o d s .           Fig u r e  7 .   Scr ee n   s h o t o f   P h y s i ca l h all  s e n s o r   s i g n a ls   a n d   E m u lated   h all  s en s o r   s ig n al s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 694     I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t ,   Vo l.  9 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   2 0 1 8   :   1 1 6 6   –   1 1 7 7   1172   T h e  s i m u lati o n   c ir cu it  o f   s p ee d   m ea s u r e m e n t  al g o r ith m   is   s h o w n   i n   F ig u r e  8 .   Fo r   d is cu s s io n   p u r p o s e,   th e  e m u lated   h all  s e n s o r   s i g n a l  is   r ep lace d   w ith   a   p u ls e  g en er ato r   o f   ti m e  p er i o d   1 0   m illi s ec o n d s .   T h e  w a v e f o r m s   s h o w n   in   Fi g u r e  9   s h o w   t h at  th e  co u n ter   i s   r eset  at  ev e r y   r is i n g   ed g e  o f   th e  p u l s e  an d   th e   s a m p le  i s   h eld   at  t h at  ti m e.   Fro m   th is ,   t h e  ti m e  p er io d   ( T )   ca n   b e  o b tain ed .   Fre q u en c y   is   g i v en   b y   th e   r ec ip r o ca l o f   tim e  p er io d   an d   w it h   a  s ca l in g   f ac to r   s p ee d   ca n   b e  o b tain ed .           Fig u r e  8 .   Sp ee d   m ea s u r e m en t           Fig u r e  9 .   Si m u latio n   r esu l ts   o f   s p ee d   m ea s u r e m e n t c ir cu it ( a)   P u ls es ( b )   C o u n ter   b et w ee n   t w o   r is i n g   ed g es ( c)   T im e  p er io d   ( d )   Fre q u en c y       T h e  ac tu al  s p ee d   t h u s   o b tain e d   is   co m p ar ed   w it h   t h e  r ef er e n ce   v al u e  a n d   th e  er r o r   is   p as s e d   o n   to   th e   H  in f in i t y   s p ee d   co n tr o ller   w h o s e  w ei g h ts   ar e  o p tim ized   u s i n g   P SO  alg o r it h m .   T h e  co n v e r g en ce   p lo t  o f   P SO  is   s h o w n   i n   Fi g u r e  1 0 .   T h e  to t al  n u m b er   o f   ev al u atio n s   i s   8 2 2 .           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t     I SS N:  2088 - 8 694       A n   Op timiz ed   S p ee d   C o n tr o lle r   fo r   E lectrica l Th r u s ters   in   a n   A u to n o mo u s …   ( K .   V in id a )   1173   Fig u r e  1 0 .   C o n v er g e n ce   p lo t o f   P SO     T h e  co n tr o ller   tr an s f er   f u n ctio n   is   g iv e n   b y   E q u at io n   ( 5 ) .       =   3206 2 + 4 . 499 04 + 4 . 45 08 3 + 2133 2 + 2 . 097 06   + 1 . 112 08             ( 5 )     T h e  o p tim ized   w ei g h t W 1   is   g i v en   b y   E q u atio n   ( 6 )   an d   W 2  an d   W 3   ar e  0 . 1 6   an d   0 . 0 2   r esp e ctiv el y .     1 =   0 . 0796 + 39 . 8 0 . 1 + 27 . 36                 ( 6 )       T h e  s en s i tiv it y   an d   co m p le m en tar y   s e n s iti v it y   p lo ts   o f   t h e   co n tr o ller   ar e  s h o w n   i n   F ig u r e  1 1 ( a)   &   1 1 ( b )     r esp ec tiv ely .   I t  ca n   b e  o b s er v ed   f r o m   Fig u r e  1 1 ( a)   &   1 1 ( b )   th at  s en s iti v it y   an d   c o m p le m e n tar y   p lo ts   f o llo w   t h e  tr ad e  o f f   in   w h ic h   s e n s iti v it y   f u n ctio n   S   is   lo w   f o r   lo w er   f r eq u e n cies   th e r eb y   ac h ie v e s   b etter   r ef er en ce   tr ac k in g   a s   w ell  a s   d is tu r b ac e  r ej ec tio n   an d   co m p le m e n tar y   s en s iti v it y   f u n ct io n   T   is   lo w er   f o r   h i g h   f r eq u en c ies  w h ic h   lead s   to   in s en s it iv i t y   to   n o i s e  an d   er r o r s   in   m o d eli n g .           ( a)                                                                                       ( b )     Fig u r e  1 1 ( a) .   Sen s iti v it y   p lo t;  Fig u r e  1 1 ( b ) .   C o m p le m e n tar y   s en s iti v it y   p lo t       DR V  8 3 0 1   B OOST E R XL   h as  lo w   s id e  cu r r en t  s h u n t  s e n s e  i n   ea ch   leg .   T h ese  c u r r en t  v a lu e s   o b tain ed   th r o u g h   A D C s   ar e  th en   ad d ed   to   g et  th e  av er a g e   cu r r en t  v al u e.      Fig u r e  1 2   s h o w s   t h e  s i m u latio n   r esu lt   o f   th r ee   p h ase   c u r r en ts   an d   t h eir   av er a g e  c u r r en t.  T h is   av er a g e  c u r r en t   v a lu e   is   co m p ar ed   w i th   t h e   cu r r en t r e f er en ce   v al u e  o b tai n ed   f r o m   o u ter   s p ee d   lo o p   an d   t h e  er r o r   is   t h e n   p ass ed   o n to   t h e  cu r r en t   co n tr o ller   w h ic h   is   P I   co n tr o ller .     T ab le  3   s h o w s   t h e  p r o p o r tio n al  an d   in teg r al  v al u es o f   P I   co n tr o ller .           Fig u r e  1 2 .   Si m u latio n   r es u lt s   s h o w in g   t h r ee   p h ase  cu r r e n ts   a n d   th e  av er a g e  cu r r e n t ( a)   P h ase  cu r r en t ia   ( b )   P h ase  cu r r en t ib   ( c)   P h ase  cu r r en t ic   ( d )   A v er a g e  cu r r e n t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 694     I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t ,   Vo l.  9 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   2 0 1 8   :   1 1 6 6   –   1 1 7 7   1174   T ab le  3   C o n s tan t s   o f   P I   co n tr o ller   C o n st a n t   V a l u e   P r o p o r t i o n a l   ( K p   )   0 . 0 1   I n t e g r a l   ( K i   )   0 . 0 1       T h e  co n tr o ller ’ s   o u tp u t  i s   t h e  d u t y   c y cle   an d   th e   co r r esp o n d in g   P W M  s i g n al s   g e n er ated   a r e  u s ed   to   s w itc h   o n   an d   o f f   t h e  in v er ter   s w itc h es. T h e  r ef er en ce   s p ee d   an d   ac tu al  s p ee d   as  w ell  as  r e f er en ce   cu r r en t  a n d   ac tu al  c u r r en t   v al u es   ar e  tr an s m i tted   t h r o u g h   Ser ial  C o m m u n ica tio n   I n ter f ac e  ( S C I )   T r a n s m it   an d   R ec ei v e   r eg is ter s .   T h e  v al u es   an d   th eir   co r r esp o n d in g   w av e f o r m s   ar e   v ie w ed   a n d   v e r if ied   th r o u g h   Har d w ar e  I n   L o o p   ( HI L )   v er i f icatio n   v ia  S C I   as s h o w n   i n   Fi g u r e  1 3 .           Fig u r e  1 3 .   Har d w ar e  i n   L o o p   Ver if icatio n   th r o u g h   SC I       T h e  r ef er en ce   s p ee d   h as  b ee n   in itiall y   s e t  as  2 5 0 0   r p m   an d   at  3 0   s ec o n d s   it  h as  b ee n   in cr ea s ed   to   3 0 0 0   r p m .   T h e  ex p er im e n t  h a s   b ee n   co n d u cted   w it h   P SO  o p ti m ized   H  in f in i t y   co n tr o ller   in   th e  s p ee d   lo o p   w h o s e  tr an s f er   f u n ctio n   is   g iv en   b y   E q   ( 5 )   as  w ell  a s   P I   co n tr o ller   an d   th e  r es u lts   h av e  b ee n   co m p ar ed .   T h e  w a v e f o r m   i n   Fi g u r e  1 3   s h o w s   t h at  b o th   co n tr o ller s   tr ac k   t h e  r e f er en ce   s p ee d   b u t  th e  P SO  o p ti m ized   H   in f in it y   co n tr o ller   w it h   les s   o v er s h o o t.  I t  h as  b ee n   o b s er v ed   th at  m a x i m u m   p er ce n ta g e  o f   v ar iatio n   o f   s p ee d   w it h   r esp ec t to   r ef er en ce   s p ee d   w it h   th e  p r o p o s ed   s tr ateg y   i s   0 . 6 5 % w h er ea s   w it h   P I   co n tr o ller   it is   1 . 1 %.            Fig u r e  1 4 .   R ef er en ce   tr ac k in g   o f   P I   an d   P SO o p ti m ized   H  in f i n it y   co n tr o ller s         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t     I SS N:  2088 - 8 694       A n   Op timiz ed   S p ee d   C o n tr o lle r   fo r   E lectrica l Th r u s ters   in   a n   A u to n o mo u s …   ( K .   V in id a )   1175   T ab le   4   an d   T ab le  5   s h o w     t h e  p er f o r m an ce     p ar a m eter s   o f   b o th   P I   an d   P SO  o p tim is ed   H  in f i n it y   co n tr o ller   w h e n   t h e  r e f er en ce   s p ee d   is   c h an g ed   f r o m   3 0 0 0 r p m   to   i n itia l  s et   s p e ed   o f   2 5 0 0   r p m     an d   w h e n   it   i s   ag ain   c h an g ed   f r o m   2 5 0 0   r p m   to   3 0 0 0   r p m   r esp ec tiv el y .   Fro m   Fi g u r e  1 5   it  ca n   b e  o b s er v ed   th at  th e  r ip p les  in   th e  cu r r e n t  w av e f o r m   o f   p r o p o s ed   co n tr o ller   s tr ateg y   is   le s s   t h an   t h e  P I   co n tr o ller   w h ich   i m p lies   th e  r ed u ctio n   o f   to r q u e  r ip p les.       T ab le  4   C o m p ar is o n   o f   p ar a m eter s   o f   b o th   co n tr o ller s   w h e n   th e  r ef er e n ce   s p ee d   is   ch a n g ed   to   in itial set  s p ee d   o f   2 5 0 0   r p m   C o n t r o l l e r   R i se   t i me   ( s)   P e a k   T i me   ( s)   %  O v e r sh o o t   PI   4 . 9   6 . 2   - 0 . 3 2   P S O   o p t i m i z e d   H i n f i n i t y     4 . 5   6 . 5   - 0 . 1 2       T ab le  5   C o m p ar is o n   o f   p ar a m eter s   o f   b o th   co n tr o ller s   w h e n   th e  r ef er e n ce   s p ee d   is   ch a n g ed   to   f in al    s et  s p ee d   o f   3 0 0 0     r p m   C o n t r o l l e r   R i se   t i me   ( s)   P e a k   T i me   ( s)   %  O v e r sh o o t   PI   4 . 8   7 . 5   1 . 2 6   P S O   o p t i m i z e d   H i n f i n i t y     4 . 6   6 . 4   0 . 1           Fig u r e  1 5 .   C u r r en t  w a v ef o r m s   o f   P I   an d   H  in f i n it y   co n tr o ller s       4   CO NCLU SI O N   A   p r o to ty p e  o f   H  in f i n it y   s p ee d   co n tr o ller   w it h   w eig h t s   o p ti m ized   b y   P SO  tech n iq u e  f o r   s en s o r less   B L DC   m o to r   u s ed   as  t h r u s ter   f o r   p r o p ellin g   A UV   h a s   b ee n   i m p le m en ted   w i th   T I   C 2 0 0 0   Delf i n o   L au n c h P ad   L a u n c h X L - F2 8 3 7 7 S  an d   B o o s tX L   DR V  8 3 0 1 .   C o r r esp o n d in g   h ar d w ar e  s u p p o r t  p ac k ag e  h as  b ee n   u tili ze d   f o r   th e  d ev elo p m en t  o f   co d e.   T h e  s en s o r less   tech n iq u e  h a s   b ee n   ad o p ted   b y   ca lcu lati n g   ter m i n al  v o lta g e  d if f er e n ce   an d   t h er eb y   h all  s en s o r   s i g n als  h a v e   b ee n   e m u lated .   I t  h a s   b ee n   o b s er v ed   th at  w i th   r ed u ce d   p er ce n tag e  o v er s h o o t  an d   b ett er   r ef er en ce   tr ac k i n g ,   th e  p r o p o s ed   s tr ateg y   i m p r o v es  t h e  o v er all  p er f o r m a n ce   o f   m o to r .   R ed u c tio n   i n   to r q u e   r ip p les  lead s   to   less   v ib r atio n s   a s   w ell  a s   s m o o th   tr a n s i tio n   t h er eb y   en h a n ce s   th e  p er f o r m a n ce   o f   an   AUV.           RE F E R E NC E S   [1 ]   Oliv e ira  P ,   e t  a l . , ”   M issio n   c o n tr o l  o f   th e   M A RIUS  a u t o n o m o u s  u n d e rw a ter  v e h icle :  s y ste m   d e sig n ,   im p le m e n tatio n   a n d   se a   tri a ls” ,   In t   J   S y st S c i .   1 9 9 8 ,   2 9 ( 1 0 ), p p .   1 0 6 5 – 8 0 .     [2 ]     De sa   E,   e t  a l . , ”   P o ten ti a l   o f   a u to n o m o u s  u n d e rw a ter  v e h icle s  a s   n e w   g e n e ra ti o n   o c e a n   d a ta  p latf o rm s” ,   Cu rr   S c i.   2 0 0 6 ,   9 0 (9 ),   p p .   1 2 0 2 – 9.   [3 ]   Qin g   Y,  e t  a l. ,   “ Op ti m a l  Distu rb a n c e   Re jec ti o n   C o n tr o l  o f   Un d e ra c tu a ted   A u to n o m o u s  Un d e rwa ter  in   V e rt ica l  P la n e ” ,   T EL KOM NIKA  I n d o n e sia n   J o u r n a l   o f   El e c trica l  E n g i n e e rin g ,   2 0 1 5 ,   1 3 (1 ),   p p .   9 1 - 1 0 0 .   [4 ]   F a ru q   A ,   e t  a l. ,   “ O p ti m iza ti o n   o f   a n   In tell ig e n t  Co n tro ll e r  f o r  a n   Un m a n n e d   Un d e rw a ter  V e h icle ” ,   T EL KOM NIKA   In d o n e sia n   J o u rn a l  o f  El e c trica l  En g i n e e rin g ,   2 0 1 1 , 9 ( 2 ),   p p .   2 4 5 - 2 5 6 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.