I nte rna t io na l J o urna l o f   P o w er   E lect ro nics   a nd   Driv Sy s t e m   ( I J P E DS )   Vo l.   9 ,   No .   3 Sep tem b er   2 0 1 8 ,   p p .   1 1 2 4 ~ 1 1 3 9   I SS N:  2 0 8 8 - 8 6 9 4 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j p ed s . v9 .i 3 . pp 1 1 2 4 - 1 1 3 9          1124       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   A Concis Rev iew   o Co ntrol  Techn iques for  Relia ble  and  Efficien Co n trol  o Indu ction  Mo t o r       Alw a die . A   De p a rte m e n o f   El e c tri c a En g in e e rin g ,   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g ,   Na jran   Un iv e rsity ,   S a u d A ra b ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Feb   15 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   A p r   10 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   J u l   1 ,   2 0 1 8       In d u c ti o n   m o to rs  a re   w o rk - h o rse   o f   th e   in d u stry   a n d   m a jo e le m e n t   in   e n e rg y   c o n v e rsio n .   T h e   re p lac e m e n o f   th e   e x isti n g   non - a d ju sta b le  sp e e d   d riv e w it h   th e   m o d e rn   v a riab le  f re q u e n c y   d riv e w o u ld   sa v e   c o n sid e ra b le  a m o u n o f   e lec tri c it y .   A   p ro p e c o n tro l   s c h e m e   f o v a riab le  f r e q u e n c y   d riv e c a n   e n h a n c e   th e   e ff icie n c y   a n d   p e rf o rm a n c e   o f   th e   d riv e .   T h is  p a p e a tt e m p to   p ro v id e   a   rig o ro u re v ie w   o v a rio u c o n tr o sc h e m e s   f o th e   in d u c ti o n   m o to c o n tro a n d   p r o v id e c rit ica a n a ly sis  a n d   g u id e li n e f o th e   f u tu r e   re se a rc h   w o rk .   A   d e tailed   stu d y   o f   se n s o b a se d   c o n tr o l   sc h e m e a n d   se n so r - les c o n tro sc h e m e h a s   b e e n   in v e stig a te d .   T h e   o p e ra ti o n ,   a d v a n t a g e s,  a n d   li m it a ti o n o f   th e   v a rio u c o n tro sc h e m e a re   h ig h li g h ted   a n d   d if f e re n ty p e s   o f   o p ti m iza ti o n   tec h n i q u e h a v e   b e e n   su g g e ste d   to   o v e rc o m e   th e   li m it a ti o n s   o f   c o n tro l   tec h n i q u e s.   K ey w o r d :   Op ti m izatio n   Scalar   co n tr o l   Sen s o r - les s   co n tr o l   Var iab le  f r eq u en c y   d r iv e   Vec to r   co n tr o l   Co p y rig h ©   201 In s t it u te o 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 rig h ts re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   A l w ad ie . A ,   Dep ar te m en t o f   E lectr ical  E n g in ee r in g ,     Facu lt y   o f   E n g i n ee r i n g ,   Naj r an   Un iv er s it y ,   Sa u d A r ab ia .   E m ail:  asa l w ad ie@ n u . ed u . s a       1.   I NT RO D UCT I O N   T h in d u cti o n   m o to r s   ar m ain ly   u s ed   f o r   ad j u s ta b l s p ee d   ap p li ca ti o n s   an d   c o n s u m ap p r o x im ately   6 0   o f   th e   t o ta en er g y   o f   th e   p l an [ 1 ] .   B ef o r th in v en ti o n   o f   s em ico n d u ct o r   d ev i ce s   lik s il ic o n   c o n t r o lle d   r e ctif ie r ,   d i r e ct  cu r r en t ( DC )   m o t o r s   w er u s e d   in   th in d u s t r y .   A lth o u g h ,   DC   m o to r s   w er c ap ab le  t o   d ea l w ith   h ig h   to r q u a p p li ca ti o n s ,   b u t   t h ey   n ee d   h ig h   co s t f o r   m ain ten an ce .   T h u s ,   DC   m o to r s   w er l a r g ely   r e p l ac ed   w ith   alte r n at in g   cu r r en ( A C )   m o to r s   an d   n o w   d ay s ,   A C   m o to r s   a r b ein g   u s ed   in   o f f - s h o r e   p u m p in g   s tatio n s ,   cr an es,   b lo w er s ,   tex ti le  in d u s t r y   an d   r ef in e r i es.   T h e   u s ag o f   in d u cti o n   m o t o r s   o n   la r g s c al is   d u to   th f ac t   th at  th ei r   m ain ten an ce   is   ea s y   an d   h av h ig h   ef f i cien cy .   T h co m m er ci al  u s ag o f   ad j u s ta b l s p e ed   d r iv es  w as  s tar te d   in   1 9 6 0   an d   s te a d y   s tate  s p ee d   c o n t r o l u n d e r   l o w   d y n am ics b ase d   o n   v o l tag f r e q u e n cy   r atio   ( v /f )   o f   th e   in d u cti o n   m o to r   w as  m aj o r   f o cu s   o f   th r ese ar ch .   L ate r   o n ,   s lip   f r eq u en cy   co n tr o m e th o d   b ec o m f a m o u s   f o r   im p r o v e d   d y n a m ics  o f   th m o t o r .   W ith   th t im e,   r es ea r ch er s   d ev e lo p ed   m o r ef f ici en m eth o d s   lik f ie ld   o r ien t ed   c o n t r o o f   s p e e d   o f   in d u cti o n   m o to r [ 2 ] .   T h te ch n iq u es  u s ed   to   co n t r o s p e e d   an d   to r q u o f   th in d u ctio n   m o t o r   ar cl ass i f ie d   as  s ca l ar   an d   v ec t o r   c o n t r o t ec h n i q u es  [ 3 - 8 ] .   T h s ca l ar   c o n t r o tech n iq u h as  s ev er al  a d v an tag e s   lik e ,   p a r am ete r   in d e p en d en m o d ell in g ,   s ta b i li ty   in   co n tr o o f   m ed iu m   to   h ig h   s p ee d   o p er ati o n ,   ea s y   d esi g n ,   s im p le  s tr u c tu r e,   lo w   s tead y - s tate  er r o r   an d   l o w   co s an d   h en ce ,   s ev e r a r esea r ch   s tu d ies  h av u t iliz e d   th s c ala r   c o n tr o m eth o d   v ia  d ig i tal  s ig n a p r o c ess o r s   [ 3 ,   4 ,   5 ,   7 ,   9 ] .   T h v e ct o r   c o n tr o t ec h n i q u h as  h ig h   co n t r o lli n g   p er f o r m an ce   f o r   in d u cti o n   m o to r   s p ee d   an d   th u s ,   is   th m o s w id ely   u s ed   c o n t r o l str ateg y   [ 7 ,   1 0 - 1 3 ] .   T h v e cto r   c o n t r o l m eth o d   is   m ain ly   u tili ze d   f o r   c o n t r o l lin g   th p o s i ti o n   o f   th f lu x ,   cu r r en v ec t o r s   an d   v o lt ag e .   T h v ec to r   c o n t r o s tr a teg y   h as  t w o   m ain   d r aw b a ck s   1)   co u p lin g   b etw ee n   f lu x   an d   ele ct r o m ag n etic  to r q u 2)   th s e n s itiv ity   o f   th co n t r o ll er   t o   in d u c ti o n   m o to r   p a r am ete r s .   T h es p r o b lem s   ar r es o lv e d   th r o u g h   d ir ec f ie l d   o r ien t e d   co n t r o ( DFOC )   an d   in d i r ec f iel d   o r ie n ted   c o n t r o ( I FOC ) .   DFOC   a n d   I FOC   a r u til ize d   t o   ac h i ev th d e co u p l in g   o f   th f lu x   an d   t o r q u e   [ 8 ] .   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:  2 0 8 8 - 8 694       A   C o n cise R ev iew   o f Co n tr o Tech n iq u es fo r   R elia b le  a n d   E fficien t Co n tr o l o f.. .   ( A lw a d ie.   A )   1125   Fo r   th c o n tr o o f   in d u c ti o n   m o to r   d r iv es,  m an y   co n tr o t e ch n iq u es  h as  b ee n   d ev e lo p e d   an d   u s e d   in   th p ast .   Pro p o r ti o n al   in teg r al   d e r iv ativ e   ( PID )   co n t r o ll er   i s   o n o f   th c o n v en ti o n al   te c h n iq u e.   Du t o   its   s im p le  d esig n   an d   l o w   co s t,   PI c o n t r o lle r   w as  u tili ze d   b y   th r ese a r ch e r s   f o r   r eg u lat in g   th s p e ed ,   to r q u an d   f lu x   in   in d u ct io n   m o to r s .   H o w e v er ,   th in ten s iv e   ca lcu l ati o n s   a r e   r e q u ir ed   t o   ca l cu la te  t h p ar am eter s   o f   th PID   c o n tr o l le r   [ 8 ] .     T h f u zz y   l o g ic  c o n tr o l le r   h as   ca p a b il ity   to   a d a p ac co r d in g   t o   th s u d d en   ev en t   ch an g es   in   th s y s tem   an d   c an   b u s e d   f o r   l in ea r   an d   n o n - lin ea r   s y s tem s .   Fu zz y   co n tr o lle r   u ti liz e d   th f u zz y   th eo r y   an d   th d esig n   o f   th f u zz y   c o n tr o l le r   is   b ase d   o n   lin g u is tic   r u l es,   w h ich   is   th b asis   o f   h u m an   lo g ic  [ 1 4 - 1 9 ] .   T h f u zz y   c o n t r o ll e r   d esig n   h as  th r ee   m ai n   p h ase s :   1)   fu z z ifica tio n :   to   c o n v er ts   t h in p u ts   in to   f u zz y   s ets  2 )   in feren ce   en g in e:   t o   d ef in t h f u zz y   r u les  w h ic h   r elate   th o u tp u ts   w it h   th i n p u ts   an d   3)   d efu z z ifica tio n :   co m b in es  th r es u lt s   o f   th f u zz y   r u le s ,   a n d   i n f er s   t h d ec is io n ,   w h ich   is   t h en   co n v er ted   f r o m   f u zz y   s et s   to   c r is p   v al u e.   Sev er al   s tu d ies  h av u s e d   f u zz y   co n tr o ll er   t o   im p r o v th c o n t r o f e atu r es  f o r   th s ca l ar   s p e ed   co n tr o o f   I Ms  [ 2 0 - 2 4 ] .   So m o f   th r esea r ch er s   h av e   u s ed   f u z zy   co n t r o ll er   t o   d ev el o p   th v ec t o r   co n t r o l   o f   th e   in d u cti o n   m o to r .   T h s lid in g   m o d co n tr o ( SMC )   s ch e m h a v b ee n   th f o cu s   o f   r esear ch er s   f o r   m an y   d ec ad es  [ 2 5 ,   26] .   T h SMC   u s t h d is co n t in u o u s   co n tr o ac tio n   to   d r iv e   th s ta te  tr aj ec to r ies  o f   th c o n tr o lled   s y s te m   i n   s p ec if ied   s lid i n g   h y d r o p lan i n   th s ta te  s p ac e.   T h p u r p o s o f   s tate  tr a jec to r i es  is   to   k e e p   s lid in g   o n   s p ec if ic   s lid in g   h y d r o p lan e   u n til th o r ig in   o f   th s t ate - s p a ce   is   r e ac h ed   [ 2 7 ] .   T h S MC sch em h as th m ain   ad v an tag e   in   im p r o v in g   th s ta b il ity   an d   r o b u s tn ess   o f   th s y s te m   [ 2 8 ] .   H o w ev er ,   ch atte r in g   p h en o m en o n   is   th m ain   d r aw b ac k   o f   u s in g   th SMC   [ 2 9 ] .   T o   o v er co m th is   is s u e,   f ew   r esea r ch e r s   h av s u g g este d   th f u zz y   s lid in g   m o d e   c o n t r o lle r   ( FS MC) .   A lth o u g h ,   th e   FS MC  h as   th e   ca p a b il ity   to   im p r o v e   th e   s ta b i lity   an d   r o b u s tn ess   an d   ca n   t ac k l th ch att er in g   ef f e ct  b u th k ey   ch a llen g e   in   th u s e   o f   F SMC   is   in   d esig n i n g   t h r u les  o f   th e   FS MC  s y s te m s .     A n o th er   te ch n iq u c o m m o n ly   u s ed   in   in d u cti o n   m o to r   c o n tr o is   P u ls w id th   m o d u lati o n   ( PW M )   d r iv in g   th r ee - p h ase  v o lt ag s o u r ce   in v e r t er   [ 2 3 ,   3 0 - 3 3 ] .   T h e   v o ltag s o u r ce   in v e r te r   a r u s ed   t o   r eg u lat th e   o u t p u v o l tag e   ( A C )   an d   f r eq u en c y   f r o m   s u p p ly   v o lt ag e   ( c o n s tan t   DC ) .   T h k ey   f ea t u r es   o f   th PW M   tech n i q u a r th at  th o u t p u v o ltag h as  m in i m u m   h ar m o n ics,  lo w   d is to r ti o n ,   h ig h   ef f icien cy   an d   lo w   s w itch in g   lo s s es.   Sev er al  te ch n iq u es  an d   a lg o r i th m s   s u ch   as  s w ar m   in tellig en ce   m eth o d   an d   ev o lu t io n ar y   alg o r ith m s   ( E A )   w h ich   ar e   u s e d   f o r   th e   o p tim izat io n   o f   th c o n tr o l le r   p er f o r m an ce   h as  b ee n   r e p o r t e d   in   th li te r atu r [ 3 4 - 4 2 ] .   T h m o s t p o p u la r   s w ar m   in tellig en ce   o p tim izat io n   alg o r i th m s   ar e:  1 )   Par t icl Sw ar m   Op tim izat io n   ( P SO ) ,   2 )   A r tif i cia B ee   C o l o n y   ( A B C ) ,   3 )   A n C o lo n y   Op tim izati o n   ( A C O)   4 )   A n C o lo n y   Op tim izatio n .     T h es all   alg o r ith m s   ar b ase d   o n   th n atu r in s p ir ed   c o m p u tati o n al  m eth o d o lo g i es.  F o r   ex am p le,   T h P SO  t ec h n i q u e   h as  b ee n   d ev e lo p e d   b ase d   o n   th m o v em en ts   o f   b i r d   g r o u p i n g   o r   f is h   f l o ck in g   [ 3 6 ] .   T h e   A B C   tech n i q u h as  b e en   d ev e l o p ed   u s in g   th f o o d - s ea r ch in g   b eh av i o r   o f   in s ec ts   an d   h o n ey b e es  [ 3 4 ] .   Me an w h ile,   th b eh av i o r   o f   an ts   f o r   s e ar ch in g   th o p t im al  p ath   b etw ee n   th eir   ca m p   an d   f o o d   s o u r c h as  b e en   u tili z e d   in   th d ev el o p m en o f   A C alg o r i th m   [ 3 5 ] .   T h w o r k in g   p r in ci p l b eh in d   th d e v elo p m en t o f   E A s   is   n atu r al   g e n etic  ev o lu ti o n ,   th e   Dar w in   th eo r y   an d   o th e r   ev o lu ti o n a r y   th eo r ies .   T h g en etic  alg o r i th m   ( GA )   [ 3 8 ] ,   g e n etic  p r o g r am m in g ,   d if f er en ti al  ev o lu ti o n ,   ev o lu ti o n ar y   s tr ateg y   an d   ev o lu ti o n a r y   p r o g r am m in g ,   [ 3 9 ]   ar th m o s c o m m o n l y   u s ed   E A   alg o r i th m s .     T h p e r f o r m an ce   o f   th co n t r o s y s tem s   h as  b ee n   g r ea tly   im p r o v e d   th r o u g h   th r ec en t ly   d ev el o p e d   o p tim izati o n   t ec h n i q u es.   I n   [ 4 3 - 4 5 ] ,   th c o n t r o o f   th in d u ctio n   m o t o r   d r iv es   h as  b e en   im p r o v e d   th r o u g h   o p tim izati o n   te ch n iq u es  co m p r o m is in g   o f   co n v en ti o n a c o n tr o ll er s .     Sim ilar ly ,   [ 1 7 ]   h as  u tili z ed   d if f e r en ti al   s ea r ch   alg o r ith m   to   o p tim ize   th f u zz y   lo g ic  c o n tr o l le r   f o r   p h o t o v o lta ic  in v e r te r s .   I n   [ 4 6 ]   th f u z zy   lo g ic   co n t r o ll er   w as  o p t im ized   u s in g   P SO  t ec h n i q u t o   ac h i ev m ax i m u m   p o w er   p o in t r ac k i n g   in   g r id   c o n n ec t e d   p h o to v o lt aic  in v er t er s .   T h g e n etic  a lg o r ith m   ( GA )   w as  u tili ze d   b y   [ 2 2 ,   4 7 ]   f o r   th s el ec t i o n   o f   p r o p o r ti o n a l - d e r iv a tiv e - in teg r al  ( PID )   c o n tr o ll er   co ef f icien ts   to   co n t r o th s p e e d   o f   an   in d u cti o n   m o to r .   Sim ilar ly ,   h y b r id   alg o r ith m   o f   P SO   an d   GA   w as  u s e d   t o   im p r o v th e   p e r f o r m an ce   o f   th e   o p t im al  to r q u co n t r o o f   in d u cti o n   m o to r   [ 4 8 ] .   Kalm an   f ilter   c o v ar i an ce   te ch n iq u e ,   m u lti - o b jectiv f u zz y   d ec is i o n   m ak in g   [ 4 9 ,   5 0 ]   an d   f in ite - co n t r o s e m o d el   p r e d i ctiv e   c o n tr o l   alg o r i th m s   h as  b ee n   r e p o r t e d   in   [ 4 9 - 5 1 ]   t o   a ch iev h ig h   p e r f o r m an ce   o f   th in d u c ti o n   m o to r   d e r iv es  c o n tr o u s in g   an   a d v an c e d   p r e d ic tiv t o r q u c o n tr o l le r .   T h p e r f o r m an ce   o f   th e   f u zz y   lo g ic  s p e ed   c o n t r o ll er   in   in d u cti o n   m o to r   d e r iv es   h as  b ee n   im p r o v e d   u s in g   b a ck tr ac k in g   s ea r ch   alg o r ith m   o p t im izati o n   tech n i q u [ 1 9 ] .   A lth o u g h ,   th o p t im i za ti o n   te ch n iq u es  d is cu s s e d   a b o v h av ca p a b il ity   to   im p r o v p e r f o r m an ce   o f   t h co n t r o m eth o d s ,   h o w ev er ,   th ese  t ec h n i q u es  h av l im itati o n s   o n   o p tim a   tr a p p in g ,   l o c al  m in i m a,   g lo b al   m in i m u m ,   tr ial - an d - e r r o r   p r o ce d u r an d   l o n g   co m p u tati o n a tim to   attain   b est   o p tim izati o n   p er f o r m an ce s .     I n   th is   p a p er ,   v a r i o u s   co n t r o l   s ch em es  to   en h an ce   th p e r f o r m an ce   an d   r eli ab ilit y   o f   th v ar i a b le   f r e q u en cy   d r iv es .   T h o p er ati o n al  ad v an tag es  an d   lim itat io n s   o f   ea ch   m eth o d   a r h ig h li g h ted   f o r   v a r i o u s   ap p li ca ti o n s   o f   th in d u c ti o n   m o to r   d r iv es .   Va r i o u s   o p tim izati o n   alg o r ith m s   h av b ee n   s u g g ested   to   o v e r co m th l im itatio n s   o f   th e   c o n t r o l s ch em es f o r   th e   d ev el o p m en t o f   a d v an c co n t r o l   s y s tem .   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 2 4     1 1 3 9   1126   R est  o f   th p a p e r   h as  b ee n   s tr u ctu r es   as  f o ll o w s Secti o n   I I   p r esen ts   r ev iew   o f   s en s o r   b as ed   c o n tr o l   tech n i q u es.  S ec ti o n   I I I   p r o v i d es  r ev i ew   o f   s en s o r - less   c o n t r o s ch em es.  Va r i o u s   o p tim izati o n   alg o r ith m s   to   im p r o v e   th e   p er f o r m an ce   o f   t h c o n tr o l   t ec h n i q u es  h av e   b e e n   p r es en te d   in   Se cti o n   I V .   S ec ti o n   g iv es   th e   cr i tic al   an aly s is   o f   th e   l ite r a tu r r ev i ew   an d   f in ally ,   S ec ti o n   VI   p r es en ts   th co n clu s i o n   o f   t h is   p ap e r .       2.   SE NSO B AS E CO N T RO L   T E CH NI Q U E S   T h in d u ctio n   m o to r   co n tr o m ai n l y   co n s is o f   th in d u ctio n   m o to r ,   lo ad ,   m o to r   d r iv ( in v er ter )   an d   co n tr o s y s te m .   T h in ter f ac i n g   o f   th e s p ar ts   an d   th b lo ck   d iag r a m   o f   t h co m p lete  s y s te m   ar s h o w n   i n   Fig u r 1   an d   Fi g u r 2   r esp ec tiv el y .   Var ia b l f r e q u e n cy   d r iv c o n tr o l   te ch n iq u es   f o r   s p e ed ,   t o r q u e,   f lu x ,   v o ltag an d   cu r r en t   c o n t r o a r e   m ain l y   class if i ed   as   s ca la r   co n tr o t ec h n i q u an d   v ec to r   c o n tr o tech n i q u e .   T h e   class if i ca t io n   o f   VFD   c o n t r o l s ch em es h as  b e en   s h o w n   in   Fig u r 3 .               Fig u r 1 .   T h e   I n t er f ac e   o f   th e   Var io u s   P a r ts   o f   th e   I n d u c ti o n   M o t o r   C o n t r o l Sy s te m   Fig u r 2 .   T h e   B lo ck   D iag r am   o f   th e   T est   B en ch   f o r   th I n d u c ti o n   M o t o r   C o n t r o l S y s te m           Fig u r 3 .   C lass if icat io n   o f   VF C o n t r o l   Sch em es       2 . 1 .   Sca la C o n t r o l   T e chniq u e   Scal ar   c o n tr o l   te ch n iq u e   u tili z es  th m ag n itu d an d   f r e q u en cy   o f   th a p p li ed   v o l tag to   c o n tr o l   th e   s p e ed   o f   th in d u cti o n   m o to r .   I n   th is   m eth o d ,   v o lt ag s o u r ce   in v er te r   is   u s ed   t o   m ain tain   th m ag n etiz in g   cu r r en at  c o n s tan v alu b y   ch an g in g   th m ag n it u d o f   ap p l ied   v o ltag p r o p o r ti o n al  t o   th e   ap p lie d   f r eq u en cy .   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:  2 0 8 8 - 8 694       A   C o n cise R ev iew   o f Co n tr o Tech n iq u es fo r   R elia b le  a n d   E fficien t Co n tr o l o f.. .   ( A lw a d ie.   A )   1127   T h is   m et h o d   is   als o   k n o w n   as   c o n s tan v o lts   p er   h e r tz   ( o r   c o n s tan t   V/f )   m eth o d   an d   its   d esc r i p ti o n   h as  b ee n   s h o w n   in   Fig u r 4 .   T h ac tu al   s p ee d   h as  b e en   m ea s u r ed   th r o u g h   en co d er   ( s p ee d   s en s o r )   a n d   h as  b ee n   u til iz e d   as  a   f ee d b ac k .   T h d if f e r en c o f   m ea s u r e d   s p e e d   w ith   th r e f er en c s p e e d   h as  b ee n   g iv en   as  an   er r o r   s ig n al   t o   th p r o p o r ti o n a l - in teg r al  c o n t r o lle r   to   g en er at th f u n d am en tal  f r e q u en cy   r ef e r en ce .   T h am p litu d o f   th e   f u n d am en tal  s tat o r   v o ltag r ef er en ce   h as  b ee n   o b ta in ed   th r o u g h   th f u n d am en tal  s tat o r   f r eq u en cy   r ef er en ce .   No t ab ly ,   if   o p en   lo o p   c o n tr o s y s te m   co n f ig u r atio n   h as  b ee n   ad o p te d   th en   th s p ee d   r eg u l at io n   w ill  b p o o r   an d   h ea v ily   d ep en d s   o n   th m o to r   lo a d .   On   th o th e r   h an d ,   th c lo s l o o p   c o n t r o s y s te m   ca n   a ch iev g o o d   s p e e d   r es p o n s b u t   s til th s y s tem   n o t   s u ita b l f o r   p r ec is to r q u e   c o n tr o l   [ 5 2 ] .           Fig u r 4 .   T h e   B l o ck   Diag r am   o f   th e   S ca l ar   C o n t r o l   Me th o d       2 . 2 .   Vec t o r   Co nt ro l Te chniq u e   Du to   its   h ig h   p e r f o r m an ce ,   th v ec t o r   co n t r o te ch n iq u i s   w id ely   u s ed   in   m an y   in d u ctio n   m o to r   co n t r o a p p lic ati o n s .   T h m ag n itu d an d   p h ase  o f   s u p p ly   v o ltag es  o r   cu r r en ts   is   u til ize d   b y   th v ec to r   c o n t r o l   tech n i q u to   co n t r o in d u cti o n   m o to r s .   Du t o   in v o lv em en o f   th p h ase  in f o r m atio n ,   th v ec to r   c o n tr o l   tech n i q u is   c ap a b le   o f   c o n tr o l lin g   th p o s iti o n   o f   th f lu x ,   v o lt ag e,   an d   cu r r en v ec t o r s   o f   t h in d u c ti o n   m o to r .   T h C la r k an d   P a r k   tr an s f o r m atio n s   ar th m ath em atica to o ls   u til ize d   b y   th v ec to r   c o n tr o te ch n iq u f o r   g en er a tin g   to r q u an d   f lu x ,   r es p e ctiv e ly .   T h m ain   d r aw b ac k   o f   th ese  tr an s f o r m ati o n s   is   th co u p lin g   b etw ee n   ele ctr o m ag n etic  t o r q u an d   f lu x .   T o   a d d r ess   th is   is s u e ,   f iel d   o r ien t e d   co n t r o ( FOC )   h as  b e en   in tr o d u c e d   b y   v ar i o u s   r es ea r ch e r s   [ 4 ,   7 ,   1 1 ,   5 3   ] .     2 . 3 .   F iel O ri en t ed   C o nt r o ( F O C)   FOC   w as  p r o p o s e d   b y   th Hass an d   B l asch k [ 5 4 ] .   Ma n y   r esea r ch e r s   h av w o r k ed   o n   th e   im p r o v em en o f   th FOC   an d   n o w   it  h as  b e c o m an   in d u s t r i al  s t an d ar d   co n t r o s tr ateg y .   F OC   co n tr o s ch em is   b as ed   o n   d y n a m ic  m o d el  o f   th in d u ct io n   m o to r   w h e r th f lu x es,  v o l tag es  an d   cu r r en ts   ar r e p r es en te d   in   s p a ce   v ec to r   f o r m s .   T h s p ac e   v ec to r   r e p r esen t ati o n   o f   th m o to r   p a r am eter s   is   v a li d   u n d er   b o th   s tea d y   s tate   an d   t r an s i en c o n d i ti o n s   an d   a n   ex ce ll en tr an s ien r es p o n s ca n   b ac h i ev e d   d u to   th is   f e atu r o f   FOC .   I n   th e   r o to r   f lu x   FOC   s ch e m e,   all  q u an titi es  r o ta tin g   at  s y n ch r o n o u s   s p ee d   w ill  ap p e ar   as  DC   q u an titi es.  I n   r o t atin g   f lu x   r ef er en ce   f r am e,   if   th e   f l u x   is   alig n e d   t o   th d ”  ax is ,   th en   th d ”  an d   q ”  c o m p o n en ts   o f   th s tat o r   cu r r en r e p r esen t   th f lu x   an d   to r q u c o m p o n en r es p ec tiv e ly .   T h u s ,   in   FOC   c o n t r o s ch em e,   th co n t r o o f   in d u cti o n   m o to r   l o o k s   s im ilar   t o   DC   m o to r   c o n tr o l   s ch em w h er th t o r q u an d   f l u x   co m p o n en ts   ar e   d e co u p l ed   [ 5 5 - 6 6 ] .   T h e   FOC   c o n tr o l   s ch em h as f u r th er   tw o   ty p es:  1)   Dir e ct  fie ld   o r ie n t ed   co n tr o l   ( DF OC ) ,   in   w h ich   th f lu x   p o s iti o n   is   o b t ain e d   th r o u g h   th in f o r m ati o n   o f   th te r m in al  v ar ia b l es  an d   r o t o r   s p ee d .   2)   I n   in d ir e ct  f iel d   o r i en te d   c o n tr o ( I F OC ) ,   in   w h ich   th s u m m atio n   o f   th s li p   p o s i ti o n   an d   r o t o r   p o s it io n   g i v th e   in f o r m atio n   o f   f lu x   p o s i ti o n .   T h b lo ck   d i ag r am   o f   th DFOC   an d   I FOC   a r s h o w n   in   F ig u r 5   an d   F ig u r 6   r es p e ctiv e ly .   T h ac cu r ac y   o f   th r o t o r   p o s i ti o n   m ea s u r em en is   k ey   f ac to r   in   r o t o r   f lu x   FOC   s ch em e.   I n ac cu r ate  m ea s u r em en t o f   th r o t o r   p o s it i o n   w ill r esu lt in   d e ter io r a ti o n   o f   th to r q u d y n am ics.    A lter n a tiv ely ,   an o th e r   ty p o f   FOC   h as b ee n   d ev e lo p ed   w h ich   is   b ase d   o n   t h s tato r   f lu x   o r i en tat io n   an d   t h u s   k n o w n   as st ato r   f lu x   FOC   [ 6 7 ] .       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 2 4     1 1 3 9   1128       Fig u r 5 .   T h e   B l o ck   Diag r am   o f   th e   DF OC   C o n tr o l   Sch em e               Fig u r 6 .   T h e   B l o ck   Diag r am   o f   th e   I FOC   C o n t r o l S ch em e   Fig u r 7 .   T h e   B l o ck   Diag r am   o f   th e   D T C   C o n tr o l   Sch em e       2 . 3 . 1 .   Dire ct   T o rqu C o n t r o l   ( DT C )   A lth o u g h   FOC   w as  ca p a b l t o   ap p r o v th r es p o n s o f   th m o to r   b u FOC   h as  s ev er al  d r aw b ac k s   in   its   i m p le m e n tatio n   as  it  n ee d s   co m p u tati o n al ly   co m p lex   al g o r i th m   to   tr an s f o r m   r ef er en ce   f r am e.   A n o th e r   s h o r t c o m in g   o f   th FOC   is   its   d e p en d en cy   o n   th m o to r   p ar am eter s   an d   m ec h an ical  s p ee d .   T o   tack l th e   ch all en g es  f ac e d   b y   FOC ,   r e s ea r ch e r s   h av in t r o d u ce d ,   n e w   tech n iq u es  w h ich   ar k n o w n   as  d ir e ct  t o r q u e   co n t r o ( D T C ) ,   [ 6 8 ] .   R e ce n tly ,   d i r e ct  s e lf - co n t r o ( DSC ) ,   an d   cl ass ic al  D T C   [ 6 8 - 7 2 ]   h av e   b ee n   p r o p o s e d   f o r   th im p r o v em en o f   co n v en t io n al  D T C .   T h e   D T C   co n t r o s c h em h as  s ev er al   a d v an tag es   l ik h ig h   r el ia b il it y ,   s im p licity ,   in s en s itiv i ty   to   th m o to r   p a r am ete r s   an d   f ast d y n am ic  r es p o n s e .   I n   D T C   co n t r o s ch em e,   th e r r o r s   o f   th t o r q u an d   s ta to r   f lu x   s tatu s   a r m ea s u r e d   an d   th en   s en to   th h y s ter esis   c o m p ar at o r   f o r   d ig it iz ati o n .   T h l o c ati o n   o f   th v o l tag v e c to r   h as  b ee n   i d en tif i e d   th r o u g h   th s tatu s   o f   th in v e r te r   s w itch es.  T h s t atu s   o f   th in v e r te r   s w itch es  is   ca l cu la ted   u s in g   p r e - d ete r m in ed   s w itch in g   ta b l e.   T h e   m ain   d r aw b ac k s   o f   u s in g   D T C   co n t r o ll er   a r la r g t o r q u an d   f lu x   r i p p les  an d   th n o n - c o n s t an t   s w itch in g   f r eq u en cy   o f   th e   in v er t e r   [ 7 2 ] .     T h b l o ck   d i ag r am   o f   th b asic   D T C   co n t r o l   s ch em h as b e en   s h o w n   in   Fig u r 7 .   T h e   c o m p ar is o n   o f   th e   s ca la r   an d   v ec t o r   c o n t r o l s ch em e s   h as  b e en   s u m m ar ize d   in   T ab le   1 .           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:  2 0 8 8 - 8 694       A   C o n cise R ev iew   o f Co n tr o Tech n iq u es fo r   R elia b le  a n d   E fficien t Co n tr o l o f.. .   ( A lw a d ie.   A )   1129     T a b le   1 .   T h Co m p ar is o n   o f   S ca l ar   C o n t r o l   an d   V ec t o r   C o n t r o l S ch em es   S c a l a r   C o n t r o l   V e c t o r   C o n t r o l   1.   C o n t r o l   c o u l d   b e   p e r f o r me d   w i t h   o n l y   o n e   se n so r   ( s p e e d   se n so r ) .   2.   C o n t r o l   s c h e me   h a s i m p l e   s t r u c t u r e .   3.   L o w   c u r r e n t   r i p p l e s   4.   L o w   c o s t   5.   C o n t r o l   s c h e me s   i s   n o t   d e p e n d e n t   o n   mo t o r   p a r a me t e r s .   6.   C o n t r o l   s c h e me   d o e n o t   r e q u i r e   t r a n sf o r m a t i o n   o f   c o o r d i n a t e .   1.   C o n t r o l   s c h e me s   u se   n u m b e r   o f   se n so r t o   me a s u r e   s p e e d ,   f l u x ,   t o r q u e ,   c u r r e n t ,   v o l t a g e   e t c .   2.   C o n t r o l   s c h e me   h a c o m p l e x   s t r u c t u r e .   3.   H i g h   c u r r e n t   r i p p l e s   ( a i n   D T C )   4.   H i g h   c o s t   5.   C o n t r o l   s c h e me   i d e p e n d e n t   o n   mo t o r   p a r a me t e r s .   6.   C o n t r o l   s c h e me   r e q u i r e s   t r a n sf o r m a t i o n   o f   c o o r d i n a t e   ( P a r k   T r a n sf o r m)       3.   SE NSO R - L E SS   CO N T RO L   SCH E M E   I n   cr itical  ap p licatio n s   o f   in d u ctio n   m o to r   lik co m p r es s o r s ,   b lo w er s ,   f an s ,   m ac h i n to o l,  n u clea r   p o w er   p lan ts ,   o f f - s h o r p u m p in g   s ta t io n s   an d   elec tr ic  v eh icles s en s o r - le s s   co n tr o lle d   tech n iq u co u ld   ac h iev e   e x ce lle n p er f o r m an c in   ter m s   o f   e f f icie n c y   a n d   e n er g y   s av i n g s .   Se n s o r - le s s   in d u ctio n   m o to r   d r i v es   o p er ate  w ith o u s p ee d   s e n s o r   an d   th u s   ar h elp f u i n   co s s av i n g   an d   to   ac h iev h i g h   r eliab ilit y   [ 7 3 ] .   T h ter m i n al  q u an ti ties   s u ch   as   v o ltag a n d   c u r r en ar e   u s ed   t o   esti m ate  th e   s p ee d .   T h is   s e ctio n   o f   t h p ap er   b r ief l y   d escr ib th s e n s o r - les s   co n tr o m et h o d s   f o r   in d u cti o n   m o to r   d r iv f o r   th p u r p o s o f   en er g y   s a v i n g   an d   s u s tai n ab le  r eliab ilit y .   As  d escr ib ed   in   Fig u r 1 ,   s en s o r - l ess   co n tr o tech n iq u es  co u ld   b d iv id ed   in to   t w o   ca teg o r ies  1)   Mo d el  b ased   s ch e m 2)   Si g n al  i n j ec tio n   s ch e m e.   Deta ils   o f   b o th   s c h e m es  h as   b ee n   g iv e n   b elo w .     3 . 1 .   M o del B a s ed  Sche m e   T h m ath e m at ical  m o d el  o f   t h i n d u ctio n   m o to r   in   g e n er al   r ef er en ce   f r a m co u ld   b d e s cr ib ed   b y   E q u atio n   ( 1 )   to   ( 4 ) .   T h is   m at h e m a tical  r ep r esen tat io n   o f   t h in d u ctio n   m o to r   co u ld   b u s ed   i n   s e n s o r - le s s   co n tr o s c h e m e s   to   e s ti m ate  t h s p ee d   o f   t h i n d u ct io n   m o to r   p r o v id ed   th at  all   p ar a m e te r s   o f   t h e   m o to r   ar k n o w n   [ 7 3 - 7 5 ] .     =   +  +                    ( 1 )     0 =   +  + ( )                  ( 2 )     =   +                    ( 3 )     =   +                    ( 4 )     I n   o p en   lo o p   s p ee d   est i m at io n ,   E q u atio n   ( 1 )   i s   i n te g r ated   to   g et   th e   s tato r   f l u x   an d   f r o m   s tato r   f l u x   in f o r m atio n   o n ca n   ca lc u lat r o to r   f lu x   [ 7 3 ] .   T h li m ita tio n s   o f   t h o p en   lo o p   s p ee d   esti m atio n   ar it s   s en s iti v it y   to   th s tato r   an d   r o to r   r esis tan ce   an d   i n d u cta n c e.   Var iatio n   in   t h ese  p ar a m e t er s   f r o m   n o m i n al   v alu e s   w ill  d e g r ad th p er f o r m a n ce   o f   t h o p en   lo o p   s p ee d   esti m ato r   [ 7 3 ,   7 4 ] .   T o   o v er co m t h is   i s s u e,   clo s ed - lo o p   s p ee d   esti m ato r   o r   clo s ed - lo o p   o b s er v er   co u ld   b u s ed .   E x a m p le   o f   s u ch   t y p o f   esti m ato r s   ar e;  i)   Mo d el  R eferen ce   A d a p tive  S y s tem  ( MRA S ) :   T h b lo ck   d iag r a m   o f   th MR AS  is   s o w n   i n   Fig u r 8   [ 7 3 ] .   I f   th e   er r o r   s ig n al   is   m in i m ized   th e n   th e   esti m ated   s p ee d   w ill   eq u al  to   t h ac t u al  s p ee d .   I w as   r ep o r ted   in   [ 7 6 - 8 1 ]   th at  MR AS  co u ld   g i v b etter   p er f o r m a n ce   w it h   th m i n i m u m   s p ee d   r an g e   o f   3 0 1 0 0   r p m .   Ho w e v er ,   d u to   en v ir o n m e n tal  n o is a n d   n o n - lin ea r it y   o f   t h p o w er   co n v er t er s ,   MR A co u ld   n o g iv s at is f ac to r y   r esu lts   f o r   s p ee d   less   t h an   3 0   r p m .   ii )   F u ll  o r   R ed u ce d   Ord er  Ob s erver :   I h as  t h ca p ab ilit y   to   e s ti m ate  r o b u s s p ee d   at   lo w   s p ee d   o p er atio n s   o f   t h m o to r   [ 8 2 - 8 6 ] .   iii)   E xten d ed   K a lma n   F ilter :   I is   s to ch as tic  ap p r o ac h   f o r   s p ee d   esti m atio n   o f   t h in d u ct io n   m o to r .   T h s to ch asti m e th o d   s o lv es  th esti m atio n   p r o b l e m s   t h r o u g h   u s o f   m ea s u r e m e n er r o r s ,   m o d elin g   er r o r s ,   r an d o m   d is tu r b a n ce s ,   an d   co m p u ta tio n al  i n ac cu r a cies  o f   th s y s te m .   T h is   m et h o d   ca n   est i m ate   t h n o n - m ea s u r ed   p ar ts   o f   a   s y s tem   t h r o u g h   m i n i m u m   co v ar ia n ce   er r o r   th at   lead s   to   o p ti m al  e s ti m ated   s tates   [ 8 7 - 9 2 ] .   iv)   S lid in g   Mo d Ob s e r ve r   ( S MO ) :   T h k e y   f ea tu r e s   o f   t h s lid in g   m o d e   o b s er v er   ar its   ea s y   i m p le m e n tatio n ,   le s s   r es tr ictiv d es ig n ,   s i m p lici t y ,   s m al co m p u tatio n s   an d   r o b u s t n ess   to   p ar am eter   v ar iat io n s   [ 9 3 ] .   T h ese  f ea t u r es  m a k SMO  an   ef f ec ti v esti m ato r .   Ho w ev er ,   S MO   p er f o r m a n ce   is   af f ec ted   b y   c h atter i n g   p h en o m en o n   [ 9 4 - 9 9 ] .   T h b lo ck   d iag r a m   o f   t h SMO  i s   s h o w n   i n   Fi g u r 9 .       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 2 4     1 1 3 9   1130       Fig u r 8 .   T h B lo ck   Diag r a m   o f   th M R A f o r   Sp ee d   E s ti m atio n           Fig u r 9 .   T h B lo ck   Diag r a m   o f   th SM f o r   Sp ee d   E s ti m a t io n       3 . 2 .   Sig na l In j ec t io n Sche m ( SI S)   A   r elati v el y   n e w   ap p r o ac h   b ased   o n   s ig n a in j ec tio n   h as  g ain ed   atte n tio n   o f   r esear ch er s   in   r ec en t   d ec ad b ec au s t h m o d el  b a s ed   s p ee d   est i m a tio n   tech n iq u h as   is s u e s   o f   p er f o r m an ce   d eg r ad atio n   d u to   p ar am eter   v ar iatio n s   a n d   r o to r   s p ee d   esti m atio n   p r o b le m   at   ze r o   s tato r   f r eq u e n c y .   SI  m et h o d   is   b ased   o n   t h e   in j ec tio n   o f   lo w   le v el  s i g n als  in   th i n d u ctio n   m o to r   [ 1 0 0 ] .   T h an is o tr o p y   o f   t h m ac h i n es  w i ll  g e n er ate  th e   cu r r en t a n d   v o lta g t h r o u g h   wh ich   t h s p ee d   in f o r m a tio n   co u ld   b ex tr ac ted .   T h m ag n it u d an d   f r eq u e n c y   o f   th e   in j ec ted   s i g n al  s h o u ld   b s elec ted   ca r ef u ll y   [ 1 0 1 ] .   S m al ler   th m a g n it u d o f   th i n j ec ted   s ig n al,   s m aller   w il b th s i g n al  to   n o i s r atio ,   w h i le  th i n j ec ted   s ig n al  w it h   lar g er   m ag n it u d w ill  cr ea te  to r q u r ip p les.     Si m i lar l y ,   if   t h f r eq u e n c y   o f   th e   in j ec ted   s i g n al  i s   s m all  t h en   it  w o u ld   b d i f f icu lt  to   s eg r eg ate   it  f r o m   t h e   f u n d a m en ta f r eq u en c y   s ig n al.   T h u s   tr ad e - o f f   s h o u ld   b m ad in   s elec tin g   t h f r eq u e n c y   an d   m ag n it u d o f   th i n j ec ted   s ig n al.   T h ch al len g e s   i n   th i s   m eth o d   ar to   tack le  p o o r   s ig n a to   n o is r atio ,   lo w   s p ec tr al   s ep ar atio n   a n d   to   ac h ie v r eq u ir ed   f r eq u en c y   tr ac k i n g .   T h ese  c h alle n g e s   co u ld   b ad d r ess ed   th r o u g h   m o d er n   s ig n al  p r o ce s s i n g   tec h n iq u e s   [ 1 0 2 ,   1 0 3 ] .   T h g en er al  b lo ck   d iag r a m   o f   t h SIS  i s   s h o w n   i n   Fi g u r 1 0 .           Fig u r 1 0 .   T h B lo ck   Diag r am   o f   t h Si g n a l I n j ec tio n   Sch e m f o r   Sp ee d   E s ti m atio n       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:  2 0 8 8 - 8 694       A   C o n cise R ev iew   o f Co n tr o Tech n iq u es fo r   R elia b le  a n d   E fficien t Co n tr o l o f.. .   ( A lw a d ie.   A )   1131     4.   O P T I M I Z AT I O T E CH NI Q U E S F O T H E   M O T O CO NT RO L L E R   Op ti m izatio n   alg o r it h m s   w er d ev elo p ed   to   im p r o v t h e   p er f o r m a n ce   o f   th co n tr o ller .   T h ese  alg o r ith m s   w er d ev elo p ed   m ai n l y   b ased   o n   t h e   p r in cip l o f   b io lo g y -   a n d   p h y s ics - b a s ed   alg o r ith m s .   T h b io lo g y - b a s ed   alg o r it h m s   ar e   class i f ied   a s   g en e tic  al g o r ith m   ( G A ) ,   b ee   co lo n y   al g o r ith m   ( B C A ) ,   h ar m o n y   s ea r ch   al g o r ith m   ( H S A ) ,   p ar ticle  s w ar m   o p ti m izatio n   ( P SO) ,   f ir e f l y   al g o r ith m   ( F A ) ,   b ac ter ia  f o r a g i n g   o p tim izatio n   ( B FO) ,   li g h t n in g   s ea r ch   al g o r it h m   ( L S A ) ,   cu c k o o   s ea r ch   al g o r it h m   ( C S A ) ,   co lo n y   o p ti m izatio n   alg o r ith m   ( A C O) ,   an d   b ac k tr a ck in g   s ea r c h   alg o r it h m   ( B S A ) .   T h p h y s ic s - b ased   alg o r ith m s   ar class if ied   as  ch ao tic  o p ti m izatio n   al g o r ith m   ( C O A ) ,   s i m u lated   an n ea li n g   ( S A )   an d   g r a v itatio n a s ea r ch   al g o r ith m   ( GS A )   [ 8 ,   1 0 4 ] .   T h is   s ec tio n   o f   th e   p ap er ,   b r ief l y   d escr ib es  s o m i m p o r tan a n d   co m m o n l y   u s ed   o p tim iza tio n   alg o r ith m s   a n d   th e n   t h u s o f   o p tim iza tio n   al g o r ith m s   f o r   m o to r   co n tr o l a p p licatio n s   h a s   b e en   p r esen ted .     4 . 1 .   Descript io n o f   O pti m iza t io n Alg o rit h m s   4 . 1 . 1 .   G enet ic  A lg o rit h m   Gen etic   alg o r it h m   i s   s to ch a s tic  g lo b al  ad ap tiv e   s ea r ch   o p ti m izatio n   tec h n iq u w h ic h   w o r k s   a s   a   p o p u latio n   co n tai n i n g   n u m b er   o f   ch r o m o s o m e s   a n d   an   o b j ec tiv f u n c tio n   is   u s ed   f o r   ea ch   c h r o m o s o m e   to   f i n d   s o lu tio n   to   t h p r o b lem   [ 3 8 ,   1 0 4 ,   1 0 5 ] .   T h ar ch i tectu r o f   th G A   i s   s h o w n   i n   Fi g u r 1 1 .   So m o f   t h ap p licatio n s   o f   th GA   ar e:   1.   GA   i s   u s ed   to   f in d   t h b est p ar a m eter   v al u o f   r atio n a l f u n cti o n   [ 1 0 6 ] .     2.   GA  is   u s ed   i n   co n tr o s y s te m   o n   a n   elec tr ic   d is tr ib u tio n   n et w o r k ,   to   i m p r o v e   th e   r elia b ilit y   a n d   p o w er   q u alit y   o f   d is tr ib u t io n   s y s te m s   [ 1 0 7 ,   1 0 8 ] .     3.   I n   p h o to   v o ltaic   ap p licatio n s ,   it  is   u s ed   f o r   m a x i m u m   p o w er   p o in t   tr ac k i n g   ( MP PT )   t o   i m p r o v t h e   en er g y   h a r v esti n g   ca p ab ilit y   o f   P s y s te m   [ 1 0 9 ] .   So m o f   t h li m itatio n s   o f   t h GA   al g o r ith m   ar e:   1.   I t c an n o t g u ar an tee  th id e n ti f i ca tio n   o f   g lo b al  m i n i m u m .   2.   I t o p er ates o n   tr ial  an d   er r o r   p r o ce d u r an d   n ee d s   m u ch   m o r e   ti m to   f i n t u n all  p ar a m ete r s   [ 1 1 0 ]           Fig u r e   1 1 .   Gen etic  A lg o r it h m   Flo w c h ar t       4 . 1 . 2 .   G ra v it a t io na Sea rc h Alg o rit h m   Gr av itatio n al  s ea r ch   al g o r ith m   ( GS A ) ,   w as  p r o p o s ed   b y   [ 1 6 9 ] ,   an d   it  d e p en d s   o n   th la w   o f   g r av i t y   an d   m a s s   i n ter ac tio n s .   GS A   was  d ev elo p ed   u s i n g   th la w s   o f   m o t io n   a n d   Ne w to n ia n   g r av i t y   [ 1 1 1 ] .   GSA   h as   St a r t   C r e a te  I nit i a l   P op ul a t io n   Ge n e r a t i o n = 0   E v a lu a te  F it n e s s   v a lu e   f or   e a c h   c h r o.   P e r f o r m   s e l e c t i o n ,   c r os s ov e r   a n mut a t i o n   p r o.   C r e a te  I nit i a l   P op ul a t io n   S to p   M i n   P e r f o r m .   I n de x   r e a c h   No   Ye 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 2 4     1 1 3 9   1132   th f a s co n v er g e n ce   f o r   s o lu ti o n .   Ho w e v er ,   it  co u ld   b ea s ily   tr ap p ed   in   lo ca m i n i m an d   it  h as  w ea k n es s   in   s tr ateg y   to   d iv er s if y   t h p o p u latio n   o f   th al g o r ith m   [ 1 1 2 ,   1 1 3 ] .   So m o f   t h ap p licatio n s   o f   t h GS A   f o r   o p tim izatio n   al g o r ith m s   ar li s ted   b elo w :   1.   I w as  u s ed   b y   [ 1 1 4 ]   t o   en h an c th p er f o r m a n ce   o f   th h y d r o th er m al  s c h ed u lin g .   2.   GS A   w as  u s ed   b y   [ 1 1 2 ]   to   im p r o v th co n tr o l o f   th i n d u ct io n   g e n er ato r .     3.   GS A   w as i m p le m en ted   b y   [ 1 1 5 ]   to   s o lv d if f er en t o p ti m al  p o w er   f lo w   p r o b le m s .     4.   I w a s   r ep o r ted   in   [ 1 1 6 ]   th at  th GS co u ld   b e   u s ed   to   en h an ce   t h lo ad   f r eq u e n c y   co n tr o o f   m u lti - ar ea   p o w er   s y s te m .   5.   I n   [ 1 1 7 ] ,   s o lv th id en tific a tio n   p r o b lem   f o r   tu r b in r eg u latio n   u n d er   lo ad   an d   n o - lo ad   co n d itio n s     u s i n g   GS A .     4 . 1 . 3 .   P a rt icle  Sw a rm   O pti m i za t io n   P SO  w a s   d e v elo p ed   b y   E b er h ar t   an d   Ke n n ed y   ( 1 9 9 5 ) .   I is   an   e v o lu tio n ar y   co m p u tatio n   t ec h n iq u w h ic h   w o r k   o n   p r in cip al  o f   t h s o cial  b eh av io r   o f   b ir d   f lo ck in g .   T h P SO  alg o r ith m   i s   d esig n ed   to   s ea r ch   t h e   s p ac f o r   p ar ticles  in   t w o   d if f er en lo ca tio n s .   T h f ir s lo ca tio n   also   k n o w n   a s   l o ca b est,  is   t h b est  p o in t   w h er th s w ar m   f in d s   t h cu r r en iter atio n .   T h s ec o n d   lo ca tio n   also   k n o w n   as  g lo b al  b est,  is   th b est  p o in t   f o u n d   th r o u g h   all  p r ev io u s   ite r atio n s .   T h v elo cit y   a n d   p o s itio n   o f   p ar ticle s   ar th e   t w o   f ac to r s   u s ed   f o r   th e   d ev elo p m en t   P SO  alg o r it h m .   P SO  h as  m a n y   ad v an ta g e s   lik it s   r o b u s t n es s ,   ca p ab ilit y   to   s o lv co m p le x   o p tim izatio n   p r o b lem s ,   s i m p l alg o r it h m ,   ea s y   to   i m p le m en t,  f ast   co n v er g e n ce   a n d   its   g lo b al  e x p lo r atio n   ca p ab ilit y   [ 1 1 8 ,   1 1 9 ] .   Ho w e v er ,   P SO  co u ld   b ea s il y   tr ap p e d   in   lo ca m i n i m a,   an d   it   i m p r o p er ly   s e lect s   co n tr o l p ar am eter s ,   r es u lti n g   i n   p o o r   s o lu tio n   [ 1 2 0 ] .     4 . 1 . 4 .   L ig hte nin g   Sea rc h Alg o rit h m   L i g h ten i n g   s ea r ch   al g o r ith m   w a s   p r o p o s ed   b y   Sh ar ee f   et  al.   [ 1 2 1 ]   an d   it  is   m o d er n   o p ti m izat io n   tech n iq u u s ed   to   ac h iev e   d esir ed   g o als.   I w o r k s   o n   t h p r in cip al  o f   s tep   lead er   p r o p ag atio n   m ec h a n is m   ca lled   li g h tn i n g , ”  as s h o w n   i n   Fi g u r 1 2 .           Fig u r 1 2 .   St e p   L e a d er s   f r o m   L ig h ten in g       L i g h ten i n g   s ea r ch   al g o r ith m   u s t h f a s p ar ticles,  w h ich   ar ca lled   p r o j ec tiles .   L S A   o p er atio n al   m ec h a n i s m   co n s i s ts   o f   th r ee   s tep s 1 )   P r o j ec tile  an d   s tep   lea d er   p r o p ag atio n ,   ea ch   p r o j ec ti le  is   co n s id er ed   as   th in i tial  p o p u latio n   s ize.   T h p r o j ec tile  ter m   in   L S A   i s   s i m ilar   to   th p ar ticle  an d   ag en ter m   in   P SO  an d   GS A   tec h n iq u es,  r e s p ec tiv el y   [ 1 2 1 ] .   2 )   Pro j ec tile  p r o p er ties ,   3 )   P r o j ec tile  m o d elin g   a n d   m o v e m e n t.   C o m p ar ed   to   o th er   o p tim izati o n   m et h o d s ,   L S A   h a s   t h f a s t   co n v er g e n ce   f o r   s o lu tio n .   T h is   is   d u to   t h f ac th at  L S is   i n s p ir ed   b y   n at u r al  p h en o m e n o n   o f   li g h tn in g .   Ho w e v er ,   it  is   ti m co n s u m in g   as  it  r eq u ir es  s ea r ch i n g   f o r   th b est  n e w   p o s itio n   o f   t h s tep   lead er   [ 1 2 1 ] .     4 . 1 . 5 .   B a ck t ra cking   Sea rc h Alg o rit h m   B a ck tr ac k in g   s e ar ch   a lg o r ith m   o p tim izati o n   t ec h n i q u e ,   is   co m p u tatio n al   te ch n iq u u s e d   f o r   p r o d u c in g   t r ia p o p u l ati o n   w ith   t w o   n e w   cr o s s o v e r s   an d   m u tatio n   o p er at o r s .   B SA   w as  in v en ted   b y   C iv ici o g lu   [ 1 2 2 ] .   B SA   h as  b ee n   p r o v en   to   b o n o f   th b est  an d   p o w er f u o p tim izati o n   tech n i q u es  b ec au s it  h as  s tu r d y   ex p l o r at io n   an d   ex p lo itatio n   ca p a b il iti es.  B SA   alg o r i th m   c o n s is o f   th f o ll o w in g   p ar ts :   1)   I n it ial iz ati o n ,   2)   Sele cti o n - 3)   Mu tati o n   4)   C r o s s o v er   5)   Sel ec t io n - I I .   R ese ar ch er s   h av u tili ze d   B SA   al g o r i th m   f o r   v ar i o u s   ap p li ca ti o n s .   F o r   ex am p le ,   th d esig n   o f   th o p e r at io n al  a m p lif ier   ci r cu its   u s in g   B SA   h as  b e en   r e p o r t ed   in   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:  2 0 8 8 - 8 694       A   C o n cise R ev iew   o f Co n tr o Tech n iq u es fo r   R elia b le  a n d   E fficien t Co n tr o l o f.. .   ( A lw a d ie.   A )   1133   [ 1 2 3 ] .   I n   [ 1 2 4 ,   1 2 5 ] ,   B SA   w as   u s ed   to   en h an ce   th p o w er   f lo w   o f   h ig h - v o ltag DC   p o w er   s y s te m s .   Sim ilar ly ,   B SA   w as  u s ed   to   s o lv ec o n o m ic  d is p at ch   p r o b lem s   an d   t o   in v esti g at th e   b est  p o s i ti o n   f o r   d is t r i b u te d   g en er a to r s   p l ac em en [ 1 2 6 ,   1 2 7 ] .   Du e   t o   u s ag o f   d u al   c o m p u tati o n   a lg o r ith m ,   B SA   h as  lo n g     co m p u tati o n a tim [ 1 2 2 ] .     4 . 2 .   Appl ica t io ns   o f   O pti m iza t io n T ec hn iqu e s   in M o t o r   Co nt ro l   Ma n y   co n tr o ap p licat io n s   u til ize  o p ti m izatio n   al g o r ith m s   f o r   th i m p r o v e m e n o f   t h ef f ic ien c y   a n d   p er f o r m a n ce .   So m e   o f   th e   p r ev io u s   r esear c h   r elate d   to   d e v elo p m e n o f   co n tr o m e th o d s   u s i n g   o p ti m izatio n   alg o r ith m s   h a s   b ee n   b r ief l y   d e s cr ib ed   in   th is   s ec tio n .   Fo r   ex a m p le,   th o p ti m al  s p ee d   tr ac k in g   o f   an   i n d u c tio n   m o to r   w a s   ac h ie v ed   th r o u g h   an   o p ti m ized   G A   b ased   F u zz y   L o g ic  C o n tr o ller   an d   P r o p o r tio n al  I n teg r al  co n tr o ller   [ 1 2 8 ] .   Si m ilar l y ,   f o r   s p ee d   co n tr o i n   t h in d ir ec f ield   o r ien ted   co n tr o l,  an   o p ti m ized   G A   b ased   P r o p o r tio n a I n teg r al  co n tr o ll er   w as  u s ed   to   d esig n   th f u z z y   g ai n   s c h ed u l in g   [ 1 2 9 ] .   T h e   f ac to r   s elec tio n   f o r   th i n p u o f   m e m b er s h ip   f u n ctio n s   w a s   ac h iev ed   t h r o u g h   an   o p ti m ized   G b ased   F u zz y   L o g ic  C o n tr o ller   [ 1 3 0 ] .   I n   s i m ilar   w o r k ,   th b est  p ar am e ter s   f o r   th P r o p o r tio n al  I n te g r al  co n tr o ller   w er ca lcu lated   u s i n g   GA  b ased   P r o p o r tio n al  I n te g r al  co n tr o ller   [ 1 3 1 ,   1 3 2 ] .   GA   w a s   u s ed   i n   h y b r id   F L C P I   co n tr o ller   f o r   t h e   p r o to ty p i m p le m e n tatio n   u s i n g   d SP AC E ,   an d   to   i m p r o v t h p er f o r m a n ce   o f   a n   i n d u c tio n   m o to r   [ 1 3 3 ] .   I n   d ig ital  s ig n al   p r o ce s s in g   to o l   k it,  G A   w a s   u s ed   to   o p ti m i ze   th s lid i n g   s u r f ac s lo p a n d   th ick n es s   o f   t h b o u n d ar y   la y er   [ 1 1 ] .   I n   th d ev elo p m e n o f   t h V/ f   co n tr o f o r   in d u ctio n   m o to r ,   G A   was  u s ed   to   i m p r o v e   A N FIS  s p ee d   co n tr o ller   f o r   s elec ti n g   b est   P I   v al u es   [ 2 2 ] .   I n   s elec ti n g   t h o p ti m a in telli g en m o d el  p ar am eter s   f o r   h i g h - p o w er   p er m an e n m a g n e s y n ch r o n o u s   m o to r ,   P ar ticle  S w ar m   Op ti m izatio n   tec h n iq u e   w a s   u s ed   b y   [ 1 3 4 ] .   I n   s i m ila r   w o r k ,   P ar ticle  S w ar m   Op ti m izatio n   tec h n iq u w a s   u s ed   to   o p tim ize  n i ne - r u le   Fu zz y   L o g ic   C o n tr o ller   f o r   m ax i m u m   p o w er   p o in tr ac k in g   i n   g r id - co n n ec ted   i n v er ter   [ 4 6 ] .   I n   [ 1 3 5 ]   P ar ticle  S w ar m   Op ti m izatio n   tech n iq u w as   u t ilized   to   i m p r o v F u zz y   L o g ic   C o n tr o ller   f o r   f in d i n g   t h b e s t   v alu e s   o f   th i n p u m e m b er s h ip   f u n c tio n   f o r   m a x i m u m   p o w er   p o in tr ac k i n g .   I n   [ 1 3 6 ] ,   t h s p ee d   co n tr o o f   in d u ctio n   m o to r   w a s   i m p r o v e d   u s i n g   a n   o p ti m ized   P SO  b ased   FLC  co n tr o ller .   I n   r elat ed   s tu d y ,   P SO  w a s   u s ed   to   o p ti m ize   F L C   co n tr o l ler   f o r   e n h a n ci n g   t h s p ee d   co n tr o o f   a   q u a s i - Z   s o u r ce   D C /D C   c o n v er ter - f ed   d r iv th r o u g h   id en ti f icat io n   o f   t h b est  v alu e s   f o r   th s ca li n g   f ac to r   o f   t h i n p u a n d   o u t p u [ 1 3 7 ,   1 3 8 ] .   T h e   p er f o r m a n ce   o f   t h P I co n tr o ller   an d   h y b r id   F L C P I   c o n tr o ller   w as  i m p r o v ed   b y   u s i n g   t h Ge n etic   A l g o r ith m   an d   P ar ticle  S w ar m   Op ti m i za tio n   tech n iq u [ 1 8 ] .   T h o p tim al   to r q u co n tr o o f   t h in d u ctio n   m o to r   u s i n g   P I   co n tr o ller   w a s   ac h ie v ed   b y   [ 4 8 ]   u s in g   h y b r id   G A - P SO  o p ti m izati o n   tech n iq u e s .   T h p er f o r m a n ce   o f   th e   P I co n t r o ller   f o r   f in d i n g   t h b est   P I p ar a m eter s   f o r   DC   to r q u m o to r   s y s te m   w a s   i m p r o v ed   u s i n g   B ac k t r a ck in g   Sear ch   A lg o r ith m   o p tim iz ati o n   tech n i q u [ 1 3 9 ,   1 4 0 ] .   T h s u m m ar y   o f   o p tim izatio n   tec h n iq u es  u s ed   i n   i m p r o v i n g   th m o to r   co n tr o l p er f o r m a n ce   h a s   b ee n   g iv e n   i n   T ab le  2 .       T ab le  2 .   Su m m ar y   o f   t h Op ti m izatio n   T ec h n iq u e s   f o r   I m p r o v in g   th C o n tr o ller   P er f o r m a n ce   R e f e r e n c e   C o n t r o l   T e c h n i q u e   Op t i m i z a t i o n   T e c h n i q u e   11   S M C   GA   22   PI   GA   18   P I D   G A ,   P S O   46   F L C   PSO   48   PI   H y b r i d   G A ,   P S O   128   P I ,   F L C   GA   129   PI   GA   130   F L C   GA   131   A N N   GA   133   H y b r i d   P I - F L C   GA   135   F L C   PSO   136   A N F I S   PSO   137   F L C   PSO   139   P I D   B S A       5.   CRIT I CA L   ANA L YS I S   A lt h o u g h   th p er f o r m an ce   o f   t h in d u ctio n   m o to r   co n tr o s y s te m   co u ld   b i m p r o v ed   th r o u g h   v ar io u s   co n tr o ller   tech n iq u es.  Ho w e v e r ,   th er ar s o m c h alle n g e s   i n   i m p le m e n ti n g   th co n tr o l te ch n iq u e s .   1.   Fo r   ex a m p le,   i m p le m e n tatio n   o f   co n v en t io n al  co n tr o ller s   ( P I D,   FLC)  f o r   in d u c tio n   m o to r   co n tr o r eq u ir s u itab le   p ar a m eter s   o f   i n d u ct io n   m o to r   w h ic h   ar d i f f icu l to   o b tain .   F u r t h er m o r e,   t h e   m at h e m atica l   m o d el s   u s ed   i n   co n v e n tio n al   c o n tr o ller s   ar h i g h l y   s e n s itiv e   to   th p ar a m eter   v ar iatio n .   A   s u d d en   c h an g in   lo ad ,   te m p er at u r o r   r ef er e n ce   s p ee d ,   w ill   d eter io r ate  th e   p er f o r m an ce   o f   t h co n tr o ller   [ 8 ,   1 4 ,   1 9 ,   2 0 ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.