Intern ati o n a l  Jo u r n a l  of  P o we r El ec tr on i c an d D r i v e   S y stem   (I JPE D S)   V o l.  11 , N o . 2, Jun e   20 20 , pp . 10 47 ~1 054  I SSN 208 8-8 6 9 4 , D O I:  10. 115 91 /i jp e d s.v 1 1 .i2 . p p10 47- 1054          1 0 47     Jo urn a l  h o me pa ge : h t t p :/ /ijpe d s. i a e s c o re. c o m   Optim a l parameter estimation  for a DC motor using   g e netic algorithm        M o hammad  So leima n i A m i r i 1 , M o h d  Fais a l   Ib rahim 2 , Riza ud din   Ra mli 3     1, 3  Ce nt re  for  Mat e ria l s En g i nee r in g a n d Sma r t Ma nu fa ctu r i ng,   Univ e r si ti Ke b a ng sa a n  Mal a ysia ,  Ma l a ysia   Cen t re  fo r In te grated  S y stems   En gine ering  and   Adv a nced   Tech nolog ies ,  Un iv er siti Keb a ngs aan   M a laysia , M a lay s ia      A r ticle In fo    A B S T RAC   A r tic le  h i st o r y:  Re ce ive d   Oc t 1, 2 019   Rev i sed  D e c  20 , 20 19  A c ce p t ed  Jan  3,  202     Es ti ma ti ng  th e p a r a m e ter s  of  a   g ear ed DC  mo to r   i s  cr u c i a l in   t e r m s of  it s   non-li nea r  feat u r es.  In  this paper,  p a ram e t e rs o f  a  ge ared  D C  mo to r ar e   esti mated genetically.  Mat h em atical  mod e l of t h DC motor  is  det e rmined by   Kirchhoff’s l a w  and dynam i model  of i t s s h aft s  and gearbox.  Paramet e rs   of   th e g ear ed  DC   mo to r   ar e  in i t i a l ly   est i m a ted  b y  M A T L A B /S imu l i n k .  T h e   estima ted p a ra meters  are d e fi ned  as  i n i tial values for   Gen e tic Algorithm  (GA )   to min i mi ze the  error  of  the si mula ted  a n d  actual  angu lar tr aj ecto r y   captur e d   by   an  en cod e r .  Th e   o p t ima l  es tim a te d m o de of  th e  gear ed DC  motor  is vali d a ted by di ff erent   volt a g e as  th in pu t o f  th e  ac tu al D C  mo to and  it math em a t ic al  mod e l .   T h e   r e s u l t s   and  nu merical  analysis   illus t ra te  it   can b e  as certai n ed th at GA   is   ap pro p riate   to  estim a te th p a ram e ters o f   platfo r m s  w i th n on  lin ear  ch arac t e ris t ics .   Ke yw ords:   G e ar ed  D C   mot o r   Gene ti c  Al g o ri thm   O p ti miz a t i on  P a r a me ter est i ma tio n   Th is  is a n  o p en   acces s a r ticle   un d e r the   C C  B Y -SA  licens e   Corres p o n din g  A u t h or:   M o h a m m ad  S o l e im ani A m ir,   Facult y of Engi neering   and  Built  E n vironment ,     Uni v ersi ti Kebangsaan  Malaysia,   43 60 0, Sel a ng or,  Malays ia.   Emai l:  p9 05 54 @ s is wa.u km. e d u . m y       1.   IN TR O DUCTION    D C  m o t o rs  ar e use d   in   the   maj o ri ty   of a ppl i c a t i ons  a r ou nd   us, be ca us e  o f  t h ei eas o p e r at i o n,   simpl e  st ruc t ur e,  a n d  lo w co s t   [1].  F o i n st ance , a b r ushl es s DC  mot o r ha s bee n  used  a s   a n  ac t u a t o r  for a n   Un man n e d  Ae ri al   Ve hi cl e s  ( U A V ) [2 , 3 ] .   In  a n ot he r w o rk,  Y u s o f et   al . [4 e m pl oye d  a  b r ushl ess  D C   mot o r   i n   P o we re d   K n e e  Ort h osi s  (P KO fo r reha bi l i t a t i on p u r pose .  T h ere f o r e ,   man y   wo rk s h a ve  been  st u d i e a bout   vari ous  a p p l i c a t i ons a n dif f ere n t  as pec t of t h DC  mo t o r[5 - 7 ] A kba et  al  a d o p te d a  mo del   refe renc e   ada p ti ve  co nt rol  a nd  M I T-rul e   f o r si mul a t i ng  DC  mot o ki ne mat i c  in S i msca pe  pac k a g e o f   MA TLAB / S i mul i nk [ 8 ]. S i mi l a rl y, o y  et  a l  prese n te d  an  ada p ti ve c ont rol met h o d   ba sed  on  Lya p uno v   f u n c tion   f o r   D C  mo to [9 ]. Fu r t h e r m o r e,  th e y  est i ma te d th e   p a r a m e t e rs of   D C   m o t o r u s i n g th e a d a p ta ti on  l a w.  T h ei r p r o pos ed  me th o d   was va li dat e on   si mul a ti on a n d   c o mp are d  w i t h   a   c o n v e n t i ona bac k  ste ppi ng   cont rol l e r.  K u ma r et  al . [1 0 ]  impl ement e fuz z y  l o gic  co nt roll e r  fo r c ont rol l ing s p ee d  of a B r us hle s s D C   (B LDC )  mot o r. In a not her  st ud y ,  S o m w ans h i  et  al . [ 11]  use d  fuzz y l o g i c t o  tu ne a  P r op o r t i onal -Int e gral - D e riv a t i v e  ( P ID )  co n t r o lle r   f o r  a   DC  mo t o r.  Th ey  co nf ir med  t h eff i c i e n cy  o f  t h e pe rfo rma n ce  o f   th e i pro pose d  c o nt rol l e by  c o mpa r i s on  w i t h  P I D  co nt rol l e w i t h  a c o nve nt io n a l t uni n g  me th od . Sa n g se fi di  e t  al [1 2]  use d  a fou r-l eg c o nve rt er fo r di rec t  t o rq ue co nt rol   ( D T C of a t w o - p h a se   i n d u ct i on  moto a nd  hy ste r esi s - base d cu rre n t  cont rol  of   a p e rma n e n t  mag n et   D C   mot o r.  H o e t   al [13 ]   prese n te d  i n te gral  a n t i -w ind u p   strat e gi es  of  t h e Pr opo rti onal -Inte gral  (PI )   c o ntr o l l er  for   si mul a t i on o f  a  D C  mo t o r i n  M A TL AB /S i m ul i nk.  Th e con t ro l l er w a a   b u i l t - i n c l o s ed - l oop   w i t h  si n g l e-outp u t an d mu l t i- ou tpu t wh i c h a r e x t e rn a l   t o rque a n de si re t r a j e c t o ry. The y  te ste d   t h e i r pro pos ed  c o ntr o l syste m   o n   l o a d  an d unl oad c o ndi ti o n   f o r first   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                         I SSN : 2 088 -86 94  In t  J  Po w   Ele c  &  Dri  Sy st,   Vol.  1 1 ,  No . 2 ,   Jun e   2 020  :    10 47    1 054  1 048 a n d   sec o nd  or der   c o n t rol  sy st ems.  Be lt ra n - C a r b a j a l   et  al   [ 1 4]  use d  t h e   c o m b i n at i o n   of   Art i f i c i al  N e ural   N e two r k s   (A NN ) an d dyn a m i c al  tr a c k i n g  erro r c o mp en sator  to  d e p e nd en cy  to  t h e   d e ta il mat h em at ica l  mod e o f  shun DC   mo t o a n d   imp r ov e  th e   ro bustn ess  a n eff i c i en c y   of  an  ad a p tiv e c o n t rol s c h e me   fo r vel o ci ty  tr aj ec to ry  t r a c kin g .     Estim at in g  t h e p a r a m e t e r s   o f  d i f f er en subje c t s a r cr iti ca l d u e  to  th e i r no n- li n e a r  c h ar a c te r i sti c s.   The r e f ore,   i n  some   rese arc h es,  det e r m i n i n t h e  pa ra me t e rs o f  va ri ous  pla t f o rms  has  b een   def i ne d   as  an   o p tim iz ati o n   pr ob le m [15 - 1 7 ].   N a y a k et al  estim at ed  th unk now p a r a mete rs a   D C   m o t o r   by   mod e l   a d ap tiv e   c ont r o l a n wh al e opt i m i z at io n a l g o r it hm  [ 1 8] .  Pi l l a i   et  al   use d  R e ve r s e   Moti on  Ac cel e r at ion  ( R MA )   te st t o   i d ent i f fri ct i o nal  c o m pone nts an mo me nt  of  i n e r t i a  o f  a  sma l l  si ze DC  mot o [ 1 9 ] .  N o sha d i  et  al  de v e l ope d   G e n e tic   Alg o r i th m  (GA )  f o r   sy s t e m   id e n tif i c at io n   of A c tiv e   M a gn e t i c   Be a r i n g  (AM B ) sy st ems   [ 20] . B a se d   on t h e i d e n t i f i e d s y st em, t h e y  de vel ope d a  r o b u st  c ont r o l l e r  a m u lt i - i n p u t  mul t i - o utp u t   AMB  syst em S u n et   a l  use d   m u l t i - pa rent s  G A  fo r  pa r a met e r  i d e n t i f i c a t i on o f  a n   a d apt i ve   i n fi ni te  r e sponse   t o   i m pr o v c o n v e r ge nc e r a te   of   t h c o n v e n ti o n al  GA  [2 1] .   Mo ham m adi   et   a l   i m p l e m e n t e d hyb r i o f  GA   an d Pa rt i c l e   Sw a r m   O p ti mi z a tio n  (P SO fo est i ma tio th e   p a r a m e t e r s  o f   th r e e - p h a se  in du c t i o n mo tor  [22 ] The  mot i v at i o n of  t h i s   pa per  i s   t o   de fi ne  pa ra me te r  est i m a t i on of  a  gea r ed  DC m o to r t h at  ha s t h n on- lin e a r c h a r a c te r i sti c ,  as an   op tim iza t i o p r ob l e m. Th m a t h em ati c a l   mod e o f  th ge a r e d   D C  mo to r ha be en  det e r m i n ed b y   usi n g Ki rch h o f f s   l a w   a nd d yna mi c e qua t i on .   B y   o b ta ini ng  wi th t h e  mat h emat i cal  mo del ,   i t s   par a met e r s  have  bee n  ide n ti fi ed  by usin g the  par a met e r est i ma ti on pa c k age  o f   M A T L A B / S i m uli n k .   Th e   e s ti mat e d pa r a met e rs a r de f i ne d as ini t i a l   va l u e s   fo r t h e G A .  The   opti m al   para me te rs are   veri f i ed b y   co mp ar i n of  th simu lat e d   an d a c t u al  ang u l a r  tr a j e c to ry  cap tur e d by   t h e  en c o d e r.      2.   DC  MOT O MAT H EMA T ICAL  M O D E L   In  thi s   p a pe r,   t h e  DC   m o t o r i s  a  pla n et ar D C   ge are d  mot o r   w i t h  a n   e n co der   a s  s h ow i n  Fi gu re  1.  It   co ns ists of   a   q u a dr a t ur e e n cod e r, a  D C  mo t o r lo ca te d in   the mid d l e of   th e  str u c t u r e ,   an a g ear box         Fi gu re  1.   C o nfi g u r at i on  of t h e  pl ane t a r y DC  g e are d   m o t o r   wi t h   a n   e n c o der       Th e   r o ta ry   sh af t of th e   D C   mo t o r   is co nnec t e d   t o   th e enc o d e r to me asu r e   i t ro t a t i on as pu lse   p e r o ta ti o n .  I t  i s  f i xe d   t o  a   gea r bo x   t o   re duc e   i t s vel o ci t y  a n d i n c r ea se  t h e  t o r que  pr oduc ed  b y   D C  m o t o r   by   c o n v e r t i ng t h e  el ec tric al  t o  mecha n ic al  en e r g y T h e c h a r ac t e ri st ic s of DC  mot o r c onsi s t   of  resi s t a n ce in du c t a n ce  a nd b ack  el ec tro m o t i v e-f o r c e   vo l t a g e as   sho w n  i n  Fi g u re   2 .   A c cord ing   to  th e   K i r c h h o ffs  l a w ,   t h e  m a th e m ati c a l   mod e l o f   th e   D C  mo t o r is  g i v e as fo llo ws,          Fi gu re  2.  Ci rc u i t  of  t h DC   m o to r          (1 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n J Po w El ec   &  Dr S y st  IS SN:  208 8-8 6 9 4       O p tima l   p a rame te est i m a tion  fo r a  D C  mo tor u s i n g e n e ti a l go ri thm   ( M oh amm a d  So le im an Ami r i)  1 049    wh e r e,    and    are t h e   el ec tric  i n d u ct anc e  a n d  resi st a n ce,  re spe c t i v el y.   and  i re pre s en t   i nput   vol ta ge  an d c u r r ent   of DC   mot o r,  res p e c t i ve ly.    is  th e b ack  e l e c t r om o tiv e- fo r c e   v o lta g e  wh i c h i s   p r op or tio n a l t o  th e   mo tor   v e loc ity  [2 3]     ˙  (2)    wh e r e,   is th e   vo l t ag e  c o n s t a n t   of   th e mo to r an ˙  i s  a ngu la v e lo c ity  of  t h e ro t a ry  sh a f t o f   th e  DC   moto r.  The  p r o duc e d  t o rq ue  b y   DC  m o t o r i s   pr o port i ona t o   t h e c u rre n ( ) [24],       (3)    wh e r e,    is  to rqu e  s e n s i tiv i t y  an  i s  gi ve as   foll o w s,       (4)    wh e r e,   re pres e n t s   t h e  gea r  rat i o f   t h e  gea r b o x .    and      a r e t o rq ues a p pl ie t o  the  rot a ry  o f  t h DC   m o to a n d   shaft  o f   t h e  gea r bo x as sh ow as  f o ll ow s,  re spe c t i vel y    ¨  ˙  (5)        ¨    ˙  (6)    wh e r e,    an   are   t h fric ti o n  c o effic i ent  of t h e sha f t s , an d    an    ar e  t h e  in erti o f  th e ro ta ry  and  gea r b o x   s h aft. B y  sub s t i tut i on of e q u a t i ons  (2 ), ( 3 ),  (4), (5)  and (6) in equati o n  (1),  t h mat h e m at i cal  mode l   o f  t h e  g e a r e d  DC  mot o i n   La pla c e  i s   exp r e sse a s  fo l l owin g e quat i on        (7)    wh e r e,      (8)         (9)           (10 )          (11 )     0   (12 )       3.   OP T I MA L PA RAM ET ER   E S T I M A TION   The   pa ramet e r s  of t h e  ma the m a t i c al   mo del   of D C   mot o rs  t h a t  nee d   t o  be   est i mat e d a r e   me nti o ned  as  f o llo ws wh ile   i n  our  g e a r e d  D C   mo tor ,  t h e  ra tio   o f  th e g e a r box   is 1 0 4   ( 104 ).                                             The s e  pa ra me te rs are  esti m a t e by  pa ra me te r est i ma ti on  pa cka g o f   MA TLAB/ S i mul i nk  t h e   e s tim at ed  p a rame te rs   are  set   a s  in iti al   v a lu es  fo r   GA                      (13 )     wh e r e,  t h i n it i a l  va lue s  o f   t h e  GA  ar e se as   foll o w s,         ,     (14 )   wh e r e,    is  a  pos itiv ra ndo v a lu e   b e tw een z e r o   and  on e  [2 5]   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                         I SSN : 2 088 -86 94  In t  J  Po w   Ele c  &  Dri  Sy st,   Vol.  1 1 ,  No . 2 ,   Jun e   2 020  :    10 47    1 054  1 050  0,1  (1 5)     G A  fin d s th pa ra me te rs to op ti miz e  t h e  ob jec tiv e  fun c t i o n  th a t  is  In t e gr al Ab so l u t e  Er ro r (I AE) of  th e  e rror  [26] .   Th e   ob j e c t i v f u n c ti on  i s  sho w by   t h e   f o llow i ng  eq u a tion ,      | |   (1 6)     whe r e,    i s  th e e l a p sed  ti me  is  th e e rro wh ich   is  th e d i ff er en ce   b e tw e e n  t h e  a c tu al  a n simu l a t e d  a n g u la r tr aj ec to ry   as show a s   f o ll o w s,         (1 7)     whe r e,     i s  th e simu l a t e d a ngu la r  traj ec to ry c a l c u l ate d   f r om th e ma th ema tic a l  mo d e l,  an    ex pr e sse s a c tua l  a n g u l a r  tr aj e c to r i e s   me a s ured   b y   th e   en cod e r of  t h D C  mo tor .  Th e i n it ia l p o p u l at io n   o f  th GA , as  s h ow in Fi g u re   co n s ist  of 8 0  ch r o mos o me s   t h at  c onta i n s  t h e pa rame te rs o f   t h e  ma the m at ic al  mo del   of   t h DC mot o r  as de sig n   va ri abl e s.           F i g u r e   3 .  C o n f ig ur ati o n   o f  GA in i tia p opu la tio     A f te s e tt in g  t h e in itia l p o p u lat i o n  of  th e   GA , o b j ec ti v e   f u n c tio n   is  me a s u r e d  t o  e v a l u a t e  e a c h  ge n e .   The   ne xt  sta g e  i s  so rt in g t h e   e v al uat e d c h r o mos o mes  f r o m t h mi ni mum  t o  the  ma xi mu m.  N e xt  ge ner a t i on s   a r cre a t e b y  c r oss o ver a n d  muta ti on t o  i n cre a se  t h e  ch a n ce  of  fi n d i ng  the  m o st  o p t i m um,  in  t h i s  ca se  mi nimu m va lu e ,  sol u t i o n  a n d  ke epi n g   t h va ri et of G A  [2 7] .   Fi ve pe rce n t o f  t h e m o st mi nimu c h r o m o so mes r e ma i n   u n c h an ge d f r o m ea ch  ge ne rat i on  t o  t h ne xt  ge ner a t i on.   T h e r ef ore ,   t h e c h r o m o s o me s ar c r ea t e d by  cr oss ove r a n d  mut a t i on  t h at   t h ei r p r o b a b i l iti es  a r 0. 8  an d  0 . 2  re s p ect i v el y.   The  m u ta ti on   of  thi s  p a pe r i s   G a ussia n  f u nc t i on,   i n  w h i c h  t h e  r a nd om  val u es  ar e   sel e c t e d  a n d   r e p l a c e d   b y  the   p r ev iou s   o n e  i n  th e c h r o mo so me s.   Th is loop c o n tinu e s unt il th e   n u mb e r   o f  th ge ne ra ti o n   me e t   t h e ma xim u m   o n e.  Al g o r i t h m 1   a n d F i g u re   4 e x hi bit  the   p s eu do  co de a n d f l o w  c h a r t  of  G A .   Al g o ri th m 1 Ps e udo c o de  of  G A   1.   1. St a r 2.   2 . I n it ial i z e  p opu la tio n ;   3.   3 . Ev a l u a te  in itia p opu la tio n ;     4.   4 . W h ile  N u mbe r  o f   g e n e r a tion   le ss  t h a n  800  do 5.   S e t   ne xt ge ne r a t i on usin g c r osso ver  a nd  mut a ti on;   6.   Eva l ua te   t h e c r e a t e d p o pula t i o n;   7.   S o rt  t h p o p u la ti on  ba se d e v al uat e o b je ct i v e  f unct i o n ;   8.   8. e n d  w h il 9.   9 . End      Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In J  P o w  Elec  & Dri  Sy st   I SSN : 208 8-8 6 9 4       Opti m a l  pa ra m e te r est i m at io n  for  a DC  mot o usi n g   ge ne ti c   al g o ri t h m ( M o h a m ma d S o l e i m a n i   A m iri )   1 051      Fig u re 4 .   Flow ch a r of   G A       The fl ow c h a r t  demo n s t r a t e s  the   p r oces s o f  G A  f o r  f i n d i ng t h e  o p ti mal  para me te rs  of  DC   m o t o r   ma th e m at ic al . Th al gor ith m sta r ts  w ith  ra nd om  in i tia liz a t io n  b a se d   on   c o nv en ti o n a l  e s ti mat i o n   me tho d .  In  th e  e v alu a t i o n  sta g e,  t h ob jec tiv e  fu n c tion   is  d e te rm i n e d  t o  ch ro mo so m e b e  sor t e d   i n  th fo llo w i ng   st ag e   f r o m a  mini m u m t o   t h maxi mum  va lue .   If   t h gen e r a t i o n   rea c he s t o   t h 80 0,  the  f i r s t   g e ne i s   t h e   resul t   o f  t h e   opt i m i z a t io n al go ri thm .   Ot he r w i s e,   t h e  lo op  w i l l   be  c ont in ue d  by   c r ea ti n g   t h ne xt  ge n e rat i o n  by   c r os so v e r   an d mu ta ti o n Fig u r e   5 shows  t h e  mo st mi n i mu m ob je ct ive   fu n c t i on s of  p opu la tio in e a c h   g e n e r a tion ,   wh ic h   c o n v e r ge  g r a dua l l y to  t h e   gl o b al  opt i m a.           F i gu re  5.  The  be st  obje c t i v e f unct i o n   val u e i n  ea c h  po p u l a t i ons    Ta b l e   1  d e mo nst r a t e s  op t i ma l p a rame te r s   of   g e ar ed   D C  moto r  tha t  a r e th e   re su lt  o f  th e   op tim iz at io pr obl e m  aft e r  80 0 ge nera t i o n s     Ta ble  1.   E s t i ma te pa r a met e r s  o f  ge ar e d  DC   mot o r                     15. 422  0. 0035   0. 0277   0. 0021   0. 0518   0. 1   0. 0. 0035       4.   VA LI D A T I ON   In  or de t o  val i dat e   the  e s ti m a t e pa ra me te r   of  ge a r e d  DC  mot o r,   t h e si mula te d a n gu l a r t r a j e c t o ry   fro m th e ma t h e m a tic al  mod e l a r e c o mp ar e d   w i th a c t u al  o n e  c a p t ur ed   b y  en cod e r .  F i g u r e  6  r e pr e s e n t s  t h e   ope n- l oop  di agra m in w h i c h,    is th e   ma th e m a tic a l   m o d e l   tha t  d e t e r m i n es th e   si mu la t e   an gu l a r tr aje c t o r y .             Fi gu re  6.  O p e n - l o o p  dia g ra m of   mat h e m at i c a l  mo de Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          I SSN : 2 088 -8 6 94  I n J Po w El ec   &  Dr S y st , Vol.  11 ,   No .   2 ,  Jun e  2 020   :  10 47  –   1 0 54  1 052  is  e x p r e s se d i n  e q u a ti on   ( 7 ), th a t   its p a r a me ter s  ar e op tim al ly  e s tim at e d  and a r e   e x h i b i ts  in  Tabl e 1 .  The si mula t e a n g u la t r a j ect ory (  ) o f   t h e ma the m a t i c a l   model  e s t i mat e d b y   GA  a nd c o nve nt io na l   me th od s w ith  d i ff eren t vo l t ag e th at   a r e    3  0.5   5  0. 5  , a nd   7  0.5   is  sh ow in  F i gu r e   7 ,   w h e r e   t   i s  tim e .   I n  add iti o n ,  th e  sim u lat e d t r a j e c t o ry  is   c o mp a r e d   w ith  th e   a c t u a l traj ec to r y   ca ptu r ed  f r o m   enc o d e e xhi bit s  i n  F i gu re  1.        (a  3  0.5      (b )    5  0.5      (c  7  0.5      F i gu re 7.   Va l i d a ti on of   t h opt i m al   e s t i mat e d mat h e m a t i c a l  mo del   o f   gear e d  of   DC  mot o     The  sim u l a t e a n g u la r t r a j e c t o ry  by  G A   is f o ll owi ng t h e a c t u al  ca ptu r ed   by t h e e n co der  wi th t h re e   di ffe re nt   v o l t a ge, w h il e t h e e s t i mat e d mo de l   by t h e c o n v e n t i ona l met h o d   fol l o ws  t h e ac t u a l   a ngul a r   t r a j ect ory   by  g r at e r  e rror. This  sh o w s t h at  GA  is a ppro p ri at e f o r n o n -l ine a r   ma t h e m a t i c al  mode l   of t h gea r e d  DC   mo t o r .  Tab l e  2  sh o w th e nume r i c a l  an a l y s i s  of th e rro fo r GA   an M A TLA B/Si mu li nk     Tabl 2. N u me ri cal  anal y s is o f   e rror for mat h emat i cal  mod e M e t h o d  G A   Conve ntio nal   m e tho d   Volta g e s  A E   ME   AE   ME    3  0. 5    0. 0782  0. 245   3. 3643  6. 68   5  0. 5    0. 7299  1. 45   6. 2678  12.  7  0. 5    1. 6698  3. 06   9. 4237  18.     A E  a n d   M   E e xpress  the  a v er age  a n d ma xi mum e r ror  of  t h e  G A  an d  co nve nt i o nal   me tho d  for  t h re e   di ffe re nt   v o l t a ges. AE a n M E of  c o nve nt i ona me t hod a r e   great e r   t h a n  t h e   G A  met h od   by  4 8 8, a n d 5 ti mes  fo  3  0.5   5  0.5  , and   7  0.5  , r e s p ec tiv e ly.  Ta b l 2   i llu s t ra tes th e   a v era g e   a n d m a x i mu m e rro r of   th e GA  ar le ss  t h a n  th c o nv en ti on al  m e th od     5.   CO NCL U S I O N   Thi s  pa pe p r e s ent s   pa rame te r est i mat i on  o f  a geare d  DC  mot o by usi n G A . T h e ma t h emat i cal   mode l  o f  t h DC  m o to r is c a l c ul at ed b y   K i rch h o ffs  l a w .   B a sed  on  t h mat h e m a t i c a l   mo de l, a n   opt i m i z a t i on  pro b l e m was  d e fi ne d t o   e s ti m a t e  i t s paramet e rs b y  mea s u r i ng t h e  si m u la t e d an d act ua l t r aj ec t o ry ca pt u r e d  b y   th e  e n c o d e r. Th e  e s tim a t e m o d e l  is v a li da te d  by  co mp ar ison   o f  t h e  si m u la ted  and  ac tu al  ang u l a r  t r a j e c t o ry .   The  resul t s   a nd n u m eri c a l  a n a l ysi s   e x pres sed t h at  ge net i c a l l y   est i m a t i on  o f  the  ge a r e d  DC  mot o r is an   app r op ria t e   a p proac h   t o   det e rmi n para me t e rs  of the   n o n -l i n ea r gea r e d  D C  mot o r m odel .  T h i s  met h o d  c a be  deve l ope fo r othe r n o n -l i n e a r c h a r a c t e ri st ic  pla t form s .  H o we ve r ot her  o p t i mi za ti on  met h ods c a n be  v a lid a t e d  fo r this p r ob le m.      A C KNOW LE D G E M EN TS    The a u t h o r w oul d l i ke t o  t h ank  U n i v er si t i  Keba n g sa an  Mal a ysi a  ( U K M ) a n d t h e  Mi ni stry  of E d u c a t ion   Mal a ysi a   f o fi na nci a l  s u pp ort  rec e i v e d   u nde r re searc h   g r a n t  F R GS / 1 /2 01 7 / TK0 4 / U K M /0 2/ 1 0         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n J Po w El ec   &  Dr S y st  IS SN:  208 8-8 6 9 4       O p tima l   p a rame te est i m a tion  fo r a  D C  mo tor u s i n g e n e ti a l go ri thm   ( M oh amm a d  So le im an Ami r i)  1 053  RE FERE NC E S     [1]   S .  M o nd al,  et al .,  "P erforman ce  e v alua tion  o f  bru s h l ess   D C  motor  dri v e for  t h ree di fferent  t y pes  of   MO SFE T  bas e DC-D C  converters , "   P r o c ee di ng o f  2 nd  In te rn atio na l   Co nf e r e n c e  o n  20 17  Dev i c e f o r Int e grate d   Ci rc u i t ,  pp.   58 9- 59 3, 20 17 .   [2]   A. Zu lk ip li  e t   al . , " C har a ct er iz a t i o n   of  DC   b r u s hless  motor fo r an  effici ent  mult icopter  design, "   Inte rn a t i onal  Con f er e n c e   on   A d van ces in Ele c t r ical,   El ec tr onic a nd Systems  En g i neering ,   IC AEES , p p .   586 -59 1 ,   201 7.   [3]   H. J a yas eelan  et al., " D c Brus hles s M o tor Ch a r a c ter i za t i on Ins t r u ment  for Mul t i r otor Des i gn Jay a seelan, "   Jour na of Fu nd am en ta and  Appl ied  S c i e nces ,  vo l.   10 ,  pp   3 88-4 0 0 ,  2 018 .   [4]   A. Yu so f   et  al .,  "Ba c k - d r iv ab ili t y of  po we red  k n e e   o r th os is  for  kn e e   fre e  swing   an d  kn ee  exte ns io n,"   7 th  I E EE  In te rna t io na l Conf e r e n ce  on Cont ro l S y ste m ,  Comp ut in g   a n d   Eng i n e e r i ng,   IC CS CE pp .  33 1-3 3 5 ,  20 18 .   [5]   D.   Pu a n gd ownre o n g  e t   a l . ,   " A pp li ca ti on  of fl o w e r  po ll ina t io a l go rit h m   t o  pa ra m e t e r ide n tifi c a t io n o f   DC m o to mod e l,"   In tern at io nal Ele c tr ica l  Eng i n eer in Co ng ress iEECON ,  20 17.  [6]   F .  A l -M ah tu ri  e t  al .,  "P aram eter s  identif i c a ti on  of a  b r us hles DC m o to b y  s p ecif i ca tion ,"   IE EE Con f er enc e  o f   Ru ss ia Y o ung  Res e ar cher in  Ele c trica l  and   Elec tr on ic Eng i n e er in g, ElCo nRus ,  pp  55 8-5 6 1 ,  20 18 .   [7]   H, Us m a n  et al.,  "P arameters   est i matio n   v i u n i ve rsal  ad ap tiv e  s t a b iliz ation , "  vo l.   9 0 ,  pp  50 -62 ,  20 19 .   [8]   M .  A k b a r, e t   al ., " M od el  Refere n ce A d apti v e   Co nt rol  fo r DC Mot o r Ba se d   on  Sim u li nk, I n te rn at io na l Ann u a l   En gine ering  Se m i n a r  (InAES) p p .  10 1 - 10 6 ,  201 6.  [9]   T .  Ro y  et   a l . ,   " A d a pt iv e c ont ro l l e r  d e si gn for spe e d   c o n t rol o f   DC m o t o rs drive n  by a DC-DC bu c k   c o nv ert e r,"   In te rna t io na l Conf e r e n ce  on Ele c t r i c al,   Co mpu t e r  an d Co mmu n i c at io E n g i n e e r ing ,  pp.  10 0-1 05,   20 17 [10]   S.  Kum a r,   et a l .,  "A fu zz y lo gic   c o nt ro ll e r  ba se d  b r ushle s s DC m o to r u s i ng  PF C c u k   c o nv e r t e r," In te rn at io n a Jou r na l  of Po wer   E l e c t ro n i c s   a n d  Driv e  System s,   vo l.  10 pp 1 8 94-19 05 ,  20 19.  [11]   D. S o mwans h i et  al.,  " C omp a riso n of fu zz y - P I D and   P I D  co ntrolle r  for  sp e e d con t rol  of  DC motor us in L a bVIE W, " Proc e d ia  Com pute r   Sc i e nc e ,  v o l .   1 5 2 ,  pp  2 5 2 -2 60 20 19 [12]   Y. S a ng sefidi,  e t   al ., "A   n e w two - motor driv e  to con t ro tw o - p h ase in du c t ion  motor  and a D C   mo to r,"  IE EE   Intern ation a l  El ectr i c M a c hines   an d D r ives Co nf erence , I E M D C pp . 8 1 8 -8 22 , 2 016 .   [13]   C. Hoo  et al ., " N ew in teg r al   an tiwind up sch e me   fo P I   m o to r   s p eed  co ntro l,"  A s ia n J o u r n a l   of Co nt ro l , vo l.  17 ,  p p   2 1 1 5 -2 1 3 2 ,  2 015.  [14]   F .  Beltr a n-Carb a j al  et  al. ,  " A dap t ive d y n a mi ca l t r ack ing  c o ntro un der u n c e rta i nt y o f  sh unt DC mo to rs,"   Elect r ic  Power Syst ems  Research ,  vo l.  1 6 4 pp   70 -78,  20 18 .   [15]   W. N a p a so ol et  al. ,   " S ys tem I d e n tif i c ation Of the  T w T a nks Sy stem   Subj ected  to Wi reless HART   Delays, "   18th   In te rna t io na l Conf e r e n ce  on Cont ro l,   Au to mat i o n  a n d  Sy ste ms  (ICCAS ) , vo l.   1 ,   p p .  36 3-36 8,  20 18.   [16]   A.  Ob ed,  et  al. ,  " S peed  perfor m a n ce ev alu a tion  o f   BLDC mo to r b a s e d o n  d y n a mic  w a velet n e u r al  netw ork  and  P S alg o rith m,"   Int e r n at io n a l   J o u r n a l of   Po we E l ec t r on ic s an d Dri v e   Sy ste m s , vo l.  10   pp . 1 7 4 2 -17 5 0 ,   20 19 .   [17]   Zak a r i a  e t  al ., " P a r ame t ers  estimatio n  of  d o u b l ex pon ent i a l  s m oo th in g  for  h a nd  jit t er  redu ction u s ing  gen e t i alg o rith m, "  J u rn al  Tekn olog i,  v o l . 7 7 ,  p p   91-9 5 ,   201 5.   [18]   B. Nayak ,   et al ., "P aramet e r  est i matio n  o f   D C   m o tor  th r o u g h   w h ale op ti m i za ti on  al go ri th m,"   In ter n atio nal J o ur na of Po w e r Elec tron ics  an Driv e   Sys t em s vol . 1 0 ,   pp .  83 -92 ,  2 019 .   [19]   B. P i ll ai,  et a l . ,  " M otio c o ntr o l app lic ations Obs e rv er based DC  mot o r p a rameters es timat i o for novices, "   In te rna t io na l J ourna l o f   P o we El ec tro n i c s a nd  Driv e  S y ste m s , v o l. 1 0 ,   pp .  19 5-2 10,  20 19 .   [20]   A. No sh adi ,  et  al . ,  "S y s tem I d en ti f i ca ti on   an d  Ro bu st   C o n t r o l of  M u l t i - I n pu t  M u lt i- O u t p u t  A c ti ve  M a gne t i c   Bearin g  S y stems , "   IEEE T r an sac t io ns  on  Con t r o Sys t ems  T echn o l o g y ,  v o l .  2 4 , p p 12 27 -1 23 9,  20 1 6 [21]   G. S u n, e t  al.,  " P erfo rman c e  of   multi-p a ren t s g e neti al gor i thms  (MPG A) for II R ad apti ve s y s t em  i d ent i ficat i o n, Midwest S y mpo s ium  on  Cir c u i ts   an d S y stems ,  p p . 1-4 ,  20 15 [22]   G. S u n ,   et a l ., " P arame t er   Est i m a tion   o f   Th ree- P h as e  Ind u c tio n  M o to r   U s ing   H ybrid of  G e n e tic Algo r i thm  an d   Part icle Swar Optimiz a tion,"  Jou r n a l   of  En gi nee r i n g  ( U n ite Sta t e s ) ,  20 14.  [23]   C.  D o rf, et  al . ,   Mo der n  Co ntro S y stems ,   P e arso Edu catio n ,  In c . ,  13th  edit io n,  2 0 17.   [24]   P.  Corke,   Ro botic s, vi si on  an d  c ont ro l :   F u n d a me n t al  al go rit h ms i n  M A TLA B , Springer,  2017 .   [25]   M. S.  Am iri ,   e t  al. ,  " H y b ri d de sign  of  PID  c ontro lle r fo r fo u r  Do F l o we r lim b  e x osk e le t on, App l i e d Ma th ematica l   Mo delling ,  vo l.   72,  pp . 1 7 -2 7 ,  2 0 1 9 .   [26]   E. Da le,  et  al.,  Pro cess  Dyn a m i cs  an d Co ntrol ,  John  Wile y &  Sons ,  2n d  e d it io n, 200 4.  [27]   L. Ja co bso n et a l .,  G e ne tic  a l g o r i th ms  in   Java  ba sics ,  Sp ri ng e r ,  20 15 .          Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                         I SSN : 2 088 -86 94  In t  J  Po w   Ele c  &  Dri  Sy st,   Vol.  1 1 ,  No . 2 ,   Jun e   2 020  :    10 47    1 054  1 054 BIO G RA PHIES  OF AU THOR S       M o h a m m ad  So le ima n i A m i r i   re ce iv ed   the  Ba c h elo r  d e gree   in  me ch an ica l   en g i n e e r i n fr om t h e  Qa z v i n  I s la mi c  Az ad  U n ive r si ty,   I r a n ,   i n   2 011,  an d   Ma st e r  in   Mec h a n ic al  a n cont rol  syst em  en gi nee r in f r o Ah ra r  i n s t i t ut e   of   t e c h n o lo gy  a n d  hi g h er  ed uc at io n,   I r a n ,   in 2 016 . H e   is  cur r e n t ly  w o rk ing   t o w a rd  th e   Ph .D. d e gr ee  in Me ch a n ic a l   and   c o n t r o sy st ems eng i n eer ing at  th N a tion a l Un i v e r sity of   M a la y s ia . H i r e se arc h   i n ter e sts in c l u d e   a u tom a t i on ro bo tic s a n d c o n t ro l syste m       Mo h d   Fa i s a l  Ibra h i m  r e c e i ved  B. E ng.  a n d  M. En g.  d e gree in  e l e c t ri ca l a n el ec t r on ic   e n gi ne e r in fro m  Un iv e r si ti   T e kn ol o g i  Ma la ysia ,  i n  2 0 0 2   a n d 20 06 re sp e c ti ve ly a n d  t h e  P h . D d e gre e  fro m  th Uni v e r sit y   of Ade l ai de i n   20 15. Curre nt ly, he i s  a se ni or le c t u r er i n  th e Ce ntre  for Integr ated   S y stems En g i n eer in g and  A dvan ced Tec h nolog ies   (In te gra),  U n iv ersiti   Keb a n g s aan  M a lays ia  (UK M ). H i s resear ch  intere st s are i n  intell igence  system s, ev o l ut io na ry  ro bo t i c s   a n d optim i s a tio n. Sin ce jo inin g UKM si nc e   2 0 0 7 , he h a c o n d u c te v a ri ou s re se a r c h   wo rks, led  few  res earch  g r an t pr o j ec ts an d  ap po inted  a s  an  in du strial  cons ultan t     Rizau ddin   Ra mli re ceiv e the  Bach e l o r  d e g r ee   in  m ech an ical  en gin eerin g   fr om  th e   Kyoto   Un ivers i ty,  J a p a n ,  in  199 7 ,   th M a ster in  mech a n ical and  sys t e m  eng i n e erin and   P h .D . deg r e e   in  m a n u fa ctu r in sy stem   from  th e G i fu  U n iversi ty Jap a n,  in  2 0 0 5   and  2 0 0 8 ,   resp ectively .  He  is   current ly  an  As so ciate P r o f esso r in   th e D e p a rtmen t  of  M ech a n ica l   and M a terials ,  F a cul t y   o f   En gine erin g an d   Bu ilt Environ m ent ,  Nat i o n al  Univers i ty o f   Mal a ysia.  His r e search interest in clu d e  In tell ig e n t m a nu facturin g  sy stems,  ro bo ti cs,   con t rol  and arti ficial  i n telli g e nt.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.