I nte rna t io na l J o urna l o f   Ro bo t ics a nd   Aut o m a t io n   ( I J RA )   Vo l.   6 ,   No .   4 ,  Dec em b er   201 7 ,   p p .   2 5 2 ~2 68   I SS N:  2089 - 4 8 5 6 ,   DO I : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j r a. v 6 i4 . p p 25 2 - 268          252       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I J RA   Identifying   the  O pti m a l  Contro lle r  St ra tegy  f o r  DC   M o tors       M .   R.   Q a der   De p a rte m e n t  o f   El e c tri c a l  a n d   El e c tro n ics   En g i n e e rin g   P . O.  B o x   3 2 0 3 8   Un iv e rsity   o f   Ba h ra in ,  Kin g d o m   o f   Ba h ra in       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u n   2 3 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   Sep   1 0 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   Sep   24 ,   2 0 1 7       T h e   a i m   o f   th is  stu d y   is  to   d e s ig n   a   c o n tro l  stra teg y   f o r  th e   a n g u lar  ra te  (sp e e d )  o f   a   DC  m o to r  b y   v a r y in g   th e   ter m in a l  v o lt a g e .   T h is  p a p e r  d e sc rib e s   v a rio u s  d e sig n s  f o r  t h e   c o n tro l   o f   d irec t  c u rre n t  (DC)  m o to rs.   W e   d e riv e   a   tran sf e r  f u n c ti o n   f o r  th e   sy ste m   a n d   c o n n e c t  it   t o   a   c o n tr o ll e r  a s   f e e d b a c k ,   tak in g   th e   a p p li e d   v o lt a g e   a s  th e   s y ste m   in p u t  a n d   t h e   a n g u lar  v e lo c it y   a s  th e   o u t p u t .   Diff e re n t  stra te g ies   c o m b in in g   p r o p o rti o n a l,   i n teg ra l,   a n d   d e riv a ti v e   c o n tro ll e rs  a lo n g   w it h   p h a se   lag   c o m p e n sa to rs  a n d   lea d   in teg ra l  c o m p e n sa to rs  a re   in v e stig a ted   a l o n g sid e   th e   li n e a r  q u a d ra ti c   re g u lato r.   F o r   e a c h   c o n tro ll e r  tran sf e r  f u n c ti o n ,   th e   ste p   re sp o n se ,   r o o t  l o c u s,  a n d   b o d e   p lo t   a re   a n a l y se d   to   a sc e rtain   th e   b e h a v io u r  o f   th e   sy st e m ,   a n d   th e   re su lt s  a re   c o m p a re d   to   id e n ti fy   th e   o p ti m a l  stra teg y .   It  is   f o u n d   t h a t  th e   li n e a r   q u a d ra ti c   c o n tro ll e r  p r o v id e s  th e   b e st  o v e ra ll   p e rf o rm a n c e   in   term s  o f   st e a d y - sta te   e rro r,   re sp o n se   ti m e ,   a n d   sy ste m   sta b il it y .   T h e   p u rp o se   o f   th e   st u d y   th a t  to o k  p lac e   w a s  to   d e sig n   t h e   m o st  a p p ro p riate   c o n tr o ll e r  f o r  t h e   ste a d i n e ss   o f   DC   m o to rs.  T h ro u g h o u t  t h is  st u d y ,   a n a ly ti c a l  m e a n s  li k e   tu n in g   m e th o d s,  lo o p   c o n tro l,   a n d   sta b il it y   c rit e ria  w e re   a d o p ted .   T h e   re a so n   f o r  t h is  w a s   to   su f f ice   th e   p re c o n d it io n s  a n d   o b li g a ti o n s .   F u r th e rm o re ,   f o r  th e   sa k e   o f   v e rify in g   th e   leg it ima c y   o f   th e   c o n tr o ll e r  re su lt s,  m o d e ll in g   b y   M A TL A B  a n d   S im u li n k   w a s p ra c ti c e d   o n   e v e ry   c o n tro ll e r.   K ey w o r d :   C o n tr o ller   s tr ate g y   DC   m o to r   L Q R   PI   P I D   Co p y rig h t  ©   2 0 1 7   In stit 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 :   M.   R .   Qad er ,   Dep ar te m en t o f   E lectr ical  an d   E lectr o n ics E n g i n ee r in g ,   P . O.   B o x   3 2 0 3 8   Un iv er s it y   o f   B ah r ain ,   Kin g d o m   o f   B ah r ain .   E m ail:  m r ed i@ u o b . ed u . b h       1.   I NT RO D UCT I O N     Dir ec t  cu r r en t   ( DC )   m o to r s   ar e  an   i m p o r ta n t  co m p o n e n t   in   m a n y   e lectr ical  d ev ice s ,   co n v er ti n g   elec tr ical  p o w er   to   m ec h a n ic al  m o tio n .   T h e y   w o r k   b y   s u p p ly i n g   a  cu r r en t  th r o u g h   a  co n d u cto r   w ith in   a   m ag n etic  f ie ld ;  th e  c u r r en t  i s   f o r ce d   b y   t h e  to r q u e  a n d   p r o d u ce s   m o tio n .   DC   m o to r s   a r e  u b iq u ito u s ,   w it h   al m o s t  a ll  i n d u s tr ies  a n d   h o u s e h o ld s   u s i n g   t h e m   in   v ar i o u s   eq u ip m e n t  o r   ap p lian ce s .   T h ese  ap p licatio n s   r eq u ir e  th e  s p ee d   o f   t h e  m o to r   to   b e  co n tr o lled   to   d r iv e  p r o ce s s es   s u ch   as  th e  ar m   o f   a  r o b o t.  T h e  co n tr o l  ca n   b e  eith er   m a n u a l  o r   au to m atic .   Ma n y   s tu d ie s   h a v e  i n v e s ti g a ted   th e  o p ti m al  co n tr o l  o f   DC   m o to r s   to   ac h ie v e   th e  d es ir ed   r esu l ts .   I n   t h i s   s tu d y ,   w e  co m p ar e   s e v er al  c o n tr o l  s tr ate g ies   to   e v al u ate  th eir   ac c u r ac y   an d   s tab ilit y .   T h e  aim   o f   t h is   s tu d y   is   to   d e s ig n   a  co n tr o l  s tr ate g y   f o r   th e   an g u lar   r ate  ( s p ee d )   o f   a  DC   m o to r   b y   v ar y i n g   th e  ter m in al  v o ltag e.   T h is   is   d o n e  b y   s et tin g   t h e  d esire d   an g u lar   v elo cit y   to   u n i t y   an d   ex a m i n i n g   t h e   b est  d esig n   cr iter ia  ac h ie v ed   b y   d if f er e n t  co n tr o l  s tr ateg ie s . T h e  n u m b er   o f   tech n iq u es  a n d   s tu d ies  r ep o r ted   o v er   r ec en t  y ea r s   s h o w s   t h e   i m p o r tan ce   o f   t h is   to p ic.   Her e,   af ter   p r esen tin g   a  d ef i n i tio n   o f   co n tr o l,  w e   p r o v id e  an   o v er v ie w   o f   t h e  h is to r y   o f   D C   m o to r   co n tr o llin g   t ec h n iq u es,  a n d   r ev ie w   s o m e   o f   t h e  m eth o d s   u s e d   to   i m p le m e n t t h e  w o r k   d escr ib ed   in   th i s   p ap er .   DC   m o to r   co n tr o ller s   ar e  an   ex a m p le  o f   co n tr o lli n g   d e v i ce s .   T h ey   m i g h t  i n clu d e  a  m an u al  o r   au to m at ic  m ea n s   o f   s tar ti n g   an d   s to p p in g   t h e   m o to r ,   s ele ctin g   f o r w ar d   o r   r e v er s e  r o ta tio n ,   r eg u lati n g   t h e   s p ee d ,   li m iti n g   th e  to r q u e,   an d   p r o tectin g   a g ai n s t o v er lo ad s   a n d   f a u lt s   [ 1 ] . C o n tr o llin g   t h e  m o to r   s p ee d   is   n o t a   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ RA   I SS N:  2089 - 4856       I d en tify in g   th e  O p tima l Co n tr o ller   S tr a teg y  fo r   DC   Mo to r s   ( M.  R .   Qa d er )   253   n e w   id ea ,   an d   i s   f u n d a m e n tal   in   t h e  d esi g n   o f   f ee d b ac k   co n tr o l  s y s te m s .   T h is   is   d o n e  b y   r ec eiv i n g   an   in p u t   s ig n al  f r o m   a  m ea s u r ed   p r o c ess   v ar iab le,   co m p ar in g   th i s   v alu e  w it h   th a t  o f   a  p r ed et er m i n ed   co n tr o l  p o in t   v alu e   ( s et  p o i n t) ,   an d   d eter m in i n g   th e   ap p r o p r iate  o u tp u t  s ig n al  r eq u ir ed   b y   t h e  f i n al  co n tr o l  ele m e n t  to   p r o v id e  co r r ec tiv e  ac tio n   w i t h in   a  co n tr o l  lo o p .   P r ev io u s   s tu d ie s   an d   d esig n s   h a v e  n o t  f o cu s ed   o n   th e  r ea l  b en ef it,  b u t h a v e  in s tead   ap p lied   o n l y   s li g h t in cr e m e n ts   to   t h e  co n tr o l p ar am eter s .   Mo d er n   co n tr o ller s   u s e  p o w er   elec tr o n ics  a n d   m icr o p r o ce s s o r s ,   an d   ar e  o f   v ar y i n g   co m p l ex it y .   T h e   ch o ice  o f   co n tr o ller   o f te n   d ep en d s   o n   t h e  co n tr o l o b j ec tiv es a n d   co n tr o ller   co s t.   DC   m o to r   co n tr o ller s   m u s t b e   ab le  to   h a n d le  u n k n o w n   lo ad   ch ar ac ter is tic s   a n d   p ar a m eter   v ar iatio n s .   P r o p o r tio n al - in te g r al - d er iv ati v e  ( P I D)   co n tr o ller s   ar e  m o s t   co m m o n l y   u s ed   to   co n tr o l  D C   m o to r s .   T h ese  o f f er   s ev er al   i m p o r ta n t  f ea t u r es  a n d   ar e   ea s y   to   i m p le m e n t.  T h e  d is ad v an ta g e  o f   P I D  co n tr o ller s   is   th at  th e y   o f te n   o v er s h o o t  th e  d esire d   o b j ec tiv e  v alu e  f o llo w i n g   s u d d en   c h a n g es  in   lo ad   to r q u e.   A d d itio n all y ,   P I D  co n tr o ller   p ar am eter s   ar e  v er y   d if f ic u lt  to   co n tr o l,  m a k i n g   it  h ar d   to   ac h i ev e  t h e  o p ti m al  s tate.   T o   o v er co m e   t h i s   d is ad v a n ta g e,   co n tr o l  m et h o d s   s u c h   as   lin ea r   q u ad r atic  r eg u lato r s   ( L Q R s )   h av e  b ee n   d e v elo p ed   [ 2 , 1 3 ] .   L QR s   o f f er   r o b u s tn es s   in   ter m s   o f   m i n i m i zi n g   a  g iv e n   co s t  f u n cti o n   [ 3 ] .   T h e  s i m p licit y ,   r eliab ilit y ,   a n d   m in i m a l  co s t  o f   DC   m o to r s   m ea n s   t h at  t h e y   ar e  o f te n   p r ef er r ed   o v er   o th er   m o to r s   [ 4 ] .   T h e  b est  s tr ateg y   f o r   co n tr o llin g   t h e  s p ee d   o f   a  DC   m o to r   is   to   u s e  a  P I D  c o n tr o ller   an d   L Q R ,   w h ic h   p r o v id es   b etter   t r an s ie n t  p ar a m eter s   [ 5 ] .   T h e  r o b u s tn e s s   o f   L QR   en s u r e s   a n   ac cu r ate   d y n a m ic   r esp o n s e  [ 6 ] .   I n   ad d itio n ,   L Q R   d is p la y s   b etter   h ig h - r an g e  f lex ib ilit y   a n d   co n tr o l  w h en   c o m p ar ed   w i th   o th er   co n tr o ller s   [ 7 , 1 3 ] .   T h er ef o r e,   L Q R   is   s u itab le  f o r   r o b o ti cs  ap p licatio n s   a n d   p r o ce s s   co n tr o l,  b ec au s e  it   i m p r o v es s y s te m   s tab ilit y ,   ef f e ctiv e  co n tr o l,  an d   b alan ci n g   p r o p er ties   [ 8 ] .       2.   DE S I G N  AND  I M P L E M E NT AT I O N   2 . 1     M a t he m a t ica l  m o del o f   a   D C  m o t o r   A   s i m p l if ied   m at h e m atica l  m o d el  o f   a  DC   m o to r   ca n   b e  u s ed   to   b u ild   th e  m o to r   tr an s f e r   f u n ctio n .   T h e  s ch e m atic  d iag r a m   o f   a  DC   m o to r   i n   Fi g u r e  1   s h o w s   th e  elec tr ical  cir c u it  o f   t h e  ar m at u r e  an d   t h e  f r ee   b o d y   d iag r a m   o f   t h e  r o to r .   F r o m   t h is ,   th e  m at h e m a tical  m o d el  ca n   b e  b u ilt  [ 1 ] .   T h e  tr an s f er   f u n ctio n   is   d er iv ed   f r o m   t h e  DC   m o to r   eq u atio n s ,   w h ic h   ar e  d i v id ed   in to   a  m ec h an ical  p ar t,  elec tr ical  p ar t,  an d   th e   in ter co n n ec tio n   b et w ee n   t h e m .   T h e  eq u atio n   f o r   th e  elec tr ic a l  p ar t  ca n   b e  d er iv ed   as  s h o w n   i n   eq u atio n s   ( 1 )   an d   ( 2 ) :           Fig u r e  1 .   DC   m o to r   s ch e m atic   d iag r a m         (   )                                                ( 1 )        (   )                                            ( 2 )                                 V   :  m o to r   ter m in a l v o lta g e  ( V)     W   :  m o t o r   s p ee d   ( r ad /s )   Ia   :  w i n d in g   c u r r en t ( A )     KØ:  b ac k   elec tr o m o ti v e  f o r ce   ( E MF)   co n s tan t ( V s /r ad )       Ra   : te r m i n al  r esis ta n ce   ( Ω )       La   : te r m i n al  in d u ctan ce   ( H)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I SS N :   2 0 8 9 - 4856   IJ RA    Vo l.  6 ,   No .   4 ,     Dec em b er   201 7   :   2 5 2   –   2 68   254   T h e  eq u atio n   f o r   th e  m ec h a n ical  p ar t  ca n   b e  d er iv ed   u s in g   Ne w to n ’ s   la w ,   w h ic h   s tate s   th at  t h e   s u m m atio n   o f   elec tr ical   an d   lo ad   to r q u es  is   eq u a l  to   th e   lo ad   an d   m o to r   i n er tia  m u ltip lied   b y   th e  d er i v ati v e  o f   th e  an g u lar   r ate   as sh o w n   i n   eq u atio n s   (3 - 6) .                             ( 3 )                                      –        ( 4 )                         –      (   ) –          ( 5 )       (   )                              (            )   ( 6 )     w h er e:   J : lo ad   an d   m o to r   in er tia  ( k g × m 2 )       b : d am p i n g   f r ictio n   ( N× m ×s /r ad )     T L : lo ad   to r q u e  ( N× m )         T e:  elec tr ical  to r q u e  ( N× m )   As  th e  v o lta g e  is   t h e  in p u t  to   t h e  s y s te m   a n d   th e  s p ee d   is   th e   o u tp u t,  th e  r eq u ir ed   tr an s f er   f u n c t io n   is   s y m b o lized   b y   w ( s ) /v ( s ) .   T h is   f o r m   i s   d er iv ed   b y   d iv id i n g   eq u atio n   ( 8 )   b y   eq u atio n   ( 3 ) .   I t  ca n   also   b e  f o u n d   b y   d r a w i n g   t h e  b lo ck   d iag r a m   o f   a  DC   m o to r   u s i n g   t h e  s a m e  eq u atio n s   a s   s h o w n   i n   Fi g u r e  2 .           Fig u r e  2 .   B lo ck   d iag r a m   o f   a  DC   m o to r       T h e  d iag r a m   ill u s tr ate s   a   clo s ed   lo o p   an d   R o o t  lo cu s   a n al y s i s   f o r   D C   m o to r   s y s te m   as   s h o w n   i n   Fig u r e  3 .   T h er ef o r e,   it is   p o s s ib le  to   u s e  th e  r o o t lo cu s   an a l y s is   eq u atio n   ( 7 ) :                      ( 7 )           Fig u r e  3 .   R o o t lo cu s   an al y s i s   f o r   DC   m o to r   s y s te m       Fro m   Fi g u r e  3   a n d   eq u atio n   ( 7 ) ,   th e  tr an s f er   f u n ctio n   f o r   a   DC   m o to r   ca n   b e  d er iv ed   as   s h o w n   in   eq u atio n s   ( 8 )   an d   ( 9 ) :       (   )   (   )   (               ) (          )            (               ) (          )   ( 8 )     Or   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ RA   I SS N:  2089 - 4856       I d en tify in g   th e  O p tima l Co n tr o ller   S tr a teg y  fo r   DC   Mo to r s   ( M.  R .   Qa d er )   255     (   )   (   )        (    )       (           ) (        )   ( 9 )     2 . 2     Dy na m ic  s y s t e m   o f   a   DC  m o t o r   Fro m   Fi g u r e  1 ,   ass u m i n g   a  co n s ta n t  e x citatio n   f ie ld   ar m at u r e,   th e  v o lta g e  ca n   b e  r ef o r m ed   as   s h o wn   in   eq u atio n s   ( 1 0 - 16) :                                                     ( 1 0 )                                                 ( 1 1 )     Usi n g   Ne w to n ’ s   s ec o n d   la w :                              ( 1 2 )     w h er e  b   is   th e  d a m p i n g   f r ictio n .   T h u s ,                 (                   )   ( 1 3 )                           (   )           (   )          (   )   ( 1 4 )     (           )    (   )               (   )          (   )   ( 1 5 )     (         )   (   )               (   )          (   )   ( 1 6 )     T o   u s e  a  d y n a m ic  s y s te m   m et h o d ,   w e  s h o u ld   s p ec if y   t h e  s ta tes,  in p u t,  an d   o u tp u t  o f   t h e  s y s te m .   I n   a   DC   m o to r   s y s te m ,   t h e  cu r r en t  ( I )   an d   an g u lar   r ate  ( d W /d t )   a r e  th e  s tates,  th e  ap p lied   v o ltag e  ( V)   is   th e  in p u t,   an d   th e  an g u lar   v elo cit y   ( w )   i s   th e  o u tp u t.  A s   t h e  s y s te m   is   lin ea r   as  s h o w n   i n   eq u atio n s   ( 1 7 - 22) ,   th e  s tate   s p ac e  ca n   b e  w r it te n   i n   th e  f o r m :       ̇   (   )   [   ]     (   )   [   ]     (   )   ( 1 7 )       ̇ (   )     [   ]     (   )     [   ]     (   )   ( 1 8 )     w h er e:    x      ( t)   d en o tes th e  s ta te  v ec to r s   i a n d   w       y      ( t)   is   th e  o u tp u t  w       u   ( t)   is   th e  i n p u t V       ̇   (   )      (   )                   (             )   ( 1 9 )       [ A ]   =  s tate  m at r ix   ( n ×n )     [ B ]   =  in p u t  m atr ix   ( n ×p )   [ C ]   =  o u tp u t  m a tr ix   ( q ×n )   [ D]   =  f ee d   f o r w ar d   ( ze r o )   m at r ix   ( q ×p )   Fo llo w i n g   th e  m et h o d   ab o v e,   an d   f r o m   eq u at io n s   ( 1 1 )   an d   ( 1 3 ) ,   th e  s tate  s p ac e  b ec o m es :            *       +   [                            ] *       +   *          +     ( 20 )     W= [       ] *     +   [   ]     ( 2 1 )     A= [                              ] , B = *          +   , C = [       ]   , D = [   ]   ( 2 2 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I SS N :   2 0 8 9 - 4856   IJ RA    Vo l.  6 ,   No .   4 ,     Dec em b er   201 7   :   2 5 2   –   2 68   256   T h er ef o r e,   th e  b lo ck   d iag r a m   f o r   th e  d y n a m ic  s y s te m   o f   a  DC   m o to r   ca n   b e  ill u s tr ated   a s   s h o w n   i n   Fig u r e  4 .           Fig u r e  4 .   D y n a m ic  s y s te m   b lo ck   d iag r a m       2 . 3     O pen lo o p o f   DC  m o t o r  a ng ula r  v elo cit y   T o   o b tain   a  tr an s ie n t  r esp o n s e  in   t h e  s it u atio n s   s tu d ied   i n   t h is   p ap er   ( i.e .   th e  o p en   lo o p   co n d itio n ) ,   w e  u s e  a  s i m p le  D C   m o to r   m o d el  w it h   th e  p ar a m eter s   lis ted   in   T ab le  1.       T ab le  1 .   P ar am eter s   o f   D C   M o to r   P a r a me t e r   S y mb o l   V a l u e   U n i t   M o t o r   t e r mi n a l   v o l t a g e   V   i n p u t   V o l t   ( V )   M o t o r   sp e e d   w   o u t p u t   r a d / s   B a c k   EM F   c o n s t a n t   K Ø     0 . 0 1   V   s/ r a d   T e r mi n a l   r e si st a n c e   Ra    2   O h ms Ω   T e r mi n a l   i n d u c t a n c e   L a     0 . 5   H e n r y s (H )   L o a d   a n d   mo t o r   i n e r t i a   J   0 . 0 2     k g   m 2   D a mp i n g   f r i c t i o n   b    0 . 2   N   m s/ r a d       Af ter   s u b s ti tu t in g   t h ese  p ar a m eter   v a lu e s   i n to   th e  v ar iab le s   in   eq u atio n   ( 9 ) ,   th e  tr an s f er   f u n ctio n   o f   th e  DC   m o to r   o p en   lo o p   b ec o m es   a s   s h o w n   i n   eq u atio n   ( 2 3 ) :       (   )   (   )                                                               (             )   (             )   ( 2 3 )     Fig u r e  5   s h o w s   t h e  o p en   lo o p   s tep   r esp o n s e  o f   a n g u lar   v elo cit y   ( w s s   =  0 . 0 2 5   r ad /s ,   ts   =   1 . 2   s )   h a s   a   lar g e  s tead y - s tate  er r o r   ( 0 . 9 7 5   r ad /s ) .           Fig u r e  5 .   Op en   lo o p   s tep   r esp o n s e  o f   D C   m o to r   an g u lar   v el o cit y       E v en   u s i n g   th e  d y n a m ic  s y s te m   m e th o d ,   th e  o p en   lo o p   ca n   b e  test ed   b y   co m p u ti n g   t h e  ei g en v al u e s   o f   m atr i x   A,   w h ich   r ep r esen t t h e  p o les o f   th e  s y s te m :   P o les =  - 4 . 0 0 1 7   an d   - 9 . 9 9 8 3   Fro m   th e  a b o v e  r es u lt,  t h er e  ar e  n o   p o les in   th e  r i g h t  h al f - p lan e,   w h ic h   m ea n s   th a t th e  s y s te m   is   u n s tab le  in   t h e  o p en   lo o p   co n d itio n .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ RA   I SS N:  2089 - 4856       I d en tify in g   th e  O p tima l Co n tr o ller   S tr a teg y  fo r   DC   Mo to r s   ( M.  R .   Qa d er )   257   2 . 4     Clo s ed  lo o p o f   DC  m o t o r  a ng ula r  v elo cit y   As  th e  o p en   lo o p   s tep   r esp o n s e  h as  a  v er y   lar g e  s tead y - s ta te  er r o r   an d   th e  s y s te m   i s   u n s tab le,   th e   clo s ed   lo o p   w ill   b e  d esi g n ed   w it h   d i f f er en t   co n tr o ller   s tr ateg ies   to   eli m i n ate  t h e  er r o r   an d   en h an ce   th e   s y s te m   tr an s ie n t  r esp o n s e.   Fi g u r e  6   s h o w s   a  s y s te m   w ith   u n it y   f ee d b ac k   an d   a  f ee d - f o r w ar d   co m p e n s ato r   ( C )   i n   s er ies  w it h   th e  D C   m o to r   f o r   ad d ed   c o n tr o llab ilit y .           Fig u r e  6 .   C lo s ed   lo o p   o f   DC   m o to r       2 . 5     Co ntr o llin g   DC  m o t o r  a ng ul a r  v elo cit y   t hro ug h diff er ent   co m pe ns a t io n t ec hn iq ues     T h e  m ai n   o b j ec tiv e  o f   t h is   p ap er   is   to   d esig n   a  f ee d - f o r war d   co m p en s ato r   th at  w il l  d r iv e  th e  DC   m o to r   an g u lar   v elo cit y   to   u n i t y .   Dif f er e n t  co n tr o l  s tr ateg ie s   w ill  b e  ap p lied   an d   co m p ar ed   in   ter m s   o f   t h e  s tead y - s tate  er r o r   in   th e  s tep   r esp o n s e,   s ettl in g   ti m e,   an d   s ta b ilit y .     T h er e  ar e  th r ee   m ai n   co n tr o ller s :  p r o p o r tio n al  co n tr o ller ,   in teg r al  co n tr o ller ,   an d   d er iv ativ e   co n tr o ller .   T h is   p ap er   also   ex a m in e s   th e  L Q R   co n tr o lle r   an d   th r ee   t y p es  o f   co m p e n s ato r :  p h ase  la g   co m p e n s ato r ,   lead   in te g r al  co m p e n s ato r ,   an d   lead   lag   co m p en s ato r .       2 . 5 . 1   P ro po rt io na l c o ntr o ller   des ig n    Kn o w n   as  t h e  P - o n l y   co n t r o ller ,   th is   t y p e  o p er ates  d ir ec tl y   ac co r d in g   to   th e  er r o r   s ig n al.   Ma th e m atica ll y ,   th is   r elatio n s h ip   ca n   b e  in ter p r eted   as   s h o wn   in   eq u a tio n   ( 2 4 ) :                     (   )   ( 2 4 )     W h er e  K1   is   t h e  p r o p o r tio n al  g ai n .   Fi g u r e  7   s h o w s   a  b lo ck   d iag r a m   w h e n   u s i n g   t h e  P - o n l y   co n tr o ller .           Fig u r e  7 .   P - o n l y   co n tr o ller   b lo ck   d iag r a m       2 . 5 . 2     I nte g ra l c o ntr o ller  des ig n   A l s o   k n o w n   as  t h e  ac t u ati n g   s ig n a l,  th i s   co n tr o ller   is   d ir ec tly   p r o p o r tio n al  to   th e  in te g r al  o f   th e  er r o r   s ig n al.   T h e  co r r esp o n d in g   eq u atio n   ( 2 5 )   is :                   ∫     (   )       (2 5 )     W h er e  K2   is   th e  in teg r al  co n tr o ller   g ain .   T h e  b lo ck   d iag r a m   f o r   th is   co n tr o ller   is   s h o w n   i n   Fig u r e  8 .           Fig u r e  8 .   In teg r al  co n tr o ller   b lo ck   d iag r a m   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I SS N :   2 0 8 9 - 4856   IJ RA    Vo l.  6 ,   No .   4 ,     Dec em b er   201 7   :   2 5 2   –   2 68   258   2 . 5 . 3   Der iv a t iv e  c o ntr o ller  d esig n   So m eti m es   ca lled   t h e  r ate  co n tr o ller ,   th i s   i s   t h e  m at h e m a t ical  o p p o s ite  o f   t h e  i n te g r al  co n tr o ller ,   b ein g   d ir ec tl y   p r o p o r tio n al  to   th e  d er iv ati v e  o f   t h e  er r o r   s ig n al.   T h u s ,   its   eq u atio n   ( 2 6 )   is :                     (   )        ( 2 6 )     W h er e  K3   is   th e  d er iv ati v e  co n tr o ller   g ai n .   T h e  b lo ck   d iag r am   o f   t h is   co n tr o ller   is   s h o w n   i n   Fi g u r e  9 .           Fig u r e  9 .   Der i v ativ e  co n tr o ller   b lo ck   d iag r a m       Usi n g   t h ese  t h r ee   m ai n   co n tr o l ler s ,   th e  f o llo w i n g   s tr ate g ies c an   b e  d er iv ed :   a.   P r o p o r tio n al - I n te g r al  C o n tr o ll er   b.   P r o p o r tio n al - I n te g r al - Der i v ati v e  C o n tr o ller   c.   P h ase  lag   co m p e n s ato r     d.   L ea d   in te g r al  co m p e n s ato r   e.   L ea d   lag   co m p e n s ato r     2 . 5 . 4   P ro po rt io na l - inte g r a l ( P I )   co ntr o ller  des ig n   P I   co n tr o l  is   w id el y   u s ed   i n   i n d u s tr y   to   h an d le  s u b tle   v ar iat i o n s   i n   co n d itio n s .   A s   th e   n a m e  s u g g est s ,   th is   i s   a  co m b in a tio n   o f   t h e  p r o p o r tio n al  an d   in teg r al  co n tr o l ler s ,   an d   h as t h e  eq u atio n   ( 2 7 ) :                     (   )           ∫     (   )       (2 7 )     W h er e  K1   an d   K2   ar e  t h e  p r o p o r tio n al  g ai n   a n d   in teg r al  g ai n ,   r esp ec ti v el y .   T h e  b lo ck   d ia g r a m   o f   a   P I   co n tr o ller   is   s h o w n   in   Fig u r e  1 0 .           Fig u r e  1 0 .   P I   co n tr o ller   b lo ck   d iag r a m       2 . 5 . 5   P ro po rt io na l - inte g r a l - deriv a t iv e  co ntr o ller  des ig n   T h e  PID   co n tr o ller   is   a  co n tr o l  lo o p   f ee d b ac k   m ec h a n i s m   th at  is   w id el y   u s ed   in   in d u s tr ial  co n tr o l   s y s te m s   [ 9 ,   1 2 ] .   P I D  co n tr o l  co m b in e s   t h e   p r o p o r tio n al,   in teg r al,   an d   d er i v ati v e  co n tr o ller s   to   co r r ec t  t h e   er r o r   b et w ee n   t h e  o u tp u t  an d   t h e  d esire d   in p u t  o r   s et  p o in t.  T h e  g en er al  eq u atio n   f o r   a  P I D  co n tr o ller   h as  th e   f o r m   eq u atio n   ( 2 8 ) :                    (   )           ∫     (   )                (   )      (2 8 )     Fig u r e  1 1   s h o w s   t h e  b lo ck   d iag r a m   f o r   a  P I D  co n tr o ller .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ RA   I SS N:  2089 - 4856       I d en tify in g   th e  O p tima l Co n tr o ller   S tr a teg y  fo r   DC   Mo to r s   ( M.  R .   Qa d er )   259       Fig u r e  1 1 .   P I D  c o n tr o ller   b lo c k   d iag r a m       2 . 5 . 6   P ha s e  la g   co m pe ns a t o r  des ig n   A   s y s te m   co n s is ti n g   o f   s o m e  g ain ,   o n e  n e g ati v e  ze r o ,   an d   o n e  n e g ativ e  d o m i n ati n g   p o le  c lo s e  to   th e  o r ig in   is   k n o w n   as  a   lag   n e t wo r k .   A  la g   co m p e n s ato r   ad d s   t h is   n et w o r k   to   t h e  co n tr o l  s y s te m .   Ge n er all y ,   t h e   lag   co m p en s ato r   h as t h e  f o r m   [ 1 0 ,   1 1 ]   e q u atio n s   ( 2 9 - 3 3 ) :                                   (2 9 )     or                                     ( 3 0 )     w h er e     (                )               (               )                   ( 3 1 )                     ( 3 2 )                      ( 3 3 )   Su b s ti tu t in g   t h ese  ter m s   i n to   eq u atio n   ( 3 0 ) ,   th e  g en er al  f o r m   o f   t h e  la g   co m p en s ato r   b ec o m es   eq u atio n s   ( 3 4 - 35) :                                ( 3 4 )     O r                                           ( 3 5 )     T h e  ze r o   an d   th e  p o le  ar e  s ele cted   to   b e  clo s e  to   ea ch   o th er   t o   th e  le f t o f   th e  o r i g i n ; a   lar g e  v alu e   o f   α   g iv e s   b etter   r e s u l ts .   T h e  g e n er al  f o r m   ab o v e  i s   m u ltip lie d   d ir ec tl y   to   t h e  co n tr o l  s y s te m ,   a s   s h o w n   i n     Fig u r e  1 2 .           Fig u r e  1 2 .   P h as e  lag   co m p en s ato r   b lo ck   d iag r am     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I SS N :   2 0 8 9 - 4856   IJ RA    Vo l.  6 ,   No .   4 ,     Dec em b er   201 7   :   2 5 2   –   2 68   260   2 . 5 . 7   L ea d inte g ra l c o m pen s a t o r  des ig n   I n   t h e  lead   n et w o r k ,   th e   s y s te m   ze r o   i s   clo s er   to   th e   o r ig i n   th an   t h e  p o le.   T h e  g e n e r al  f o r m   f o r   t h i s   co m p e n s ato r   [ 3 ]   as s h o w n   in   e q u atio n   ( 3 6 ) :                                       (3 6 )     T h e  co m p en s ato r   is   d ir ec tl y   c o n n ec ted   to   th e  co n tr o l s y s te m   as sh o w n   in   Fig u r e  1 3 .           Fig u r e  1 3 .   L ea d   in t eg r al  co m p en s ato r   b lo ck   d iag r a m       2 . 5 . 8   L ea d la g   co m pens a t o r  des ig n   T h e  lead   lag   co m p en s a t o r   is   co m b i n es  t h e  lead   an d   lag   co m p e n s ato r s   i n   th e  co n tr o l  s y s te m ,   a s   s h o w n   in   F ig u r e  1 4 .   T h e  g en er al  eq u atio n   f o r   th e  lead   lag   co m p e n s ato r   as sh o w n   i n   eq u ati o n   ( 3 7 ) :              (                                 ) (                                 )   (3 7 )           Fig u r e  1 4 .   L ea d   lag   co m p en s a to r   b lo ck   d iag r am       2 . 5 . 9   L Q R  co ntr o ller  des ig n   State  f ee d b ac k   u s i n g   L QR   f o ll o w s   eq u atio n s   ( 1 7 )   an d   ( 1 8 ) .   Fig u r e  1 5   s h o w s   t h e  L QR   s tat e  f ee d b ac k   co n f i g u r atio n .   T h is   d esig n   is   class i f ied   as  th e  o p ti m al  co n t r o l  s y s te m .   Ho w e v er ,   th is   w i ll  r ea lize  p r ac tical   co m p o n e n t s   t h at  p r o v id e  t h e   d esig n ed   o p er atin g   p er f o r m a n ce .   T h er ef o r e,   th e  p er f o r m a n ce   i n d ices  ca n   b e  r ea d ily   ad j u s ted   in   th e   ti m e  d o m a in .   As  a  r e s u lt,   th e   s tead y   s ta te  an d   t h e  tr a n s ie n t  p er f o r m a n ce   i n d ices  ar e  s p ec if ie d   in   t h e  ti m e  d o m ai n .           Fig u r e  1 5 .   L QR   s tr u ct u r e       T h e  p er f o r m an ce   o f   a  co n tr o l  s y s te m   ca n   b e  r ep r esen ted   b y   in teg r al  p er f o r m a n ce   m ea s u r es.   T h er ef o r e,   th e  d esi g n   o f   th e   s y s te m   m u s t  b e  b ased   o n   m i n i m izi n g   s o m e  p er f o r m a n ce   i n d ex ,   s u c h   a s   t h e   in te g r al  o f   th e   s q u ar ed   er r o r .   T h e  s p ec if ic  f o r m   o f   th e  p er f o r m an ce   i n d ex   [ 1 1 ]   as sh o w n   i n   eq u atio n s   ( 3 8 - 39) :           ∫ [ (                           )       (                           )     ]             (3 8 )     or   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ RA   I SS N:  2089 - 4856       I d en tify in g   th e  O p tima l Co n tr o ller   S tr a teg y  fo r   DC   Mo to r s   ( M.  R .   Qa d er )   261       ∫ (                          )      (3 9 )     w h er e  x   d en o tes  th e  s tate  v ec to r ,         is   th e  tr an s p o s e  o f   x ,       is   th e  f i n al  ti m e,   an d   R ,   Q  d en o te  w eig h ti n g   f ac to r s   a n d   co n tr o ller   d esig n   p ar a m eter s ,   r esp ec ti v el y ,   w h ic h   ar e  s elec ted   b y   tr ial  a n d   er r o r .   T h e  co n tr o l  in p u t   u   is   g iv e n   b y   eq u a tio n   ( 4 0 ) :                   [                      ]       ( 40 )     Fro m   th e  s tate  s p ac e  o f   t h e  s y s te m   as s h o w n   in   eq u atio n   ( 4 1 ) :       ̇                        ( 4 1 )     w h er e  H  is   k n o w n .   I ts   m a x i m u m   v al u e  is   g i v en   b y   eq u atio n s   ( 4 2 - 45) :                                 (         )   ( 4 2 )       ̇                     (       )     ( 4 3 )         ̇   (       )                      ( 4 4 )                                     ( 4 5 )     T h er ef o r e   eq u atio n   ( 4 6 ) ,                               ( 4 6 )     B ec au s e   eq u atio n   ( 4 7 )       (   )     (   )     (   )   o r              ( 4 7 )     w e  h av e  t h at   eq u at io n s   ( 4 8 - 53)                              (4 8 )       ̇       ̇         ̇   (4 9 )       ̇       ̇       (                            )   ( 5 0 )         ̇                                                      ( 5 1 )         ̇                                            ( 5 2 )                                                  ( 5 3 )     T h e  b lo ck   d iag r am   o f   th e  D C   m o to r   u n d er   L QR   co n tr o l is  s h o w n   i n   Fi g u r e  1 6 .           Fig u r e  1 6 .   B lo ck   d iag r am   o f   t h e  DC   m o to r   w i th   L Q R   co n tr o l   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.