I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   9 ,   No .   3 J u n e   201 9 ,   p p .   1576 ~ 1 5 8 4   I SS N:  2088 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 9 i 3 . pp 1 5 7 6 - 1584           1576       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 JE C E   Ex peri m e ntal da t a set t o  develo p a  pa ra m et ric  m o del  bas ed of  DC gea red  m o tor  in  fe eder   m a c hin e       Azla n,  W.   M . 1 ,   Sa lleh,  S. M . 2 ,   M a hza n,  S. 3 ,   Sa dik i n,  A. 4 ,   Ah m a d,  S. 5     1, 3, 4, 5 F a c u lt y   o f   M e c h a n ica a n d   M a n u f a c tu rin g   En g in e e rin g ,   U n iv e rsiti   T u n   Hu ss e in   O n n   M a lay si a ,   M a lay sia   2 M e c h a n ica F a il u re   P re v e n ti o n   a n d   Re li a b il it y   (M P RO V E) ,   De p a r tm e n o f   En g in e e rin g   M e c h a n ics ,   M a la y sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Au g   1 0 201 8   R ev i s ed   No v   2 0 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   Dec   1 1 ,   2 0 1 8       T h is  p a p e p re se n ts  th e   a p p li c a ti o n   o f   a   S y ste m   Id e n ti f ic a ti o n   b a se d   o n   P a rti c le  S w a r m   Op ti m iz a ti o n   ( P S O)  tec h n iq u e   to   d e v e lo p   p a ra m e tri c   m o d e l   o f   e x p e ri m e n tal  d a tas e o DC   Ge a re d   m o to in   f e e d e m a c h in e .   T h e   e x p e ri m e n tal  w a c o n d u c ted   to   m e a su re   th e   in p u (v o lt a g e a n d   o u tp u t   (sp e e d d a ta.  T h e   a c tu a d a ta  is  u se d   t o   b e   o p ti m ize d   u sin g   P S O   a lg o rit h m .   T h e   p a ra m e ter  e m p h a siz e d   is  T i m e ,   M a n   S q u a re   Err o (M S E)  a n d   Av e ra g e   T i m e .   On e   o th e   b e st  m o d e h a b e e n   c h o se n   b a se d   o n   th e   o p ti m u m   p a ra m e ters .     K ey w o r d s :   DC   g ea r ed   m o to r   P ar am etr ic  m o d el   P ar ticle  s w ar m   o p ti m izatio n   S y s te m   id e n ti f icatio n   Co p y rig h ©   2 0 1 9   In stit 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 :   Salleh ,   S.M .   Dep ar t m en t o f   E n g i n ee r in g   M ec h an ic s ,   Facu lt y   o f   Me c h an ical  an d   Ma n u f ac t u r in g   E n g i n ee r i n g ,   1 0 1   P t Raj a,   B atu   P ah at,   J o h o r ,   Ma la y s ia.   E m ail: sa lih a @ u t h m . ed u . m y       1.   I NT RO D UCT I O N     On o f   th f ac to r s   t h at  i n f l u e n ce   t h g r o w t h   r ate  o f   f i s h   i n clu d e s   f o o d   d is p er s al  s y s te m .   A   s m al l   s ca le  aq u ac u l tu r o r   h i g h l y   i n v ested   aq u ac u lt u r p r o j ec n ee d   to   d elib e r ate  th is   f ee d er   m a ch in r elate d   to   th e   in co m p r o f i [ 1 ] .   No w ad a y s   th er ar s e v er al  f is h   f o o d   d is tr ib u tio n s   s y s te m s   w as   d ev elo p ed   b y   r esear c h er .   I n   A p r il  1 9 9 9 ,   A n t h o n y   C r is t o p h er   Half o r d   is   th f ir s r es ea r ch er   w a s   d ev elo p ed   an   a u to m atic  f is h   f ee d er   s y s te m   u n d er   in tellect u al  p att er n .   T h m ac h i n h as  b ee n   u p g r ad ed   b y   C h an g   et.   al.   in   2 0 0 5   b y   in s talli n g   P r o g r am m ab le  L o g ic  C o n tr o l ler   ( P L C )   as  m a in   co n tr o ller   [ 2 ] .   I n   2 0 0 7 ,   Ho   et.   al.   w a s   d ev elo p ed   an   au to m at ic  f i s h   f ee d er   m ac h i n e   an d   u s ed   m icr o co n tr o ller   to   g en er ate  1 2   DC   m o to r   at  f u l l sp ee d   [ 3 ] .   DC   m o to r   ar m o s tl y   u s ed   i n   in d u s tr ial  f ie ld   w h ic h   is   i n   r o b o tic  co n tr o s y s te m s ,   tr a n s p o r tatio n   co n tr o s y s te m   a n d   o th er   ap p licatio n s   d u to   th eir   d y n a m i an d   ef f icien c y   c h ar ac ter is ti cs  co m p atib le  w it h   m o s m ec h a n ical  lo ad s   [ 4 ] .   T h p er f o r m an ce   o f   th e   DC   m o to r   s y s te m   m a y   b in f lu e n ce d   b y   s o m e   pos s ib ilit ies   w h ich   is   c h an g e s   i n   lo ad   d y n a m ic,   v ar iab le,   d is tu r b an ce   an d   u n p r ed ictab le  in p u ts ,   u n k n o w n   p ar am eter s .   T h er ef o r e,   th m o to r   m u s t b an a l y s ed   an d   co n tr o lled   [ 5 ] .   T h er ar s ev er al  r esear ch es  th at  e m p h as ized   o n   ap p lic atio n   an d   an al y s is   o f   DC   m o to r .   T h m ea s u r ed   d ata  w h ich   co m p r i s i n p u a n d   o u tp u as  e x p er i m e n tal  d ataset  w er u s e d   to   d ev elo p   DC   m o to r   m o d el  b y e   id en ti f icat io n   p r o ce s s .   Ye   Nau n g   et .   al. ,   2 0 1 8 ,   im p le m en ted   d ata  d r iv e n   ap p r o ac h   to   b u s ed   in   s y s te m   id e n ti f icatio n   p r o ce s s   a n d   co n tr o lled   s y s te m   D C   m o to r - b ased .   I n   th i s   r esear ch ,   DC   m o to r   is   h ar d w ar p ar w h er t h d ata  i n p u v o lta g an d   o u tp u t sp ee d   h av b ee n   r ec o r d ed .   T h r ec o r d ed   d ata  is   u s ed   to   ex ec u te   s y s te m   id en ti f icat io n   p r o ce s s   b y   u s i n g   b asic  m o d ell in g   s i m i lar   w it h   r ea l D C   m o to r   b y   u s i n g   s i m s ca p e   elec tr o n ic  s y s te m   to   o b tain   t h d ata  o f   in p u v o lta g a n d   o u tp u s p ee d   o f   DC   m o to r .   T h is   r esear ch   is   to   id en ti f y   th s y s te m   u s i n g   to o lb o x   an d   n o n lin ea r   a u to r eg r ess iv e   w it h   e x o g e n o u s   in p u ( NARX)  n eu r al   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       E xp erimen ta l d a ta s et  to   d ev el o p   a   p a r a metric m o d el  b a s ed   o f D C   g ea r ed   mo to r   in   feed er …    ( A z la n ,   W .   M. )   1577   n et w o r k .   T h i n p u v o ltag e   an d   o u tp u t   s p ee d   w er m ea s u r ed   f r o m   t h d m o to r   w h i ch   also   k n o w n   a s     ac tu ato r   [ 6 ].       2.   S YST E M   DE SCRI P T I O N   T h s tr u ctu r o f   f ee d er   m ac h i n co n s i s ts   o f   t w o   p ar ts .   T h f ir s p ar u s ed   s to r ag w h ic h   ca n   p u u p   to   5   k g   p allet.   A t h is   p ar t,  th e   d r o p   m ec h an i s m   u s es   s ilico n b lad es  b ef o r th p allet   s p r ea d   in to   ch a n n els  b y   f o u r   b lad es.  T h d is tr ib u tio n   b lad is   d r iv en   b y   1 2   Vo lts   DC   Gea r ed   m o to r   eq u i p p ed   en co d er   w it h   m ax i m u m   s p ee d   2 6 5   R P an d   3   k g /c m   to r q u e.   T h s p ee d   r an g e   o f   2 5 5   P W w as   u s ed   to   d r iv e   t h e   d is tr ib u tio n   b lad a n d   p u s h   o u t h f is h   p allet s   i n to   tar g ete d   ar ea   w h ich   is   p o n d   o r   ca g e s .   T h m ac h in e   w a s   also   p o w er ed   b y   A r d u i n o   m ic r o co n tr o ller   to   g iv co m m a n d s   to   DC   Gea r ed   m o to r   th at  att ac h ed   o n   d is p en s er   an d   d is tr ib u tio n   p ar th r o u g h   m o to r   d r iv er .   Ho w e v er ,   th DC   Gea r ed   m o to r   o n   d is tr ib u tio n   p r o ce s s   d u r in g   m o tio n   a n d   f r ictio n   w it h   i ts   co n tact  o n   t h D C   g ea r ed   m o to r   at  d is tr ib u tio n   p ar t.  Fi g u r 1   s h o w s   t h r ea l   s et u p   o f   th m ac h in e.           Fig u r 1 .   Au to m at ic  f i s h   f ee d e r   m ac h i n an d   e x p er i m e n tal  s e tu p       3.   E XP E R I M E NT A L   DAT AS E T   T h f ee d er   s y s te m   ca n   b r ep r esen ted   b y   d eter m in in g   th i n p u an d   o u tp u b y   ex p er i m e n tal  s et  h is   s ec tio n ,   it  i s   ex p lai n ed   th r e s u lt s   o f   r esear c h   an d   ata n d   d ev elo p   th m o d el  a s   clo s as   its   s y s te m .   I n   t h i s   r esear ch ,   t h e x p er i m e n p r o c ess   w a s   co n d u cted   o n   D C   g e ar ed   m o to r .   T h ex p er i m e n t   p u r p o s is   to   o b tain   in p u a n d   ( v o ltag e)   an d   o u tp u t   ( s p ee d ) .   T h en ,   th r ec o r d ed   d ata  w ill  b u s ed   f o r   s y s te m   id en ti f icatio n   p r o ce s s   to   b u ild   th m o d el  o f   th s y s t e m .   T h is   id en tific atio n   p r o ce s s   is   in te n d ed   to   g en er ate  tr a n s f er   f u n ct io n   in   t h e   f o r m   p ar a m etr ic  m o d el  w h ic h   is   A R ( a u to r eg r ess iv w i th   e x ter n al  i n p u t)   m o d el.   Fig u r 2   d escr ib ed   t h e x p er i m en s et u p   to   m ea s u r in g   th e   in p u t   v o lta g e   o f   DC   g ea r ed   m o to r .   DC   m o to r   h as   b ee n   test ed   b y   s e ttin g   t h v al u o f   P W 1 5 0   as  m i n i m u m   a n d   2 5 5   is   m a x i m u m   w it h   s ca le   in cr ea s 1 .   T h v o ltag s e n s o r   h as b ee n   u s ed   to   d eter m in t h v o ltag p r o d u ce d   b y   D C   m o to r .           Fig u r 2 .   An   ill u s tr ated   o f   eq u ip m en s et u p   to   r ec o r d   th in p u t v o lta g e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   3 J u n e   201 9   :   1 5 7 6   -   1 5 8 4   1578   Firstl y ,   th m ac h i n w as  s w i tch ed   o n .   T h en   t h v o ltag s en s o r   w as  u s ed   to   m ea s u r t h v o lta g e   v alu o f   DC   g ea r ed   m o to r .   T h w o r k s p ac r ec o r d e d   th r ea l - ti m v o ltag r ea d in g .   I n   r ec o r d in g   th o u tp u s p ee d   o f   DC   m o to r ,   Ma tlab /Si m u li n k   w a s   u s ed   to   co n s tr u ct  alg o r ith m   f o r   in ter f ac in g   t h m ac h i n an d   A r d u i n o   co n tr o ller   as  s h o w n   i n   Fi g u r 3 .   I n   th i s   ex p er i m en t,  DC   m o to r   is   tu r n   ON  f o r   2 0   s ec o n d s   f o r   ea ch   P W w h ich   i n   r an g 1 5 0 - 255.           Fig u r 3 .   Ma tlab /Si m u li n k   co n f ig u r atio n       4.   P ARAM E T RIC M O DE L L I NG     S y s te m   id e n ti f icatio n   en co m p ass es  p ar a m e tr ic  m o d els  o f   d y n a m ical  s y s te m   u s i n g   i n p u an d   o u tp u t   d ata  o f   t h s y s te m   [ 7 ] .   T h f lo w c h ar to   d e v elo p   d y n a m ic   m o d el  u s i n g   s y s te m   id e n ti f i ca tio n   i s   s h o w n   i n   Fig u r 4 .   B ased   o n   Fi g u r 4   a b o v e,   th er ar f o u r   b asic   s tep s   to   d ev elo p   th m o d el.   A f ter   th e x p er i m e n an d   r ec o r d in g   o f   d ataset  as i n   ex p e r i m en t sectio n ,   p ar a m etr ic  m o d el  s tr u ctu r n ee d   to   d eter m i n ed .   A   p ar a m etr ic  m o d el  s tr u c tu r is   also   k n o w n   a s   b lack   b o x   m o d el,   w h ich   d eter m i n e s   co n t in u o u s   o r   d is cr ete  ti m e   s y s te m .   T h p r in cip le  o f   s y s te m   id en ti f ic atio n   b ased   o n   p ar a m e tr ic  m o d el  is   to   cr ea te   m at h e m a tical  m o d els  g u id ed   b y   a ctu al  d ata.           Fig u r 4 .   T h f lo w   o f   s y s te m   i d en tific atio n   p r o ce s s   [ 8 ]   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       E xp erimen ta l d a ta s et  to   d ev el o p   a   p a r a metric m o d el  b a s ed   o f D C   g ea r ed   mo to r   in   feed er …    ( A z la n ,   W .   M. )   1579   AR AR M A m o d el  ca n   b u s ed   as  r ep r esen tati v f o r   p ar ticu lar   s y s te m .   T h is   r ese ar ch   u s ed   AR m o d el  in   t h m et h o d o lo g y .   T h AR m o d el  s tr u ct u r is   s i m p le  in   p ar a m etr ic  s tr u ctu r w h i c h   ca n   b e   r etu r n   i n   ( 1 ) :     ( 1 ) ( ) = ( 1 ) ( ) + ( )   ( 1 )     ( 1 )   an d   ( 1 )   a r p o ly n o m ial  to   b esti m ated .   Fo r   th A R th p o ly n o m ia ( 1 ) = 1 T h ese  p o ly n o m ial s   r ep r esen t t h o v er all  d y n a m ical  s y s te m s   w h er ( 2 )   an d   ( 3 )   a r d ef in ed   as f o llo w :     ( 1 ) = 1 + 1 1 + +     ( 2 )     ( 1 ) = 0 + +     ( 3 )     ( )   an d   ( )   r ep r esen t h i n p u t   an d   o u tp u o f   t h s y s te m s   a n d   ( )   is   w h ite   n o i s s ig n al,   k   i s   ti m e   u n it   an d   ( 1 )   r ep r esen th d elay   o p er ato r .   Var iab les  ,   ar th m o d el  p ar am eter s   to   b esti m ated ,   w it h   = 1 , .   = 1 , . .   T h m in i m u m   v a lu o f     is   s u p p o s ed   to   b e q u al  to   0 .       4 . 1 .       P a rt icle  s wa r m   o pti m iz a t io ( P SO )   P ar ticle  S w ar m   Op ti m izatio n   ( P SO)   is   th e v o l u tio n ar y   t ec h n iq u ( s ea r c h   m eth o d   b ased   o n   n atu r al  s y s te m )   w as  d e v elo p ed   b y   Ke n n ed y   a n d   E b er h ar [ 9 ] - [1 4 ].   T h s y s te m   in it iall y   h a d   r an d o m   s elec ti v e   p o p u latio n s .   E ac h   s o l u tio n   is   p o ten tiall y   ca lled   p ar ticles   w h ile  ea ch   p ar ticle  is   g i v en   r an d o m   v elo cit y   an d   f lo w n   t h r o u g h   th e   p r o b lem   s p ac e.   T h p ar ticles  h a v m e m o r y   a n d   ea c h   p ar ticle  tr ac k s   t h p r ev io u s   b e s t   p o s itio n   ca lled   ( P _ b est)  an d   t h co r r esp o n d in g   f it n es s .   T h e r ar n u m b er   o f   ( P _ b est)  f o r   th eir   r esp e cti v p ar ticles  in   s w ar m   a n d   th g r ea test   f it n e s s   is   ca lled   th g lo b al  b est,  ( G_ b est)  o f   th s w ar m .   T h b asic  co n ce p o f   P SO  tec h n iq u i s   lo ca ted   i n   ac ce ler ati n g   ea ch   p ar ticle  to w ar d s   t h ( P _ b est)  an d   ( G_ b est)  lo ca tio n ,   w i th   a   r an d o m   w ei g h t   ac ce ler atio n   a t   ea ch   s tep .   T h eq u atio n   u s e d   in   p ar ticle  s w ar m   o p ti m iza t io n   as  f o llo w s   ( 4 )     an d   ( 5 ) :      =   ×  + 1 × (   )   + 2 ×  2 × (   )   ( 4 )      =  +    ( 5 )     w h er    an d      r ep r esen th v e lo cit y   an d   p o s itio n   o f   th    p ar ticle  w it h   d im e n s io n s   r es p ec tiv el y .   R an d 1   an d   r an d 2   ar t w o   u n i f o r m   r an d o m   f u n ctio n s ,   an d     is   th in er tia  w e ig h t,  ea r l y   s elec te d .   P SO  h as  m a n y   p ar a m eter s   a n d   th i s   i s   ill u s tr ated   as   f o ll o w ca lled   i n er tia  w ei g h t h at  co n tr o ls   ex p lo itatio n   a n d   e x p lo r atio n   o f   s ea r c h   s p ac ca u s d y n a m icall y   ad j u s v elo cit y     is   th m a x i m u m   allo w ab le  v elo cit y   f o r   th e   p ar ticles  f o r   th e   ex a m p le,   i n   th i s   ca s e   w h er t h v e lo cit y   o f   t h p ar ticles   ex ce ed s    ,   th en   it  i s   li m ited   to    ”.   T h er ef o r e,   th r eso lu tio n   a n d   f it n ess   o f   s ea r ch   d ep en d i n g   o n    I f   th   is   to o   h ig h ,   t h en   th e   p ar ticles  w ill  m o v b e y o n d   g o o d   s o lu tio n .   I f   t h    is   to o   lo w ,   th p ar ticles  w ill  b tr ap p ed   i n   lo ca m i n i m a.   T h v alu C 1   an d   C 2   co n s ta n ts   i n   ( 4 )   an d   ( 5 ) ,   ea ch   ar r ef er r e d   to   as c o g n itio n   an d   s o cial  co m p o n en ts .   Fi g u r 5   s h o w s   t h g en er al  f lo w   c h ar t o f   th P SO a lg o r ith m .           Fig u r 5 .   T h g en er al  f lo w   ch ar t o f   th P SO a lg o r it h m   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   3 J u n e   201 9   :   1 5 7 6   -   1 5 8 4   1580   I n   o p tim izatio n   p r o ce s s   th er is   cr iter ia  to   m i n i m ize  all  o f   p ar a m eter .   I n   th i s   r esear ch ,   th e   esti m ated   m o d el   is   b ased   o n   t h cr iter ia  o f   m ea n   s q u ar er r o r   ( MSE )   v alu e.   T h p ar a m eter   es ti m atio n   p r in cip le  a s   s h o in   Fi g u r 6 .           Fig u r 6 .   Pa r am eter   E s ti m atio n   B ased   o n   MSE       4 . 2 .       V a lid a t io m o del   T h f in al  s tep   o f   t h s y s te m   i d en tific atio n   p r o ce s s   i s   v a lid atio n   m o d el.   T h m ea s u r ed   an d   d esire d   d ata  is   u s ed   in   v alid atio n   p r o c ess .   I is   th d if f er en ce   b et w e en   th v a lu e s   esti m ated   b y   est i m ato r   an d   th tr u e   v alu e   o f   q u a n tit y   b ein g   e s ti m a ted .   T h lo w er   t h v alu e   o f   M SE,   th e   lo w er   th e   v a lu o f   er r o r .   MSE   s h o w s   t h cu m u lat iv s q u ar er r o r   b etw ee n   th o r ig i n al  a n d   r ec o n s tr u cted   i m a g e.   T h MSE   eq u atio n   ca n   b   w r itte n   i n   ( 6 ) .     = [ 1 ( , ) 2 ( , ) ] 2   ( 6 )       5.   RE SU L T     T h r esu lt  w ill  i n cl u d d ataset  o f   in p u an d   o u tp u r esp o n s an d   th p ar a m e ter s   f r o m   t r ials   u s in g   P SO  alg o r ith m .   Fig u r 7   s h o w   th p er f o r m an ce   r esp o n s o f   t h i n p u t   v o lta g e.   T h g r ap h   s h o w s   t h i n cr ea s e   th v al u o f   P W M,   th in cr ea s th v o lta g p r o d u ce d .           Fig u r 7 .   T h r esp o n d   o f   v o ltag v er s u s   P W M       T h ex p er i m e n ts   h ad   b ee n   ca r r ied   o u f r o m   d i f f er en t   P W an d   s p ee d   r esp o n s h ad   b ee n   r ec o r d ed   as  Fig u r 8 .   A ll o f   th d ata  w h ic h   r ep r esen ted   th s y s te m   w ill  b p r o ce e d ed   to   d ev elo p   th m o d el.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       E xp erimen ta l d a ta s et  to   d ev el o p   a   p a r a metric m o d el  b a s ed   o f D C   g ea r ed   mo to r   in   feed er …    ( A z la n ,   W .   M. )   1581     ( a)   PW M= 1 5 0         ( b )   P W M= 1 8 0     ( c)   PW M - 255     Fig u r 8 .   R ea l ti m r esp o n s s p ee d   d ata  w it h   d if f er e n t P W M       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   3 J u n e   201 9   :   1 5 7 6   -   1 5 8 4   1582   Af ter   t h r ec o r d in g   t h co m p l ete  d ata  o f   v o lta g a n d   s p ee d   o f   D C   m o to r ,   t h d ata  ar u s e d   to   o p er ate  th s y s te m   id en ti f icatio n   p r o ce s s .   Fi g u r 9   b elo w   s h o w n   th e   r esp o n s v o lta g an d   s p ee   o f   t h DC   m o to r .           Fig u r 9 .   T h r esp o n s in p u t ( v o ltag e)   a n d   o u tp u t ( s p ee d )   o f   DC   m o to r       I n   th is   ca s e,   t h i n p u a n d   o u tp u d ata  w il b ex p o r tin g   i n to   th P SO  al g o r ith m .   Af ter   t h s y s te m   id en ti f icatio n   p r o ce s s   b ased   o n   P SO  alg o r it h m   co m p lete,   t h b e s m o d el  w a s   g e n er ated   w it h   t h f o llo w in g   v alid atio n .   Fi g u r 1 0   s h o w s   th ten   tr ial  o f   co n v er g en ce   p atter n   u s i n g   P SO  o p ti m izati o n .   P SO  alg o r ith m   g en er ated   te n s   m o d el  a n d   t h e   b est  m o d el   w ill  b s elec ted   b ased   o n   t h s e v er al  p ar a m e t er s   w h ich   is   ti m e,   m ea n   s q u ar er r o r   ( MSE ) ,   iter atio n   an d   av er a g o f   ti m e s .   T ab le  1   s h o w s   th r e s u l o f   all  t h m o d el  t h at  h a v e   b ee n   g en er ated .             Fig u r 1 0 .   T h co n v er g e n ce   g r ap h       T ab le  1 .   P ar am eter s   o f   1 0   T r ia ls   T r i a l   T i me ( s)   F i n a l   M S E   I t e r a t i o n   A v .   T i me   1   1 5 3 . 7 4   0 . 0 3 3 1 4 2   3 4 3   0 . 4 4 8 2   2   1 8 9 . 4 9   0 . 0 3 5 0 8 2   4 0 0   0 . 4 7 3 7   3   1 6 1 . 7 1   0 . 0 3 4 0 5 8   3 2 9   0 . 4 9 1 5   4   1 4 2 . 3 5   0 . 0 3 4 6 6 3   2 9 7   0 . 4 7 9 3   5   1 7 2 . 7 5   0 . 0 3 8 0 5 8   3 5 7   0 . 4 8 3 9   6   1 9 5 . 5 2   0 . 0 3 5 3 5 4   4 0 0   0 . 4 8 8 8   7   1 8 9 . 4 1   0 . 0 3 3 3 0 7   4 0 0   0 . 4 7 3 5   8   1 5 6 . 6   0 . 0 3 5 3 6 4   3 3 6   0 . 4 6 6 1   9   1 9 0 . 2 7   0 . 0 3 3 7 2 8   4 0 0   0 . 4 7 5 7   10   1 9 0 . 5 1   0 . 0 3 3 1 4 2   4 0 0   0 . 4 7 6 3   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       E xp erimen ta l d a ta s et  to   d ev el o p   a   p a r a metric m o d el  b a s ed   o f D C   g ea r ed   mo to r   in   feed er …    ( A z la n ,   W .   M. )   1583   B ased   o n   th r es u lt  o b tai n ed   in   t h T ab le  1   an d   co n v er g en ce   o f   M S E   i n   ea ch   tr ial  a   s h o w n   i n     Fig u r 10 ,   th m o s s u itab le  m o d el  is   t h f ir s t   tr ial  w it h   t h lo w e s r ec o r d ed   ti m is   1 5 3 . 7 4   s ec o n d s ,   lo w e s m s i s   0 . 0 3 3 1 4 2 ,   n u m b er   o f   iter atio n   is   3 4 3   an d   to tal  a v e r ag ti m is   0 . 4 4 8 2   s ec o n d s .   T h b est  s elec ted   m o d el  a s   g i v e n   in   ( 7 ) .     ( ) = 2 . 483 1902 2 + 41 . 4 + 6192   ( 7 )       6.   CO NCLU SI O N   I n   th i s   p ap er ,   th p ar a m etr ic  m o d el  f o r   f i s h   f ee d er   s y s te m   w a s   d ev elo p ed   b ased   o n   m ea s u r ed   d ata  in p u t   ( v o ltag e)   a n d   o u tp u ( s p ee d ) .   T en   tr ials   h a v b ee n   s i m u lated   to   o b tain   th b est  m o d el  f r o m   d ata s et  o f   DC   g ea r ed   m o to r   u s in g   s y s te m   id en ti f icat io n   b ased   o n   P SO  alg o r ith m   ap p r o ac h   as  AR m o d el.   T h er ef o r e,   th f ir s tr ial  h a s   g en er ated   t h b est  m o d el  b ased   o n   th r ec o r d ed   tim v al u o f   th lo w e s is   1 5 3 . 7 4   s ec o n d s ,   th lo w est M SE  is   0 . 0 3 3 1 4 2 ,   a n d   th lo w e s t a v er a g ti m v al u is   0 . 4 4 8 2   s ec o n d s .   T h d ev elo p ed   m o d el  w it h   m i n i m u m   m ea n s   s q u ar ed   er r o r   h as b ee n   ac h iev ed   a n d   to   b p r o ce ed ed   f o r   c o n tr o ller   d esig n   in   f u t u r s t u d y .       ACK NO WL E D G E M E NT S   T h is   r esear ch   i s   s u p p o r ted   b y   th P ascasi s w az a h   ( GP P S)  g r an UT HM . R MC.6 0 0 - 5 /1 /1 0 ( 9 8 ) .   Pro j ec Vo t.  Nu m b er   U9 6 7 ,   u n d er   R es ea r ch   Ma n a g e m e n C en tr ( R MC),   Un i v er s it y   o f   T u n   H u s s e in   O n n   Ma la y s ia.       RE F E R E NC E S     [1 ]   F A O,  " T h e   S tate   o f   W o rld   F ish e ries   a n d   A q u a c u lt u re   2 0 1 6 C o n t rib u ti n g   to   F o o d   S e c u rit y   a n d   N u tri ti o n   f o A ll , "   Ro m e ,   2 0 1 6 .   [2 ]   Na ti o n a P la n   o f   A c ti o n   f o M a n a g e m e n o f   F ish in g .   (2 0 1 5 )   [3 ]   F.  Hu n ti n g f o rd ,   M .   J o b li n g   &   S .   Ka d ri,   A q u a c u lt u re   a n d   Be h a v io r,   W il e y - Bl a c k we ll ,   2 0 1 2 .   [4 ]   Ch a n g ,   C.   M . ,   F a n g ,   W . ,   Ja o ,   R.   C. ,   S h y u ,   C.   Z. ,   &   L iao ,   I.   C. ,   De v e lo p m e n o f   a n   In telli g e n t   F e e d in g   Co n tr o ll e r   F o I n d o o I n ten siv e   Cu lt u ri n g   o f   Eel ,   A q u a c u lt u ra E n g in e e rin g ,   v o l.   3 2 ,   n o .   2 ,   p p .   3 4 3 - 3 5 3 ,   Ja n u a ry   2 0 0 5 .   [5 ]   K.W .   Ho r,   S . M   S a ll e h ,   A b d u ll a h ,   M o h d   Ezre e ,   Zam a n ,   I. ,   M . H.  Ha tt a ,   S .   A h m a d ,   A . Is m a il ,   W. A . W   M a h m u d ,   I m p ro v e m e n o f   A u to m a ti c   F ish   F e e d e M a c h in e   De sig n ,   J o u rn a o P h y sic s:  Co n fer e n c e   S e rie s ,   v o l.   9 1 4 ,   n o .   1 ,   2 0 1 7 .   [6 ]   D. G .   S e n d re sc u ,   DC   M o to Id e n ti f ica ti o n   Ba se d   o n   Distrib u ti o n s M e th o d ,   An n .   Un iv.  Cra io v a ,   v o l.   9 ,   n o .   3 6 ,   p p .   41 4 9 ,   2 0 1 2 .   [7 ]   Y.  Na u n g ,   A .   S c h a g in ,   H.   L .   Oo ,   K.  Z.   Ye   a n d   Z.   M .   K h a in g ,   Im p lem e n tatio n   o f   d a ta  d riv e n   c o n tro sy st e m   o f   DC  m o to b y   u sin g   s y st e m   id e n ti f ica ti o n   p ro c e ss ,   IEE Co n fer e n c e   o f   Ru ss i a n   Y o u n g   Res e a rc h e rs   in   El e c trica a n d   El e c tro n ic E n g i n e e rin g   ( EICo n R u s),  M o sc o w ,   p p .   1 8 0 1 - 1 8 0 4 ,   2 0 1 8 .   [8 ]   C.   A g a r w a a n d   A .   G u p ta,  M o d e li n g ,   sim u latio n   b a se d   DC  m o to sp e e d   c o n tr o b y   i m p le m e n ti n g   P ID  c o n tr o ll e r   o n   F P G A ,   Co n fl u e n c e   2 0 1 3 :   T h e   Ne x Ge n e ra ti o n   In f o rm a ti o n   T e c h n o lo g y   S u mm it   ( 4 th   In ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e ) ,   No i d a , p p .   4 6 7 - 4 7 1 ,   2 0 1 3 .   [9 ]   L. Ju n g ,   S y ste m   I d e n ti f ica ti o n ,   T e c h n ica re p o rt,   W il e y   En c y c lo p e d ia   o El e c trica a n d   El e c tro n ics   En g in e e rin g n o .   L iT H - IS Y - R - 2 8 0 9 ,   2 0 0 7 .   [1 0 ]   L. Ju n g ,   S y st e m   Id e n ti f ica ti o n T h e o ry   f o T h e   Us e r,   Pre n ti c e   Ha ll ,   1 9 9 9 .   [1 1 ]   J.  Ke n n e d y   a n d   R.   Eb e rh a rt ,   P a rti c le  S w a r m   Op ti m i z a ti o n ,   Pr o c e e d in g s,   I EE I n ter n a t io n a C o n f.   o n   Ne u ra l   Ne two rk s ,   v o l.   4 ,   p p . 1 9 4 2 1 9 4 8 ,   1 9 9 5 .   [1 2 ]   Y.  S h a n d   R.   E b e rh a rt,   Em p iri c a S tu d y   o f   P a rti c le  S w a r m   Op ti m iz a ti o n ,   Pro c e e d in g o t h e   1 9 9 9   Co n g re ss   o n   Evo lu ti o n a ry   Co mp u t a ti o n ,   Vo l.   3 ,   1 9 9 9 .   [1 3 ]   R.   Eb e rh a rt  a n d   S h i ,   Pa rticle   S wa rm   Op ti miza ti o n :   De v e lo p m e n ts,  Ap p li c a ti o n a n d   Res o u rc e s,”   Pro c e e d i n g s   o t h e   2 0 0 1   Co n g re ss   o n   Evo l u ti o n a ry   Co m p u t a ti o n ,   v o l.   1 ,   p p .   8 1 - 8 6 ,   2 0 0 1 .   [1 4 ]   Y.  S h a n d   R.   E b e rh a rt,   P a ra m e ter  S e lec ti o n   in   P a rti c le  S w a r m   Op ti m iza ti o n ,   Pro c .   S e v e n th   An n u a Co n f.   o n   Evo lu ti o n a ry   Pro g ra mm in g ,   p p .   5 9 1 - 6 0 1 ,   1 9 9 8 .                           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   3 J u n e   201 9   :   1 5 7 6   -   1 5 8 4   1584   B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS        Wa n   M u h a m m a d   Az l a n   b in   W   M a h m u d   is  a   M En g   stu d e n a n d   h e   re c e iv e sp o n so rsh ip   f ro m   G e r a n   In ten sif   P e n y e li d ik   S is w a z a h   f ro m   G ra d u a te  S tu d ies   Ce n tre  UT HM.   His  r e se a r c h   f o c u se s   o n   d e v e lo p m e n o f   m o d e ll in g   a n d   c o n tr o ll i n g   th e   f e e d e s y ste m   f o a q u a c u lt u re   a p p li c a ti o n .                 S a li h a t u n   M d   S a ll e h   is   a c ti v e   in   m o d e ll in g   u si n g   d a ta  a c q u isit i o n   a n d   c o m p u tatio n a n u m e rica l   m e th o d s.  S h e   a lso   su p e rv ise stu d e n in   sy ste m   m o d e ll in g   a n d   c o n tro in c lu d i n g   stru c tu re ,   p ro d u c d e sig n   a n d   o th e rs.    T h is  re se a r c h   is  re so lv e   f o th e   p ro b lem   o f   g ra n No .   1 0 8 1   f ro m   M a la y sia n   o f   Hig h e Ed u c a ti o n   a n d   g ra n n o .   U 9 6 7   f ro m   Un iv e r siti   T u n   Hu ss e in   On n   M a lay si a   sp e c if ic a ll y   f o a q u a c u lt u re   d e v e lo p m e n t.         Sh a hrud din   M a hza n   is ac ti v e   in   c o m p o site m a teria ls an d   sig n a p ro c e ss in g   a p p li c a ti o n .   He   a lso   w o rk s in   in telli g e n a lg o ri th m   o f   n e u ra n e tw o rk s a p p li c a ti o n   f o m e c h a n ica stru c tu re .         Az m a h a n S a d i k i n   w o rk o n   t h e rm a a n d   f lu id   b e h a v io u o f   n a n o f lu i d a n d   h e re se a rc h   in tere sts  li e   a t h e   h e a tran sf e p e rf o r m a n c e   in   th e   h e a e x c h a n g e u sin g   n a n o f lu id s .   He re se a rc h   c u rre n tl y   f o c u se s o n   th e   c a p a b il it y   o f   u sin g   n a n o f lu i d   i n   so lar c o ll e c to a n d   re n e w a b le   e n e rg y .         S u fiza r   Ah m a d   is  a c ti v e   in   m e ta f o a m in g   a n d   so li d   o x id e   f u e c e ll   a p p li c a ti o n .   S h e   a lso   w o rk in   c e ra m ic  f o a m in g ,   c e ra m ic  f o a m in g ,   c e r a m ic   m a tri x   c o m p o site a p p li c a ti o n s a n d   o th e rs.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.