I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m pu t er   Science   Vo l.   43 ,   No .   3 Sep tem b er   2 0 2 6 ,   p p .   9 5 6 ~ 9 6 4   I SS N:  2 5 0 2 - 4 7 5 2 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijeecs.v 43 .i 3 . pp 956 - 9 6 4          956       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ee cs.ia esco r e. co m   Lo w - co st  BL DC   driv with  P BB O - tuned  F O PID   co n troller f o r   enha nced spe ed r eg ula tion a nd t o r que rippl e re d ucti o n       P a nd i   M a ha ra j a n   M . 1 ,   Ro hin i   G . 2 Ra v ind ra Ra m k u m a r 3 ,   Dha r a n K u m a r   Na r n e 4   1 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   a n d   El e c t r o n i c s E n g i n e e r i n g ,   N a d a r   S a r a sw a t h i   C o l l e g e   o f   E n g i n e e r i n g   a n d   Te c h n o l o g y ,   Th e n i ,   I n d i a   2 D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c s a n d   C o m mu n i c a t i o n   En g i n e e r i n g ,   S t . J o se p h s   I n st i t u t e   o f   T e c h n o l o g y ,   C h e n n a i ,   I n d i a   3 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   a n d   El e c t r o n i c s E n g i n e e r i n g ,   D h a n a l a k s h m i   S r i n i v a s a n   U n i v e r si t y ,   Ti r u c h i r a p p a l l i ,   I n d i a   D e p a r t m e n t   o f   E l e c t r i c a l   a n d   E l e c t r o n i c s E n g i n e e r i n g ,   R . V . R   & J . C   C o l l e g e   o f   En g i n e e r i n g ,   G u n t u r ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Oct  7 ,   2 0 2 4   R ev is ed   J u l 2 7 ,   2 0 2 6   Acc ep ted   Au g   1 9 ,   2 0 2 6       To rq u e   rip p le  (TR)  m in imiz a ti o n   i n   b ru s h les DC  (BLDC)  m o to rs  h a s   b e c o m e   a   c rit ica re se a rc h   fo c u d u e   to   it s   d irec t   imp a c o n   d riv e   p e rfo rm a n c e ,   e fficie n c y ,   a n d   re li a b il it y .   C o n v e n ti o n a BLDC  d riv e s   ty p ica ll y   e m p lo y   larg e   DC - li n k   c a p a c it o rs,   wh ich   i n c re a se   sy ste m   c o st   a n d   we ig h t   a n d   a re   h ig h ly   se n siti v e   to   o p e ra ti n g   tem p e ra tu re ,   th e re b y   re d u c in g   l if e ti m e .   To   a d d re ss   th e se   li m it a ti o n s,  th is   wo rk   p r o p o se a   l o w - c o st  c a p a c it o r - b a se d   BLDC  d riv e   in teg ra ted   wit h   a   to rq u e   rip p le   c o m p e n sa ti o n   (TRC)  tec h n iq u e   a n d   o p t imiz e d   c o n tro l   u sin g   th e   p r o b a b i li stic  b io g e o g ra p h y - b a se d   o p ti m iza ti o n   (P BBO)  a l g o rit h m .   Th e   P BBO  m e th o d   is  e m p l o y e d   t o   tu n e   th e   p a ra m e ters   o a   fra c ti o n a l - o rd e r   p ro p o rti o n a l - i n teg ra l - d e riv a ti v e   (F OPID)   c o n tro ll e r,   e n su ri n g   e ffe c ti v e   s p e e d   re g u lati o n   a n d   TR   re d u c ti o n .   B y   p ro b a b il isti c a ll y   re fin i n g   m ig ra ti o n   a n d   e m ig ra ti o n   ra t e s,  P BBO   e n h a n c e s   c o n v e rg e n c e   a n d   e li m in a tes   re d u n d a n t   sp e c ies   m o v e m e n ts,   l e a d in g   to   su p e rio r   c o n tr o ll e p a ra m e ter  o p ti m iza ti o n .   S imu lati o n   stu d ies   v a li d a te  th e   p ro p o se d   P BBO - F OPID  a p p ro a c h ,   d e m o n stra ti n g   sig n ifi c a n imp ro v e m e n ts   in   TR   re d u c ti o n   a n d   sp e e d   c o n tr o l   c o m p a re d   to   c o n v e n ti o n a c o n tr o ll e rs su c h   a DG OA - F OPID  a n d   sp id e we b - b a se d   c o n tr o ll e r   (S WC).   Re su l ts  c o n f irm   th a t h e   P BBO - F OPID  c o n tr o l ler  a c h iev e sm o o th e r   to r q u e   re sp o n se ,   re d u c e d   rip p le,  a n d   e n h a n c e d   s p e e d   re g u lati o n ,   e sta b li sh in g   it   a a   c o s t - e ffe c ti v e   a n d   h ig h - p e rfo rm a n c e   s o lu ti o n   fo r   BLDC  m o t o d ri v e s.   K ey w o r d s :   B L DC   m o to r     DC   lin k   ca p ac ito r   Gr ass h o p p er   o p tim izatio n   PB B O - FOPID  co n tr o ller     Sp id er   web - b ased   c o n tr o ller   T o r q u e   r ip p le  r ed u ctio n   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Pan d i   Ma h ar ajan   M .   Dep ar tm en o f   E lectr ical  an d   E lectr o n ics E n g in ee r i n g   Nad ar   Sar aswath i Co lleg o f   E n g in ee r in g   an d   T ec h n o lo g y   T h en i ,   I n d ia   E m ail: p an d im ah a . n et@ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   B r u s h less   D C   ( B L DC )   m o t o r s   ar wid ely   ad o p ted   in   in d u s tr ial,   au to m o tiv e,   a n d   co n s u m er   ap p licatio n s   d u to   th eir   h ig h   ef f icien cy ,   co m p ac d esig n ,   a n d   s u p er io r   d y n am ic   p er f o r m an ce .   Ho wev e r ,   o n e   o f   th e   m o s p er s is ten ch alle n g es  in   B L DC   d r iv es  is   to r q u r ip p l e   ( T R ) ,   wh ic h   ar is es  f r o m   t h in d u ctiv n atu r o f   m o to r   win d in g s   an d   th in a b ilit y   o f   cu r r en t   co n tr o ller s   to   g e n er ate  i d ea co m m u tatio n   wav ef o r m s   u n d er   f in ite  DC   b u s   v o ltag e.   TR   lead s   to   u n d esira b le  ef f ec ts   s u ch   as   ac o u s tic  n o is e,   m e ch an ical  v ib r atio n s ,   r ed u ce d   ef f icien c y ,   a n d   co m p r o m is ed   r eliab ilit y ,   p ar ticu lar ly   in   s en s o r less   d r iv es   wh er b ac k - E MF   h ar m o n ics  ex ac e r b ate  th e   p r o b lem .   W h ile  co g g i n g   to r q u e   an d   r elu cta n ce   to r q u e x er m in o r   in f lu en ce ,   th m u tu al  to r q u e   r em ain s   th d o m in an t   f ac to r   in   r ip p le  g en er atio n ,   m ak in g   T R   m in i m izatio n   a   cr itical  r eq u ir em e n t f o r   h ig h - p er f o r m a n ce   B L DC   s y s tem s   [ 1 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2       Lo w - co s t B LDC   d r ive  w ith   P B B O - tu n ed   F OP I c o n tr o l ler fo r   en h a n ce d   s p ee d   …  ( P a n d Ma h a r a ja n   M.)   957   C o n v en tio n al  a p p r o ac h es  to   TR   r ed u ctio n   o f ten   r ely   o n   l ar g DC - lin k   ca p ac ito r s ,   wh i c h   s tab ilize   v o ltag b u in tr o d u ce   d r awb ac k s   s u ch   as  in cr ea s ed   co s t,  weig h t,  an d   r ed u ce d   life ti m d u to   th er m al  s en s itiv ity .   T o   o v er c o m th es lim itatio n s ,   o p tim izatio n - b as ed   co n tr o s tr ateg ies  h av b ee n   ex p lo r ed .   Am o n g   th em ,   th g r ass h o p p er   o p ti m izatio n   a lg o r ith m   ( GOA)   h as  s h o wn   lim ited   ef f ec tiv en ess   co m p ar ed   to   b io g eo g r ap h y - b ased   o p tim izat io n   ( B B O) .   Ho wev e r ,   tr a d itio n al  B B s u f f er s   f r o m   c o m p u tatio n al  in ef f icie n cy ,   as  its   r an d o m   im m ig r atio n   an d   em i g r atio n   p r o ce s s es  f r eq u en tly   r esu lt  in   r ed u n d a n m ig r atio n s ,   s lo we r   co n v er g en ce ,   a n d   s u b o p tim al  s o lu tio n s .   T o   ad d r ess   th ese  ch allen g es,   th is   r esear ch   in tr o d u ce s   th e   p r o b a b ilis tic  PB B O   alg o r ith m ,   wh ich   en h an ce s   th class ical  B B f r am ewo r k   b y   p r o b ab ilis tically   s elec tin g   s u itab ilit y   in d ex   v ar iab les  ( SIV s )   with   s ig n if ican d ev iatio n s .   T h is   r ef in em en elim in ates  u n n ec e s s ar y   m ig r atio n s ,   ac ce ler ates   co n v e r g en ce ,   an d   im p r o v es  g lo b al   s ea r ch   ac c u r ac y .   T h PB B alg o r ith m   is   em p lo y ed   to   o p tim ally   tu n e   t h p ar a m eter s   o f   a   f r ac tio n al - o r d er   p r o p o r tio n al - i n teg r al - d er i v ativ ( FOPID )   co n tr o ller ,   e n ab lin g   p r ec is s p ee d   r eg u latio n   an d   ef f ec tiv TR   r ed u ctio n .       2.   P RO B AB I L I S T I B B O   M E T H O D   T h n o r m al  p r o ce d u r u s es  lo o f   tim b ec au s th m ig r ati o n   p r o ce s s   is   ca r r ied   o u with o u tak in g   th is   k ey   i n to   c o n s id er atio n .   T h is   m ak es  th e   alg o r ith m   e x p e n s iv to   c o m p u te  an d   tak es   u p   lo t   o f   s p ac e.   As  a   r esu lt,  th s u g g ested   w o r k   co m b in es  th e   tr ad iti o n al   B B with   th p r o b ab ilis tic  m ig r ati o n   ( PM)   tech n iq u e.   T h d if f er e n ce   in   th SIV s le v els  af f ec ts   b o th   th im m ig r atio n   r ate  an d   th em ig r atio n   r a te  in   th PM.   As   r esu lt,  o n ly   th e   SIV s   th at  h av th m o s d ev iatio n s   ar u s ed   in   th m ig r atio n   p r o ce d u r e.   As  r esu lt,  th id ea l   s o lu tio n   ca n   b e   f o u n d   r ap id ly .   I n   th PM  tech n iq u e,   th d iv e r g en ce   b etwe en   th SIV   v alu e s   is   u s ed   to   p r o b ab ilis tically   m o d if y   th im m ig r atio n   r ate  ( )   a n d   e m ig r atio n   r ate   ( )   [ 3 ] T h e q u atio n   ca n   b e   u s ed   t o   ca lcu late   th elem en t - wis d ev iatio n   b etwe en   SIV   ik an d   S I V kj   if   th e   s et  o f   SIV s   r e p r ese n ted   as  SIV ik   r elate s   to   t h SI Vs  s itu ated   in   th e   i th   r o an d   SIV   kj   r elate s   to   th SI Vs lo ca ted   in   th k th   r o ( 1 ) :       Π =                    ( 1 )     Fu r th er ,   th m in im u m   d e v ia n ce   v alu es Π Π     Π   f r o m   th s et  o f   d ev ian ce s   ar f o u n d .   Π is   co m p u ted   u s in g   ( 2 ) :       Π = 1 Π = 1   ( 2 )     T h p r o b ab ilit y   f o r   m ig r atio n   i n   PM  m eth o d   is   co m p u ted   u s in g   ( 3 ) :     = {               0                                         Π = Π         0 . 25                             Π < Π < Π         0 . 5                                 Π < Π < Π        0 . 9                                 Π = Π      ( 3 )     T h p r o b ab ilis tic  im m ig r atio n   r ate  an d   em ig r atio n   r ate  c an   b ca lcu lated   as  in   ( 4 )   a n d   ( 5 )   b y   s u b s titu tin g   th v alu o f     o b tain ed   f r o m   in   ( 1 ) - ( 3 ) :        = ( 1 ( ) )   ( 4 )        = ( ( ) )   ( 5 )     T h PB B A lg o r ith m   is   d em o n s tr ated   b elo w :     Alg o r ith m   1 .   PB B alg o r ith m   1.   Create initial random habitat set    as shown in (4).   2.   As si gn   th in it ia va lu es   fo th pa ra me te rs     ,     and    3.     i=1 to n   4.   Use the fitness function to calculate the HSI for the habitat set "HAB  i ."   5.   Select the HAB  i   with the lowest HSI value.   6.   End   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  43 ,   No .   3 ,   Sep tem b er   20 26 9 5 6 - 9 6 4   958   7.   i=1 to    8.   j=1 to     9.   k=1 to    10.   While (k i)   11.   Calculate SIV differences End   12.   End   13.   End   14.   End   15.   For k=1 to    16.   Compute  the   ,    and    (2)   17.   Compute probability    for migration using (4)   18.   Use (13) and to calculate the probabilistic immigration and emigration rates (5)   19.   End   20.   for every habitat between i=1 and n  H   21.   for k=1 to     22.   choose     probability proportional to     23.   end   24.   For each habitat from j=1to m   25.   for k=1 to n   26.   choose     probability proportional to     27.   Replace   with     28.   end   29.   end   en d       3.   SPEE CO NT RO L   AN D   T O RQ UE   RIPP L E   RE DUCT I O I B L DC  M O T O WI T H   O P T I M I Z E P B B O - F O P I D   I n   th is   r esear ch ,   th e   in teg r al   o f   tim ab s o lu te  e r r o r   ( I T AE )   p a r am eter   in clu d es   s p ee d   e r r o r   a n d   to r q u e   er r o r   as  g iv en   in   th f itn ess /o b jectiv f u n ctio n .   T h im p lem en tatio n   o f   th PB B O - tu n ed   FOPID  f o r   th T R C   m eth o d   is   p r esen ted   in   Fig u r e   1.           Fig u r e   1 .   I m p lem en tatio n   o f   t h p r o p o s ed   tech n iq u with   P B B O - F OPI co n tr o ller       T h PB B alg o r ith m 's  g o al  is   to   r ed u ce   th is   o b jectiv f u n ctio n .   T h g ain   p a r am eter s   o f   th PI  co n tr o ller ,   s u ch   as   K P ,   K I ,   K D ,   λ ,   an d   ,   ar e   ca lcu lated   u s in g   th PB B m eth o d   in   o r d e r   to   ac h iev th is   f itn ess   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2       Lo w - co s t B LDC   d r ive  w ith   P B B O - tu n ed   F OP I c o n tr o l ler fo r   en h a n ce d   s p ee d   …  ( P a n d Ma h a r a ja n   M.)   959   [ 4 ] .   Fo r   th o b tain e d   g ain   p a r am eter   v alu es,  th f itn ess   f u n ctio n s   ar co m p u ted .   I f   th ey   ar m in im u m ,   th v alu es  ar co n s id er ed   as  s o lu tio n s   to   th g ain   v alu es  o f   th PI  co n tr o ller   [ 5 ] .   T h r ea s o n   f o r   tu n i n g   th PI  co n tr o ller   to   s atis f y   th f itn ess   f u n ctio n   is   to   m ak th s tea d y - s tate  er r o r   ze r o   ( m in im u m   v alu e) .   T h h ab itat   s et  in   B B h as  b ee n   co n s id er ed   as  th s et  o f   SIV s   wh er e   SIV s   co r r esp o n d   to   K P,   K I ,   K D ,   λ ,   an d     f o r   th is   p r o b lem .   Sin ce   th e r ar f iv co n tr o ller   p a r am eter s   f o r   t u n i n g ,   th n u m b er   o f   SIV s   in   th e   p r o ce s s   is   eq u al  to   f iv e.   Hen ce ,   ca n   b r e p r esen te d   as in   ( 6 ) .      = [ 1 1 1 1 1 2 2 2 2 1 ]   ( 6 )      is   ass ig n ed   f o r   th two   c o n tr o l ler s   s ep ar ately ,   s in ce   ea ch   o f   th em   is   tu n ed   s ep ar ately .   T h f itn ess   f u n ctio n   f o r   th is   ap p licatio n   ca n   b co m p u ted   i n   ( 7 ) .        = { 1                   1 2                   2   ( 7 )     Usi n g   th PB B alg o r ith m   p r o v id ed   an d   th o p tim al  s o lu t io n   s et  co n s is tin g   o f   { , , , , }   is   s elec ted   b ased   o n   th f itn ess   f u n ctio n   v al u e.   B ased   o n   th B L DC   m o to r 's  o b s er v ed   p r o p er ties , th in n er   lo o p   is   u tili s ed   t o   s y n ch r o n is th b ac k   em f   o f   th B L DC   m o to r   with   th in v er tin g   g ate  s ig n a l.  B y   ad ju s tin g   th DC   b u s   v o ltag with   a   P W in v er ter ,   th s p ee d   o f   th B L DC   m o to r   is   co n tr o lled   b y   th o u ter   lo o p .   T ab le  1   d is p lay s   th in itial PB B p ar am eter s   tak en   in to   ac c o u n t i n   th is   ap p licatio n   [ 6 ] .       T ab le  1 .   T h PB B O ' s   in it ial  p ar am eter s   wer tak en   S . L.   P a r a me t e r s   V a l u e   1.       0 . 0 0 1   2.    m a x     0 . 0 0 5   3.     0 . 5   4.     0 . 8   5.      0 . 1   t o   2   6.     50   7.      1 0 0       4.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   T h B L DC   m o to r s   h a v em p lo y ed   p u ls wid th   m o d u lated   v o ltag e   s o u r ce   i n v er ter s   ( PW MV SI)   a s   d r iv er s .   T h is   co n f ig u r atio n   ty p ically   r eq u ir es  ad d itio n al  D C   lin k   elem en ts .   T h v o ltag ac r o s s   th is   D C   lin k   in f lu en ce s   th e   q u ality   o f   th o u tp u a n d   c u s to m a r ily   p r o d u ce s   h ar m o n ics.   Fu r th er m o r e,   t h h a r m o n ics  p r o d u ce d   b y   b ac k   EMF   a r r ed u ce d ,   s in ce   t h p r esen ce   o f   T R   i n   th e   B L DC   m o to r   i s   u n d esira b le.   T h e   p r o p o s ed   T R C   m eth o d   with   P B B O - F OPI is   v alid ated   b y   s im u latin g   th s y s tem   in   MA T L AB .   T h r esu lts   o f   p h ase  c u r r en t,  b ac k   em f ,   to r q u e ,   an d   s p ee d   r esp o n s in   th tim d o m ain   ar o b tain e d   f o r   ev alu atin g   th T R C   m eth o d   with   PB B O - FOPID .   Mo r eo v er ,   th p er f o r m an ce   i s   im p r o v ed   b y   u s in g   th p r o p o r tio n al - i n teg r al - d er iv ativ e   ( PID )   c o n tr o ller ,   wh ich   p r o v id es  less   s ettlin g   t im an d   g o o d   s tead y -   s tate  ac cu r ac y   [ 7 ] .   T h r esu lts   ar co m p ar ed   with   th B L DC   d r iv e   with   s m all  ca p ac it o r   an d   th e   T R C   m eth o d   with   T a b le  2   p r o v id es  th e   FOPID  co n tr o ller   tu n i n g   v alu es  f o r   th e   T R C ,   B L DC   m o to r   s p ee d   co n tr o im p lem en tatio n ,   an d   I T AE   v alu e.   A ls o ,   th T R   v alu es ( %)  f o r   t h ap p licatio n   o f   v ar i o u s   co n tr o ller s   ar n o ted   an d   s u m m ar is e d .         T ab le  2 .   Op tim al  v al u es   o f   co n tr o ller   p ar a m eter s   f o r   d if f er e n t O As with   PB B O - FO PID   S . L   C o n t r o l l e r   K P   K I   K D   λ   μ   I TA E   1.   P I D   1 . 1 7 4 3 7 5   0 . 0 5 2 2 6 3   1 . 1 7 1 1 6 3   -   -   0 . 0 0 9 1 6 1   2.   F u z z y   P I D   0 . 5 6 3 0 7 5   0 . 7 3 6 2 1 7   0 . 2 3 5 5 6 1   = 0 . 4 4 0   = 2 . 5 3 4   0 . 0 0 4 6 1   3.   F O P I D   0 . 5 4 0 2 1 4   0 . 0 8 0 5 3 6   0 . 5 2 3 8 6   0 . 8 7 8 8 6 5   0 . 6 9 1 2 7 8   8 . 1 5 6 e - 3   4.   GA - F O P I D   0 . 2 2 6 8 7 2   0 . 0 4 4 5 8 1   0 . 3 8 6 0 1 1   0 . 8 6 1 0 3 6   0 . 4 4 5 4 5   4 . 5 6 e - 5   5.   PSO - F O P I D   0 . 5 1 7 0 5 3   0 . 6 2 4 4 6   0 . 9 5 1 2 5 4   0 . 6 0 1 1 0 4   0 . 8 8 8 7 4 7   2 . 8 7 e - 5   6.   BBO - F O P I D   0 . 3 6 7 7 0 2   0 . 5 0 4 0 1 8   0 . 6 7 0 1 3 5   0 . 7 5 4 7 6 3   0 . 8 8 8 6 8 3   5 . 8 9 e - 6   7.   GOA - F O P I D   0 . 1 5 1 5 4 2   0 . 1 6 5 0 1 6   0 . 5 1 4 1 0 6   0 . 8 3 5 1 2 1   0 . 3 1 7 2 2 1   2 . 7 4 e - 6   8.   DGOA - F O P I D   0 . 4 8 0 2 4   0 . 5 6 5 3 2 1   1 . 4 7 5 0 4 6   0 . 5 1 0 6 8 1   0 . 8 8 2 8 2 8   1 . 9 8 5 e - 6   9.   P B B O - F O P I D   0 . 0 7 4 4 2 7   0 . 1 3 4 7 6   0 . 4 5 8 6 5   0 . 8 2 8 3 0 7   0 . 2 3 5 5 1 5   5 . 8 4 5 e - 7     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  43 ,   No .   3 ,   Sep tem b er   20 26 9 5 6 - 9 6 4   960   T h p h ase  cu r r e n t,  DC   lin k   v o ltag e,   s p ee d   r esp o n s an d   to r q u r esp o n s cu r v es  ar o b s er v ed   f o r   th e   p r o p o s ed   PB B O - FOPID.   Al s o ,   th co m p a r ativ an al y s is   g r ap h s   f o r   th e   f o llo win g   ca s es  ar also   p er f o r m e d   an d   illu s tr ated   [ 8 ] .   Fig u r 2   r ep r esen ts   th v ar iatio n   o f   p h a s cu r r en i m ( )   ac h iev ed   b y   u s i n g   T R C   m eth o d   with   PB B O - FO PID   wh er t h n u m b e r   o f   r ip p les  is   v er y   less .   T h p r o p o s ed   m eth o d   p r o v id es  b etter   co m p e n s atio n   with   lo w - co s t c ap ac ito r .           Fig u r e   2 .   R esp o n s o f   p h ase  c u r r en t i m   f o r   B L DC   m o to r   d r iv with   s m all  ca p ac ito r   an d   PB B O - FOPID       Du r in g   an   e x ten d ed   p er io d ,   th p h ase  cu r r e n is   co n tin u ally   m ain tain ed .   Fig u r e   3   p r o v id es  co m p ar is o n   o f   p h ase  cu r r en t   co m p e n s atio n   i n   v ar io u s   s c en ar io s .   Fro m   Fig u r e   3 ,   it   c an   b e   s ee n   th at  th e   wav ef o r m   h as  less   r ip p les  th a n   in   th e   o th er   s itu atio n s .   Als o ,   th e   h ig h e r   c u r r e n is   g r ad u al ly   o b tai n ed   an d   th e   h ig h er   v alu is   f o r m ed   in   t h s tead y   s tate.   Als o ,   it is   ac co m p lis h ed   in   co n t r o lled ,   ea s y   wa y   [ 9 ] .   Fig u r e   4   r e p r esen ts   DC   lin k   v o ltag f o r   T R C   with   PB B O - FOPID.   I n   th is   ca s e,   th o u g h   t h v o ltag s u d d en ly   r is es  to   lar g er   v alu e,   wh en   r ea ch in g   s tead y   s tate,   it  s h o ws  alm o s n eg lig ib le  r ip p les  in   th wav ef o r m   a n d   it c an   b o b s er v ed   in   Fig u r e   4 .   T h wav ef o r m   r esem b les alm o s t a s   co n s tan t D C   v o ltag e.             Fig u r e   3 .   C o m p a r is o n   o f   p h as cu r r en f o r   d if f er e n ca s es with   P B B O - F OPI D     Fig u r e   4 .   V DC   f o r   B L DC   m o to r   d r iv with   s m all  ca p ac ito r   an d   PB B O - FO PID       Fig u r e   5   p r o v id es   c o m p ar is o n   o f   DC   lin k   v o ltag e   co r r ec t io n   in   v ar i o u s   s ce n ar i o s .   Fro m   Fig u r e   it  ca n   b e   s ee n   t h at  th e   wav ef o r m   h as  f ewe r   r i p p les  th a n   in   th o th e r   s ce n ar i o s .   Als o ,   it  is   im p lied   th at   th e   p r o p o s ed   wo r k   h as  less   f leetin g   er r o r s   [ 1 0 ] .   T h t o r q u e   r e s p o n s f o r   T R C   with   PB B O - FOPID  is   s h o wn   in   Fig u r e   6 .   E v en   th o u g h   th to r q u v alu in c r ea s es  in   th is   i n s tan ce ,   it  g r ad u ally   d ec r ea s e s   b ef o r r ea ch in g   s tead y   s tate  with   ju s m in o r   r i p p les.  T h is   f ig u r s u g g ests   th a th to r q u cu r v ev e n tu ally   r ea ch es  s tead y   s tate  af ter   an   ab r u p lar g r is e.   Fig u r e   7   s h o ws  th co m p a r ativ an aly s is   o f   to r q u r esp o n s f o r   all  m eth o d s .   Fro m   wh ich ,   it  is   o b s er v ed   th at  th p r o p o s ed   m et h o d   p r o v id es   b etter   T R   co m p en s atio n ,   d u to   th e   im p r o v ed   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2       Lo w - co s t B LDC   d r ive  w ith   P B B O - tu n ed   F OP I c o n tr o l ler fo r   en h a n ce d   s p ee d   …  ( P a n d Ma h a r a ja n   M.)   961   p er f o r m an ce   o f   PB B O - FOPID .   Fig u r e   8   r ep r esen ts   th v ar iat io n   o f   m o to r   s p ee d   f o r   T R C   with   PB B O - FO PID .   I n   th is   Fig u r th e   s p ee d   r ea c h es  th s et  p o in in   s m o o th   m an n er .   I f av o u r s   s m o o th e r   o p er atio n   o f   th m o t o r   an d   it  d o es  n o e x h ib it  a n y   o v er s h o o t   in   th s p ee d   r esp o n s e.   T h e   co m p a r ativ a n aly s is   o f   s p ee d   f o r   al l   ap p r o ac h es  is   s h o wn   in   Fig u r 9 .   I is   ev id e n f r o m   Fig u r e   th at  th s p ee d   e x h ib its   f ewe r   r ip p les.  T h s p ee d   in cr ea s es lin ea r ly   u n til it r ea ch es th r ated   v alu e.             Fig u r 5 .   C o m p a r is o n   o f   DC   lin k   v o lta g in   all  ca s es with   PB B O - F OPI D           Fig u r e   6 .   T o r q u r esp o n s f o r   tin y   ca p ac ito r   B L DC   m o to r   d r iv in g   an d   PB B O - FO PID           Fig u r e   7 .   C o m p a r ativ an aly s i s   o f   to r q u r esp o n s f o r   all  m e th o d s   with   PB B O - FO PID   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  43 ,   No .   3 ,   Sep tem b er   20 26 9 5 6 - 9 6 4   962   Als o ,   th T R   an d   T HD  o f   th p r o p o s ed   c o n tr o ller   as  well  as  th v ar io u s   co n tr o ller s   ar e   n o ted   an d   co n tr asted   with   th T HD  v al u es  o b tain ed   f r o m   v ar io u s   s itu atio n s ,   s u ch   as  d r iv es  with   n o   ca p ac ito r ,   d r iv es   with   lar g ca p ac ito r ,   an d   d r iv e s   with   tin y   ca p ac it o r .   T a b le  3   s h o ws  s tu d y   o f   t h T R   v alu es  an d   th T H D   p r esen t in   th m o to r   o u tp u f o r   v ar io u s   in s tan ce s   [ 1 1 ] .   W h en   lar g ca p ac ito r   b ased   d r iv is   em p lo y ed ,   T R   is   co m p letely   r ed u ce d   wh er ea s ,   w ith o u DC   lin k   ca p ac ito r   b ased   d r iv e,   1 0 0 o f   TR s   ex is ts ,   an d   it  is   n o r ed u ce d .   I n   th wo r k   o f   R an s ar a& Ma d awa la   ( 2 0 1 5 ) ,   lo DC   lin k   ca p ac ito r   is   em p lo y ed   an d   it  is   o b s er v e d   th at  8 o f   TR s   is   p r esen t   [ 1 2 ] .   I n   t h p r o p o s ed   wo r k ,   to   q u ic k ly   r e d u ce   t h to r q u e,   SW C   is   em p lo y ed   an d   o n ly   7 o f   TR s   is   p r esen t.  W h en   DGOA - FOPID   is   em p lo y ed   with   T R C   tech n iq u e,   T R   b ec o m es  4 . 7 4 wh e r ea s   it  i s   7 . 1 wh en   th co n v en tio n al  FOPID  i s   em p lo y ed   an d   5 . 4 % wh en   GOA - FOPID  is   em p lo y ed   f o r   T R C   is   m en tio n ed   T ab le  3 .           Fig u r e   8 .   Sp ee d   r esp o n s f o r   B L DC   m o to r   d r iv with   s m all  ca p ac ito r   an d   PB B O - FO PID           Fig u r e   9 .   C o m p a r ativ an aly s i s   o f   s p ee d   f o r   all  m eth o d s   with   PB B O - F OPI D       T ab le  3 .   C o m p a r ativ an aly s is   o f   T HD  an d   T R   f o r   d if f er e n m eth o d s   with   PB B O - FO PID   S . L   C a se   TH D   ( %)   TR   ( %)   1.   W i t h   l a r g e   c a p a c i t o r   2 0 3 . 4   0   2.   W i t h o u t   c a p a c i t o r   1 1 4 . 3   1 0 0   3.   W i t h   t h e   sm a l l   c a p a c i t o r   ( TR C )   ( R a n s a r a &M a d a w a l a   2 0 1 5 )   1 0 5 . 6   8   4.   TR C - F L C   9 8 . 9   8   5.   TR C - S W C   9 8 . 7   7   6.   TR C - P I D   9 9 . 5   8 . 1   7.   TR C - F u z z y   P I D   9 9 . 1   7 . 3   8.   TR C - F O P I D   99   7 . 1   9.   TR C - G A F O P I D   9 8 . 5   6 . 4   1 0 .   TR C - P S O F O P I D   9 8 . 1   6   1 1 .   TR C - B B O F O P I D   9 7 . 7   5 . 6   1 2 .   TR C - G O A F O P I D   9 7 . 1   5 . 4   1 3 .   TR C - D G O A F O P I D   9 6 . 5   4 . 7 4   1 4 .   TR C - P B B O F O P I D   9 5 . 1   3 . 7 8   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2       Lo w - co s t B LDC   d r ive  w ith   P B B O - tu n ed   F OP I c o n tr o l ler fo r   en h a n ce d   s p ee d   …  ( P a n d Ma h a r a ja n   M.)   963   5.   CO NCLU SI O N   T h is   r esear ch   p r esen ts   lo w - co s ca p ac ito r - b ased   T R C   d r iv e   f o r   B L DC   m o to r s ,   o p tim ized   th r o u g h   PB B O - tu n ed   FOPID   co n tr o ller .   T h p r o p o s ed   PB B O - FO PID   ap p r o ac h   e f f ec tiv ely   e n h an ce s   b o th   s p ee d   r eg u latio n   an d   T R R ,   o u tp er f o r m in g   co n v en tio n al  o p tim izatio n   m eth o d s   s u ch   as  GA,   PS O ,   B B O,   GOA,   an d   DGOA .   Simu latio n   r esu lts   co n f ir m   t h at  th PB B O - FOPI co n tr o ller   ac h iev es  s m o o t h er   to r q u r esp o n s e,   r ed u ce d   r ip p le,   an d   im p r o v ed   s p ee d   s tab ilit y   co m p ar ed   to   ex is tin g   T R C   tech n iq u es.  Qu an titativ an aly s is   d em o n s tr ates  th at  TR   is   r ed u ce d   to   3 . 7 8 %,  r ep r esen tin g   5 2 . 7 5 im p r o v em en o v er   th lo w - co s ca p ac ito r - b ased   B L DC   d r iv e   with   th e   TR C   m eth o d   r ep o r ted   b y   R an s ar &   Ma d awa la   ( 2 0 1 5 ) .   Fu r th e r m o r e ,   th e   p r o p o s ed   s ch em ac h iev es  4 6 r ed u ctio n   c o m p ar e d   to   T R C - S W C   an d   2 0 . 2 5 r ed u ctio n   co m p ar ed   to   T R C - DGO A - FOPID.   T h ad o p tio n   o f   a   s m all  ca p ac ito r   in s tead   o f   a   lar g e   DC - lin k   ca p ac ito r   s ig n if ic an tly   lo wer s   s y s tem   co s wh ile  m a in tain in g   ef f ec tiv c o m p e n s atio n .   B y   en s u r in g   co n tin u o u s   p h ase  cu r r en a n d   m in im izin g   d is co n tin u ities ,   th PB B O - F OPI co n tr o ller   es tab lis h es  r o b u s f r am ewo r k   f o r   co s t - ef f ec tiv e ,   h ig h - p e r f o r m an ce   B L DC   m o to r   d r iv es.       ACK NO WL E DG M E N T   T h au th o r s   wis h   to   th an k   th Facu lty   o f   E lectr o n ics  an d   C o m m u n icatio n   E n g i n ee r in g ,   Dh aa n is h   Ah m ed   C o lleg o f   E n g in ee r in g ,   C h en n ai - 6 0 1 3 0 1 ,   f o r   t h eir   s u p p o r t.       F UNDING   I NF O R M A T I O N   T h is   s ec tio n   s h o u ld   d escr ib e   s o u r ce s   o f   f u n d in g   a g en cy   th at  h av s u p p o r ted   th wo r k .   Au th o r s   s h o u ld   s tate  h o th r esear ch   d escr ib ed   in   th eir   ar ticle  wa s   f u n d ed ,   in clu d in g   g r an n u m b er s   if   ap p licab le.   I n clu d th f o llo win g   ( o r   s im ilar )   s tatem en if   th er is   n o   f u n d in g   in v o lv e d Au th o r s   s tate  n o   f u n d in g   in v o lv ed       AUTHO CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al  u s es  th C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT )   to   r ec o g n ize  in d iv id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .       Na m o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Pan d i   Ma h ar ajan   M .                               R o h in i   G .                               R av in d r an   Ra m k u m a r                               Dh a ra n Ku m a Na rn e                                 C     C o n c e p t u a l i z a t i o n   M     M e t h o d o l o g y   So     So f t w a r e   Va     Va l i d a t i o n   Fo     Fo r mal   a n a l y s i s   I     I n v e s t i g a t i o n   R     R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi     Vi su a l i z a t i o n   Su     Su p e r v i s i o n   P     P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu     Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         DATA AV AI L AB I L I T Y   Data   av ailab ili ty   d o es n o t a p p l y   to   th is   p ap e r   as n o   n ew  d ata  wer cr ea ted   o r   an aly ze d   in   th is   s tu d y .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   W .   G o n g ,   Z.   C a i ,   a n d   C .   X .   L i n g ,   D E/ B B O :   a   h y b r i d   d i f f e r e n t i a l   e v o l u t i o n   w i t h   b i o g e o g r a p h y - b a s e d   o p t i mi z a t i o n   f o r   g l o b a l   n u m e r i c a l   o p t i m i z a t i o n ,   S o f t   C o m p u t i n g ,   v o l .   1 5 ,   n o .   4 ,   p p .   6 4 5 6 6 5 ,   M a r .   2 0 1 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s0 0 5 0 0 - 0 1 0 - 0 5 9 1 - 1.   [ 2 ]   D .   S i m o n ,   B i o g e o g r a p h y - b a s e d   o p t i mi z a t i o n ,   I E EE  T r a n s a c t i o n s   o n   E v o l u t i o n a ry   C o m p u t a t i o n ,   v o l .   1 2 ,   n o .   6 ,   p p .   7 0 2 7 1 3 ,   D e c .   2 0 0 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / t e v c . 2 0 0 8 . 9 1 9 0 0 4 .   [ 3 ]   W .   G o n g ,   Z .   C a i ,   C .   X .   Li n g ,   a n d   H .   L i ,   A   r e a l - c o d e d   b i o g e o g r a p h y - b a s e d   o p t i m i z a t i o n   w i t h   m u t a t i o n ,   Ap p l i e d   Ma t h e m a t i c s   a n d   C o m p u t a t i o n ,   v o l .   2 1 6 ,   n o .   9 ,   p p .   2 7 4 9 2 7 5 8 ,   2 0 1 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a mc. 2 0 1 0 . 0 3 . 1 2 3 .   [ 4 ]   Y .   S u n ,   K .   Z h a n g ,   Y .   Y u a n ,   a n d   F .   Y a n g ,   To r q u e   r i p p l e   s u p p r e ssi o n   c o n t r o l   o f   b e a r i n g l e ss  b r u sh l e ss  D C   m o t o r   i n   w i d e   s p e e d   r e g u l a t i o n   r a n g e ,   Pr o g ress   I n   El e c t r o m a g n e t i c s   Re s e a rc h   C ,   v o l .   8 4 ,   p p .   8 7 1 0 1 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 2 5 2 8 / p i e r c 1 8 0 3 2 1 0 5 .   [ 5 ]   A .   Th a r w a t ,   E.   H .   H o u sse i n ,   M .   M .   A h me d ,   A .   E.   H a ssa n i e n ,   a n d   T.   G a b e l ,   M O G O A   a l g o r i t h f o r   c o n st r a i n e d   a n d   u n c o n s t r a i n e d   m u l t i - o b j e c t i v e   o p t i mi z a t i o n   p r o b l e ms ,   Ap p l i e d   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   4 8 ,   n o .   8 ,   p p .   2 2 6 8 2 2 8 3 ,   N o v .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 0 4 8 9 - 0 1 7 - 1 0 7 4 - 1.   [ 6 ]   C .   M .   T o p a z ,   A .   J.  B e r n o f f ,   S .   Lo g a n ,   a n d   W .   To o l so n ,   A   m o d e l   f o r   r o l l i n g   sw a r ms   o f   l o c u st s ,   T h e   E u r o p e a n   Ph y s i c a l   J o u rn a l   S p e c i a l   T o p i c s ,   v o l .   1 5 7 ,   n o .   1 ,   p p .   9 3 1 0 9 ,   A p r .   2 0 0 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 0 / e p j st / e 2 0 0 8 - 0 0 6 3 3 - y.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  43 ,   No .   3 ,   Sep tem b er   20 26 9 5 6 - 9 6 4   964   [ 7 ]   V .   V i sw a n a t h a n   a n d   S .   J e e v a n a n t h a n ,   A p p r o a c h   f o r   t o r q u e   r i p p l e   r e d u c t i o n   f o r   b r u sh l e ss   D C   m o t o r   b a se d   o n   t h r e e l e v e l   n e u t r a l p o i n t c l a m p e d   i n v e r t e r   w i t h   D C D C   c o n v e r t e r ,   I ET  P o w e El e c t r o n i c s ,   v o l .   8 ,   n o .   1 ,   p p .   4 7 5 5 ,   J a n .   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 4 9 / i e t - p e l . 2 0 1 3 . 0 4 7 1 .   [ 8 ]   J.  Zh a n g ,   S .   Li ,   G .   Lu ,   a n d   Q .   Zh o u ,   A   n o v e l   r e g e n e r a t i v e   b r a k i n g   me t h o d   o f   B LD C M   f o r   w h e e l e d   mo b i l e   r o b o t ,   i n   T h e   2 0 1 0   I EEE  I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   I n f o rm a t i o n   a n d   A u t o m a t i o n ,   2 0 1 0 ,   p p .   6 7 6 6 8 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / i c i n f a . 2 0 1 0 . 5 5 1 2 4 2 0 .   [ 9 ]   Y .   Zh a n g ,   J .   Zh u ,   W .   X u ,   a n d   Y .   G u o ,   A   s i m p l e   met h o d   t o   r e d u c e   t o r q u e   r i p p l e   i n   d i r e c t   t o r q u e - c o n t r o l l e d   p e r man e n t - ma g n e t   sy n c h r o n o u s m o t o r   b y   u s i n g   v e c t o r w i t h   v a r i a b l e   a mp l i t u d e   a n d   a n g l e ,   I EEE  T r a n s a c t i o n o n   I n d u s t ri a l   El e c t ro n i c s ,   v o l .   5 8 ,   n o .   7 ,   p p .   2 8 4 8 2 8 5 9 ,   2 0 1 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / t i e . 2 0 1 0 . 2 0 7 6 4 1 3 .   [ 1 0 ]   Y .   Zh a o ,   Y .   G a o ,   Z .   H u ,   Y .   Y a n g ,   J.  Zh a n ,   a n d   Y .   Z h a n g ,   D a m p i n g   i n t e r   a r e a   o sc i l l a t i o n s o f   p o w e r   s y s t e ms b y   a   f r a c t i o n a l   o r d e r   P I D   c o n t r o l l e r ,   i n   2 0 0 9   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   E n e r g y   a n d   En v i r o n m e n t   T e c h n o l o g y ,   2 0 0 9 ,   p p .   1 0 3 1 0 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / i c e e t . 2 0 0 9 . 2 6 2 .   [ 1 1 ]   Y. - J.  Z h e n g ,   H . - F .   Li n g ,   a n d   J. - Y .   X u e ,   E c o g e o g r a p h y - b a se d   o p t i m i z a t i o n :   E n h a n c i n g   b i o g e o g r a p h y - b a se d   o p t i m i z a t i o n   w i t h   e c o g e o g r a p h i c   b a r r i e r a n d   d i f f e r e n t i a t i o n s ,   C o m p u t e rs   &a m p ;   O p e r a t i o n s   R e se a rc h ,   v o l .   5 0 ,   p p .   1 1 5 1 2 7 ,   O c t .   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o r . 2 0 1 4 . 0 4 . 0 1 3 .   [ 1 2 ]   H .   K .   S a m i t h a   R a n sara   a n d   U .   K .   M a d a w a l a ,   A   t o r q u e   r i p p l e   c o mp e n s a t i o n   t e c h n i q u e   f o r   a   l o w - c o s t   b r u s h l e ss   d c   m o t o r   d r i v e ,   I EEE  T r a n s a c t i o n o n   I n d u st r i a l   E l e c t ro n i c s ,   v o l .   6 2 ,   n o .   1 0 ,   p p .   6 1 7 1 6 1 8 2 ,   O c t .   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / t i e . 2 0 1 5 . 2 4 2 3 6 6 4 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Dr .   Pa n d i   M a h a r a ja n   M.           c u rre n tl y   wo rk in g   a a n   As so c iate   P ro fe ss o in   t h e   De p a rtme n o E lec tro n ics   a n d   C o m m u n ica ti o n   E n g i n e e rin g   a D h a a n ish   A h m e d   Co l leg e   o f   En g i n e e rin g ,   Ch e n n a i - 6 0 1 3 0 1 ,   Tam il   Na d u ,   In d ia.  He   o b tain e d   h is  P h . D .   fro m   AN NA   Un iv e rsity   (2 0 2 0 ),   Ch e n n a i.   He   c o m p lete d   h is   M . E .   a t   S e th u   I n stit u te  o Tec h n o l o g y   (2 0 1 1 ),   Viru d h u n a g a r.   He   c o m p lete d   h i BE  in   M o h a m e d   S a t h a k   E n g in e e rin g   Co ll e g e   (2 0 0 7 ),   Ra m a n a th a p u ra m .   He   h a s   p u b li sh e d   m o re   th a n   9   S c o p u s - in d e x e d   j o u r n a ls  a n d   3   S CI E   jo u r n a ls  in   h is  f ield .   He   h a p u b li sh e d   4   p a te n ts  i n   h is   field .   He   h a p re se n ted   p a p e rs  i n   14  In tern a ti o n a c o n fe re n c e s.  He   h a m o re   th a n   1 4   y e a rs  o tea c h in g   e x p e rien c e .   His  a re a   o in tere st  is   sp e c ial  e lec tri c a m a c h in e s,  p o we c o n v e rter  d e si g n ,   a n d   re n e wa b le   e n e rg y   a n d   its   a p p li c a ti o n s.   He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il :   p a n d ima h a . n e t@g m a il . c o m .         Ro h in i   G.           re c e iv e d   th e   B. E.   d e g re e   i n   El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   En g i n e e rin g   fro m   P S G   Co ll e g e   o Tec h n o l o g y ,   C o imb a to re   in   1 9 9 2 .   S h e   re c e iv e d   t h e   M . E.   d e g re e   in   Ap p li e d   El e c tro n ics   fro m   Co ll e g e   o En g in e e ri n g ,   A n n a   Un iv e rsit y ,   Ch e n n a i n   2 0 0 2   a n d   P h . D .   in   VLS De sig n   a n d   Tes ti n g   fro m   C o ll e g e   o E n g i n e e rin g ,   G u in d y ,   A n n a   Un iv e rsity ,   Ch e n n a i.   S h e   h a t we n ty - fiv e   y e a rs  o tea c h in g   a n d   fo u y e a rs  o in d u strial   e x p e rien c e .   S h e   is  a   c o rp o ra te  m e m b e o IET E,   a   m e m b e r   o IE EE ,   a n d   a   li fe   m e m b e r   o f   IS TE .   He re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   VLS De sig n   a n d   d e si g n   f o te sta b il it y ,   h i g h - s p e e d ,   lo w - p o we r   VLS I   a rc h it e c tu re s,   a lg o rit h m fo r   VLS I   sig n a p ro c e ss in g ,   i m a g e   p ro c e ss in g ,   I o T ,   a n d   e m b e d d e d   sy ste m s .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il ro h in i . m a n o h a ra n @g m a il . c o m .           Dr .   Ra v i n d r a n   Ra m k u m a r           is  c u rre n tl y   wo rk in g   a a n   a ss istan t   p r o fe ss o i n   th e   De p a rtme n t   o E lec tri c a l   a n d   E lec tro n ics   E n g i n e e rin g   a Dh a n a la k sh m S rin iv a sa n   U n iv e rsit y ,   Tri c h y .   He   o b tain e d   h is  P h . D.   u n d e t h e   F a c u lt y   o f   El e c tri c a En g in e e rin g   fr o m   An n a   Un iv e rsity   (2 0 2 2 ),   Ch e n n a i.   He   c o m p lete d   h is   M . E .   at   S e th u   I n stit u te  o Tec h n o l o g y   (2 0 1 2 ),   M a d u ra i.   He   c o m p lete d   h is  B. E.   in   K. L. N.  Co ll e g e   o I n fo r m a ti o n   Tec h n o l o g y   (2 0 0 8 ) ,   M a d u ra i.   He   h a p u b li s h e d   m o re   th a n   4 7   S c o p u s - in d e x e d   jo u rn a ls  a n d   1 0   S CI   jo u rn a ls   in   h is   field .   He   h a 1 3   y e a rs  o tea c h i n g   e x p e rien c e   a n d   1   y e a o f   in d u stri a e x p e rien c e .   His  a re a s   o f   in tere st  a re   p o we e lec tro n i c   c o n v e rters ,   re n e wa b le  e n e rg y ,   a n d   m icr o g ri d .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il 2 0 1 9 ra m k r@g m a il . c o m .           Dr .   Dha r a n K u m a r   Na r n e           re c e iv e d   B. Tec h   fro m   Na la n d a   In stit u te  o En g i n e e rin g   a n d   Tec h n o lo g y ,   Af fil iate d   to   A . N.U,  An d h ra   P ra d e sh ,   i n   2 0 0 8 .   He   re c e iv e d   h is   M . Tec h   d e g re e   i n   P o we S y ste m fro m   RVR& JC  C o ll e g e   o f   En g i n e e ri n g ,   a ffil iate d   t o   AN U ,   in   2 0 1 0 .   He   re c e iv e d   h is  P h .D .   d e g re e   ( p a rt - ti m e fro m   A n n a m a lai   Un iv e rsity ,   Ch id a m b a ra m In d ia ,   i n   2 0 2 4 .   C u rre n tl y ,   h e   is  w o rk i n g   a a n   As sista n P r o fe ss o at   RVR  a n d   JC  Co ll e g e   o f   En g i n e e rin g ,   G u n tu r ,   An d h ra   P r a d e sh ,   In d ia.  His  a re a s   o in tere st  in c lu d e   P o we S y ste m s,   Re n e wa b le  En e rg y ,   p o we g e n e ra ti o n ,   p o we g ri d s,  p o we r   su p p ly   q u a li ty ,   a n d   po we r   tran sm issio n   re li a b i li ty .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il d h a ra n in a r n e @g m a il . c o m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.