Fırçasız doğru akım motorunun bulanık mantık tabanlı uyarlamalı PI denetleyici ile referans hız takibinin iyileştirilmesi ve performans analizi
Improved reference speed tracking of a brushless direct current motor using a fuzzy logic-based adaptive PI controller and performance analysis
- Tez No: 1012062
- Danışmanlar: PROF. DR. İBRAHİM ALIŞKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Fırçasız doğru akım (FDAM) motorları, yüksek verimlilikleri, bakım gereksinimlerinin düşük olması ve geniş hız aralığında kararlı çalışma kabiliyetleri nedeniyle endüstriyel uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak FDAM motorların doğrusal olmayan dinamik yapıları, parametre belirsizlikleri ve ani yük değişimleri, klasik sabit kazançlı denetleyicilerle yüksek hassasiyetli hız kontrolünü zorlaştırmaktadır. Özellikle PI denetleyiciler, tasarım ve uygulama kolaylığı sunmalarına rağmen değişken çalışma koşullarında aşım, uzun yerleşme süresi ve sürekli hâl hatası gibi performans sorunları sergileyebilmektedir. Bu çalışmada, FDAM motorların hız kontrolü için klasik PI denetleyici, bulanık mantık denetleyici ve bulanık mantık tabanlı uyarlamalı PI denetleyici yapıları tasarlanmış ve karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Öncelikle FDAM motorun elektriksel ve mekanik dinamikleri matematiksel olarak modellenmiş, elde edilen model PI denetleyici tasarımında kullanılmıştır. Bulanık mantık tabanlı denetleyici yapısında, hız hatası ve hız hatasının değişimi giriş değişkenleri olarak seçilmiş;xii Mamdani tipi çıkarım mekanizması kullanılarak denetleyici çıkışı elde edilmiştir. Uyarlamalı bulanık PI denetleyici yapısında ise, bulanık mantık denetleyicisi aracılığıyla PI denetleyicinin kazançları gerçek zamanlı olarak ayarlanarak değişken yük ve hız koşullarına uyum sağlanmıştır. Denetleyici yapıları, farklı referans hız değerleri ve ani yük değişimleri için incelenmiş; elde edilen sonuçlar aşım, yerleşme süresi, sürekli hâl hatası ile birlikte HKT, MHT ve ZAMHT performans ölçütleri üzerinden karşılaştırılmıştır. Benzetim sonuçları, klasik PI denetleyicinin temel hız kontrolünü sağladığını ancak değişken çalışma koşullarında performansının sınırlı kaldığını göstermektedir. Bulanık mantık denetleyici, doğrusal olmayan sistem davranışlarına karşı daha kararlı bir yanıt sunarken, bulanık mantık tabanlı uyarlamalı PI denetleyicinin hem geçici rejim hem de sürekli hâl performansında belirgin iyileşmeler sağladığı gözlemlenmiştir. Ani yük değişimlerinin bulunduğu durumlarda, uyarlamalı yapının aşım, yerleşme süresi ve hata performans ölçütleri açısından diğer denetleyicilere göre daha başarılı sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Brushless Direct Current (BLDC) motors are widely used in industrial applications due to their high efficiency, low maintenance requirements, and stable operation over a wide speed range. However, the nonlinear dynamic characteristics of BLDC motors, parameter uncertainties, and sudden load variations make high-precision speed control difficult when using conventional fixed-gain controllers. In particular, although PI controllers offer ease of design and implementation, they may exhibit performance issues such as overshoot, long settling time, and steady-state error under varying operating conditions. In this study, classical PI, fuzzy logic, and fuzzy logic–based adaptive PI controller structures were designed and comparatively analyzed for the speed control of BLDC motors. First, the electrical and mechanical dynamics of the BLDC motor were mathematically modeled, and the obtained model was used for PI controller design task. In the fuzzy logic–based controller structure, the speed tracking error and the change in the error were selected as input variables, and the controllerxiv output was obtained using a Mamdani-type inference mechanism. In the adaptive fuzzy PI controller structure, the gains of the PI controller were adjusted in real time through the fuzzy logic controller, enabling adaptation to varying load and speed conditions. The controller structures were evaluated under different reference speed values and sudden load changes, and the obtained results were compared in terms of overshoot, settling time, steady-state error, as well as performance indices such as Integral of squared Error (ISE), Integral of Absolute Error (IAE), and (Integral of Time Absolute Error (ITAE). Simulation results indicate that while the classical PI controller provides basic speed regulation, its performance is limited under varying operating conditions. The fuzzy logic controller offers a more robust response to nonlinear system behavior, whereas the fuzzy logic–based adaptive PI controller demonstrates significant improvements in both transient and steady-state performance. In particular, under sudden load variations, the adaptive structure achieves superior performance by reducing overshoot and settling time while improving error performance metrics compared to the other controllers.
Benzer Tezler
- Modeling, simulation and implementation of a permanent magnet synchronous motor drive system using anfis technique
Sabit mıknatıslı senkron motor sürüş sistemi için anfıs tekniği kullanarak modelleme, simulasyon ve gerçekleme
İPEK KUVVETLİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LALE ERGENE
- Elektrikli araçlarda kullanılan fırçasız doğru akım motorunun tip-2 bulanık mantık denetleyici tabanlı hız denetimi
Type-2 fuzzy logic controller-based speed control of the brushless direct current motor used in electric vehicles
SALİME BEREKETOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ŞEKKELİ
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN AÇIKGÖZ
- PLC tabanlı bulanık mantık kontrolörü ile fırçasız doğru akım motorunun kontrolü
Control of brushless direct current motor using a PLC-based fuzzy logic controller
MUHAMMED ELTALEB
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Mekatronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN ÇELİK
- Fuzzy control of brushless DC motors
Fırçasız doğru akım motorlarının bulanık mantık ile denetimi
YÜKSEL SUBAŞI
Yüksek Lisans
İngilizce
1998
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET KEMAL LEBLEBİCİOĞLU
- Tekerlek içi elektrik motorlarında yapay zeka tabanlı arıza teşhisi
Fault diagnosis of hub motors based on artificial intelligence techniques
MEHMET ŞİMŞİR
Doktora
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YILMAZ UYAROĞLU
PROF. DR. RAİF BAYIR