Elektrikli taşıtlar için anahtarlamalı relüktans motorun optimal tasarımı, analizi ve efektif kontrolü
Optimal design, analysis and effective control of switched reluctance motors for electric vehicles
- Tez No: 1018503
- Danışmanlar: PROF. DR. NECİBE FÜSUN OYMAN SERTELLER, DOÇ. DR. ALPER NABİ AKPOLAT
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada Anahtarlamalı Relüktans Motor (ARM)'nin optimal tasarımı, analizi ve kontrolü ele alınırken; simülasyon ve deneysel çalışmalar birlikte gerçekleştirilmiştir. Burada simülasyon ve deneysel çalışmalarda tercih edilecek ARM tipini belirlemek için literatürdeki farklı (Stator/Rotor) kutup sayısı oranlarına sahip olan birçok ARM incelenmiş ve analiz edilmiştir. Bunlar içerisinden tork ve verimlilik açısından en iyi olanı seçilerek bu motor üzerine çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Bu tezin içeriği kendi çalışmalarımız olan makalelerimizden oluşturulmuştur. Bu makaleler üçüncü, dördüncü ve beşinci bölümde yer almaktadır. Birinci bölümde çalışmanın amacı, kapsamı ve literatürdeki önemi ele alınmıştır. İkinci bölümde, çalışmanın tüm bölümleri boyunca kullanılan materyal ve metotlardan bahsedilmiştir. Üçüncü bölümde 6/4, 8/6 ve 10/8 kutup sayılarındaki ARM'lerin tasarımı, kontrolü ve detaylı analizi Ansys ve MATLAB yazılımlarının ortak simülasyonu ile gerçekleştirilmiştir. Ansys'de motorun tasarımı ve manyetik analizi yapılırken; MATLAB yazılımı sürücü ve kontrol sistemi için kullanılmıştır. Tasarım Genetik Algoritma (GA) ile optimize edilirken, kontrolde PI-Tuning ve Fuzzy-Tuned PI gibi kontrol yöntemleri uygulanmıştır. Uygulama için en uygun kutup sayısına sahip ARM tipini tercih edebilmek için (stator/rotor) yapısına sahip literatürde analizleri yapılmış birçok motor ön çalışmalarda incelenmiştir. Motorlar çalışma performansları bakımından karşılaştırılmış ve simülasyon sonuçlarına bakılarak uygulama için 8/6 ARM tercih edilmiştir. Uygulama üzerinde ise Field Programmable Gate Array (FPGA) ve Asymmetric Bridge Converter (ABC)'nin yer aldığı sürücü kartı kullanılmıştır. Kurulan deney ve ölçüm setleriyle; 8/6 ARM'nin yapısal karakteristiği ve parametre değerlerinin çalışma performansına etkileri analiz edilmiş ve ölçülmüştür. Simülasyon ve deneysel çalışma sonuçlarında elde edilen motor performans parametreleri olan verim, tork ve hız değerleri verilmiştir. Deneysel çalışmada verim % 86.10 ve maksimum tork ise 3.2 N.m olurken, simülasyonda verim % 86.21 ve maksimum tork ise 3.4 N.m değerindedir. Bu sonuçlar simülasyon ve deneysel çalışmaların uyumlu olduğunu ve birbirini desteklediğini göstermektedir. Günümüzde elektrikli taşıtlar alanında ARM, Axial Flux Permanent Magnet Brushless DC Motor (AFPM BLDC) ve Induction Motor (IM) kullanımı artarak yaygınlaşmaktadır. Bu tip motorlar tork-hız karakteristikleriyle sahip oldukları avantajları ve karbon emisyonunu azalttıkları için elektrikli taşıt uygulamalarında yaygın olarak tercih edilirler. Araştırmacılar bu motorları performans, maliyet, kullanım ömrü ve güvenilirlikleri bakımından karşılaştırmaktadırlar. Dördüncü bölümde; ARM, AFPM BLDC ve IM'nin motor davranışları aynı çıkış gücü şartları altında karşılaştırılmaktadır. Öncelikle Ansys programı kullanılarak motorun sürücü sistemi ve tasarım çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Akabinde ise motorların verimlilik, tork ve akım parametreleri göz önüne alınarak motorların hafif elektrikli taşıt teknolojileri uygulamaları için karşılaştırması yapılmıştır. Son olarak ise bu motorları üreterek ticarileştirmek isteyenler için; motorların 3D modelleri SolidWorks programı kullanılarak elde edilmiş ve paylaşılmıştır. Beşinci bölümde ARM'lerde rotor konumunu sensörsüz olarak tahmin edebilmek için zamansal bağımlılıkları etkili bir biçimde yönetme kabiliyeti olan Long Short-Term Memory (LSTM) ağ modelinin kullanıldığı veriye dayalı bir yaklaşım sunulmuştur. İncelenen motor özel tasarlanmış olup akabinde prototip olarak üretilmiştir. LSTM modeli farklı hız ve yük koşulları altındaki çalışma şartlarında eğitilmiş ve sonuçlar deneysel çalışmalardan elde edilen verilerle doğrulanmıştır. 〖1.77〗^(°^2 ) mean squared error (MSE), 〖1.09〗^°a mean absolute error (MAE) ve % 97.35 doğruluk oranı sonuçları bize modelin güçlü bir performans sergilediğini göstermiştir. Önceki Neural Networks (NN) tabanlı çalışmalar ±5° doğrulukta çalışırken bu çalışmada LSTM ile hata yaklaşık 1° de tutulmuştur. Bu çalışmada önerilen yaklaşım konum (pozisyon) sensörünü devre dışı bırakırken; maliyeti ve karmaşıklığı azaltarak gerçek zamanlı ARM kontrolünün güvenirliliğini arttırmıştır. Sonuçlar önerilen modelin; başta ARM olmak üzere elektrik motoru sürücüleri için önemli bir potansiyele sahip olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
This study focuses on the optimal design, analysis, and control of Switched Reluctance Motors (SRMs), incorporating both simulation and experimental studies. Here, numerous studies in the literature regarding the (Stator/Rotor) ratios were examined and analysed, and the most suitable one in terms of torque and efficiency was selected for optimisation and experimental studies on this motor. The content of this dissertation has been compiled from our previously published articles. The articles are presented in chapter third, fourth and fifth. In the first chapter, the aim, scope, and significance of the study in the literature were discussed. In the second chapter, the materials and methods used throughout all sections of the study are explained. The third section focuses on the design, control, and latent analysis of SRMs with 6/4, 8/6, and 10/8 pole configurations, implemented through a combined automation system using Ansys and MATLAB software. Ansys was used for motor design and magnetic analysis, while MATLAB software was used for driver and control system optimization. Genetic Algorithms (GA)s were used for design optimization, and PI-Tuning and Fuzzy-Tuned PI controllers were studied for control. The performance of these motors was compared to select the most suitable motor type with the appropriate pole configurations for the application. Based on the simulation results, the 8/6 SRM was chosen. The application utilized a driver board with a Field Programmable Gate Array (FPGA) and an Asymmetric Bridge Converter (ABC). Using established experimental and measurement setups, the robustness characteristics of the 8/6 SRM and the effects of parameter values on its performance were analyzed and measured. The motor performance values, including efficiency, torque, and speed, obtained from the simulation and comparative study results are presented. Experimental efficiency was 86.10% and maximum torque was 3.2 N.m, while in simulation, efficiency was 86.21% and maximum torque was 3.4 N.m. These results are consistent with simulations and ordinary people, and the temperatures between them are ongoing. In the field of electric tools today, Switched Reluctance Motors (SRM), Axial Flux Permanent Magnet Brushless DC Motors (AFPM BLDC), and Asynchronous Motors (IM) are increasingly used. These types of motors are widely preferred because of their torque-speed characteristics, advantages they possess, and their ability to reduce carbon emissions. Researchers compare these motors in terms of performance, cost, lifespan, and market launch. In the fourth section, motors have been compared under same output power. First, Ansys program driver system and design studies were carried out. Motor parameters such as the efficiency, torque, and current were compared and investigated. Finally, for those who want to produce and commercialize these motors; 3D models of motors can be obtained using the SolidWorks program. This study compares SRM, AFPM BLDC, and IM motors under the same output power conditions, optimizes them using motor genetic updating, provides a detailed evaluation of performance parameters, and presents a new and original study in the literature on updating SolidWorks 3D models for potential industrial prototype production. In the fifth chapter, a data-driven approach is presented for the Long Short-Term Memory (LSTM) network model, which has the ability to effectively manage temporal dependencies for sensorless rotor system estimation cost in SRM motors. The motor under investigation was specially designed and subsequently produced as a prototype. The LSTM model was maintained under different speed and load operating conditions, and the separately maintained models were validated with the obtained data. Previous neural network (NN) based studies achieved accuracy of ±5°, but this improvement with LSTM keeps the error at approximately 1°. The proposed regime eliminates the need for a positional sensor, reducing cost and complexity while improving the reliability of real-time SRM control. Consequently, the proposed model demonstrates significant potential for electric motor drivers, especially SRM.
Benzer Tezler
- Modelling longitudinal motion of an electric vehicle and wheel slip control through NN based uncertainty prediction
Elektrikli aracın boyuna hareketinin modellenmesi ve yapay sinir ağı tabanlı belirsizlik kestirimli tekerlek kayma kontrolü
DUYGU ÖZYILDIRIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA
- Elektrikli taşıtlarda kullanılan motorların dinamik modellenmesi, karşılaştırılması ve hata durumunda analizi
Dynamic modeling,comparison and fault analysis of electric motors used in electric vehicles
EMİR ALACA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NECİBE FÜSUN OYMAN SERTELLER
PROF. DR. GÜVEN KÖMÜRGÖZ KIRIŞ
- Elektrikli taşıtlar için doğrudan sürüşlü ve bulanık patinaj önleyicili bir tahrik sistemi
Başlık çevirisi yok
AZMİ DEMİREL
Doktora
Türkçe
1998
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEJAT TUNCAY
- Elektrikli araçlar için yüksek güç yoğunluklu ve yüksek verimli izole edilmiş yerleşik batarya şarj cihazı tasarım ve uygulaması
Design and implementation of high-power-density and high-efficiency isolated on-board battery charger for electric vehicle
ENAGNON APPOLINAIRE DANTONDJİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiPamukkale ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUSUF ÖNER
- Elektrikli taşıtlar için üç fazlı evirici devrelerinin eş zamanlı benzetimi ve modellenmesi
Co-simulation and modeling of three-phase inverter circuits for electric vehicles
HÜSEYİN TÜRE
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaramanoğlu Mehmetbey ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELAMİ BALCI