Asenkron motorun yapay sinir ağları tabanlı kayan kipli kontrolü
Artificial neural network based sliding-chain control of asynchronous motor
- Tez No: 1025078
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET LATİF LEVENT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Doğrusal asenkron motorlar, Doğrusal elektrik makineleri, Linear induction motors, Linear electrical machinery
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hakkari Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, asenkron motorun hız kontrolü için farklı denetim ve parametre ayarlama yöntemleri incelenmiş; özellikle PID, Ziegler-Nichols, PSO tabanlı Ziegler-Nichols ve kayma kipli denetim (SMC) yapıları karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Çalışmada öncelikle sistem tanılama yaklaşımı kullanılarak SMC tasarımında kullanılabilecek bir model elde edilmeye çalışılmış; ancak giriş sinyallerinin yeterli uyarım sağlamaması, kapalı çevrim veri kullanımı, sistemin doğrusal olmayan yapısı ve tanılama doğruluğunun yetersiz kalması nedeniyle bu yöntemden beklenen sonuç alınamamıştır. Bu nedenle kontrol tasarımı, doğrudan sistem cevabına dayalı yaklaşımlar üzerinden sürdürülmüştür. Tez kapsamında klasik PID tabanlı yöntemler ile optimizasyon destekli yöntemler bir arada incelenmiş, özellikle PSO tabanlı Ziegler-Nichols yaklaşımının klasik Ziegler-Nichols yöntemine göre daha hızlı ve daha başarılı bir izleme performansı sağladığı gösterilmiştir. Bunun yanında SMC yapısı için farklı parametre seçimlerinin sistem cevabı üzerindeki etkileri analiz edilmiş, rastgele seçilen parametrelerle sistem davranışı gözlemlenmiş ve daha sonra Random Search yöntemi kullanılarak parametre optimizasyonu gerçekleştirilmiştir. Bu optimizasyon sürecinde IAE, ISE ve ITAE performans indisleri esas alınmış, en düşük maliyet değerini veren parametre kümeleri belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlar, geliştirilen SMC tabanlı yapının referans işareti çok kısa sürede ve yüksek doğrulukla takip edebildiğini, kayma yüzeyinin hızlı biçimde sıfır çevresine ulaştığını ve sistemin kararlı bir rejimde çalıştığını göstermiştir. Ayrıca Random Search yönteminin, karmaşık ve doğrusal olmayan kontrol sistemlerinde parametre ayarı için basit fakat etkili bir yaklaşım sunduğu görülmüştür. Sonuç olarak bu tezde, asenkron motor hız kontrolü probleminde optimizasyon destekli kontrol yöntemlerinin klasik yöntemlere göre daha başarılı sonuçlar verdiği ve özellikle geliştirilmiş SMC yaklaşımının hızlı cevap, düşük hata ve yüksek izleme başarımı açısından etkili bir çözüm sunduğu ortaya konulmuştur.
Özet (Çeviri)
In this thesis, different control and parameter tuning methods for speed control of an induction motor were investigated, and PID, Ziegler-Nichols, PSO-based Ziegler-Nichols, and Sliding Mode Control (SMC) structures were comparatively evaluated. First, a system identification approach was considered in order to obtain a model suitable for SMC design. However, the expected results could not be achieved due to insufficient excitation of the input signals, the use of closed-loop data, the nonlinear nature of the system, and inadequate identification accuracy. Therefore, the control design process was continued using approaches based directly on system response. Within the scope of the thesis, classical PID-based methods and optimization-supported methods were examined together, and it was shown that the PSO-based Ziegler-Nichols approach provided faster and more successful tracking performance than the classical Ziegler-Nichols method. In addition, the effects of different parameter selections on the system response were analyzed for the SMC structure. System behavior was first observed using randomly selected parameters, and then parameter optimization was carried out using the Random Search method. In this optimization process, IAE, ISE, and ITAE performance indices were taken as the main criteria, and the parameter sets yielding the minimum cost were determined. The obtained results showed that the developed SMC-based structure was able to track the reference signal in a very short time and with high accuracy, that the sliding surface rapidly converged to the vicinity of zero, and that the system operated in a stable regime. Furthermore, it was observed that the Random Search method provides a simple yet effective approach for parameter tuning in complex and nonlinear control systems. As a result, this thesis demonstrates that optimization-supported control methods yield more successful results than classical methods in the speed control problem of induction motors, and that the improved SMC approach provides an effective solution in terms of fast response, low error, and high tracking performance.
Benzer Tezler
- Asenkron motorun DSP (sayısal işaret işleyici) tabanlı bir kontrol sistemi kullanılarak YSA (yapay sinir ağları) ile performansının arttırılması
The Performance increasing on the induction motor with ann (artifical neural networks) by using a DSP (digital signal processor) based control system
KAYHAN GÜLEZ
Doktora
Türkçe
1999
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİT PASTACI
- Maksimum güç noktası izleyicili ve UVM inverterli fotovoltaik sistemin yapay sinir ağları tabanlı kontrolü
ANN-based control of a PV system with maximum power point tracker and SVM inverter
AHMET AFŞİN KULAKSIZ
Doktora
Türkçe
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. RAMAZAN AKKAYA
- An industrial internet of things application for real-time condition monitoring
Gerçek zamanlı durum izleme için endüstriyel nesnelerin internetiuygulaması
AYDIL JOMAA BAPIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLHAN AYDIN
- Neuro classifiers for condition and bearing health assessment of an electric motor
Elektrik makinasında durum ve rulman sağlığı değerlendirmesi için nöro sınıflandırıcılar
MINA GHORBAN ZADEH BADELI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU BAYRAM KARA
- Asenkron motorun yapay sinir ağı tabanlı doğrudan moment denetimi yöntemi ile hız denetimi
Speed control of asynhcronous motor with artifical neural network based direct torque control method
FATİH KORKMAZ
Doktora
Türkçe
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL COŞKUN