Sincap kafesli asenkron makinada yapay sinir ağlar ile rotor askısı yönlendirilmiş vektör denetimi
Artificial neural network based identification and control approach for the field oriented induction motor drive
- Tez No: 104211
- Danışmanlar: PROF. DR. M. EMİN TACER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Asenkron makineler, Rotor akışı, Vektör denetimi, Yapay sinir ağları, Induction machinery, Rotor flow, Vector control, Artificial neural networks
- Yıl: 2001
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
SİNCAP KAFESLİ ASENKRON MAKINADA YAPAY SINIR AĞLARI İLE ROTOR AKISI YÖNLENDİRİLMİŞ VEKTÖR DENETİMİ ÖZET Bu tez kapsamında, asenkron malamada yapay sinir ağlan ile alan yönlendirmeli vektör denetimi amaçlanmıştır. Ayrıca gerilim aradevreli bir eviriciden beslenen asenkron makinada rotor hızı YSA tabanlı bir algılayıcı ile tahmin edilmeye çalışılmıştır. Vektör denetiminde kullanılan kontrol bloğu içindeki akı modelinin çıkışları için iki adet çok katmanlı neural algılayıcı kullanılarak durum kestirimi yapılmaya çalışılmış; algılayıcıları eğitimi sürecinde geriye yayılım algoritmaları kullanılmıştır. Eğitim işlemine başlarken, sinir hücreleri arasındaki ağırlıklar başlangıçta rastgele olarak seçilmiş ve gerçek çıkış ile tahmin edilen çıkış arasındaki hata fonksiyonu tolere edilebilir bir değere çekilinceye kadar ağırlıklar değiştirilerek eğitim tamamlanmıştır. Bu tezde akı modeli yerine kullanılan iki adet yapay sinir ağının hücre sayısı konfigürasyonu 2-10-10-1 şeklindedir. Üç faz asenkron makinanın YSA tabanlı akı ve hız algılayıcıları kullanılarak gerçekleştirilen kontrol çalışmasında, makinanın hem geçici hem de sürekli haldeki dinamik sistem cevabına ilişkin eğrileri simülasyon sonuçlarında sunulmuştur. Tezin son kısmında, makine yükte iken sıcaklığa bağlı olarak rotor direncinin değişimini gözlemleyen bir algoritma geçtirilmiş ve zaman sabitinin değişimi de simülasyon sonuçlarında verilmiştir. Değişen rotor zaman sabiti bilgisine göre MRAC teorisi çerçevesinde yapay sinir ağlarının ağırlık matrisleri, dinamik sistem simülasyonu ile birlikte eş zamanlı olarak güncellenmiş ve rotor zaman sabitindeki değişimin sistemin dinamik cevabı üzerindeki bozucu etkisi kompanze edilmeye çalışılmıştır. VIII
Özet (Çeviri)
ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS BASED IDENTIFICATION AND CONTROL APPROACH FOR THE FIELD ORIENTED INDUCTION MOTOR DRIVE SUMMARY In this thesis a high performance control of field oriented induction motor using artificial neural networks (ANNs) have been studied. An ANN-based speed observer in a vector controlled voltage source induction motor drive employing rotor flux oriented control has also been considered. The mathematical model of the field oriented induction motor has been simulated by two aotuassociative neural networks. The training technique which was used in the thesis is the error back-propagation technique. A trained ANN has the ability to learn and effectiveness is well established. Initially the weights in the neural network have been randomly implemented, and therefore the output signals of the neural network would not be equal to the desired output. However, during the training, the actual output signals heve been compared to the desired outputs signals, and the weights have been adjusted until the output error becomes smaller than a preset threshold value. In the thesis two ANNs have been trained with a configuration of 2-10-10-1. In conclusion, the ANN-based transient and steady state performance of three phase speed sensorless induction motor have been proposed by using back- propagation training method. Simulation results obtained by the ANN for the transient speed of the loaded machine have been presented. At the last part of this thesis, an algorithm which identifies the secondary resistance, consequently the rotor time constant online is developed. The motor operating condition for secondary resistance identification, the stable identifier organization and the simulation results are presented. The algorithm is based on the theory of model reference adaptive control (MRAC). The proposed algorithm stably identifies the secondary resistance under load which is proportional rotor speed when a sinusoidal signal is injected into the primary windings of the induction motor. The vector controller adopting this algorithm controls motor torque and the rotor magnetizing current accurately under any load and any speed. IX
Benzer Tezler
- YSA'lı rotorakışı gözlemcilik vektör denetimi
Neural network based rotor-flux observer for vector control
AHMET SELİM SANCAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN TACER
- Sincan'daki orta 1. sınıflarda okuduğunu anlama bakımından Türkçe öğretimi
Başlık çevirisi yok
KEVSER GÜNDÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiTürkçe Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞEGÜL ATAMAN
- Bir tip merminin hareketinin deneysel incelenmesi ve dış balistikte teorik bir yaklaşım
Theoretical and experimental investigation on external ballistic characteristics of a projectile
MEHMET AKÇAY
- Heavy mineral distribution in the offshore sediments of Sinop, Black sea coast
Başlık çevirisi yok
FİRUZ ALIZADEH
- Okul radyosu programlarının değerlendirilmesi (Ankara İl'inde yapılan bir araştırma)
Başlık çevirisi yok
H.HÜSEYİN DİLAVER
