Geri Dön

Yapay sinir ağlarıyla üç fazlı asenkron motorun hızının denetlenmesi

Speed control of three phase asynchronous motor by artificial neural network

  1. Tez No: 105873
  2. Yazar: ŞABAN YILMAZ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ŞABAN ERGÜN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağı, Asenkron Motor, Devir Sayısı Ayarı, Artificial Neural Network, Asynchronous Motor, Speed Control n
  7. Yıl: 2001
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 121

Özet

ÖZET Saban YILMAZ ÖZET YÜKSEK LİSANS TEZİ YAPAY SINIR AĞLARIYLA ÜÇ FAZLI ASENKRON MOTORUN HIZININ DENETLENMESİ Şaban YILMAZ K.S.Ü FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI DANIŞMAN: Yrd.Doç.Dr.Şaban ERGÜN Yd:2001,Sayfa:110 JÜRİ : Doç.Dr.Hasan Rıza ÖZÇALIK Yrd.Doç.Dr.Fikret ANLI Yrd.Doç.Dr.Şaban ERGÜN Bu çalışmada, Üç fazlı asenkron motorların hız denetimi için Yapay sinir ağlarının başarısı araştırıldı. Genelleştirilmiş delta kuralına göre geliştirilen algoritma ile iki katmanlı, bir girişli, bir çıkışlı ve gizli katmanında üç nöronu bulunan ağ oluşturuldu. Aktivasyon fonksiyonu olarak sigmoid kullanıldı. Yapay Sinir Ağına online olarak istenilen devir sayısı öğretildi. Ağın başarısının gözlenebilmesi için, DAQ kartı, İnvertör, Takometre, Opamp ve üç fazlı asenkron motordan oluşan deney düzeneği oluşturuldu. Yapay Sinir Ağının çıkışı asenkron motora uygulandı ve takometreden ölçülen değerle istenilen değer kıyaslanarak başarı tespiti yapıldı. Yapılan çalışmalar sonucunda, Yapay sinir ağı yardımıyla, üç fazlı asenkron motorun, sabit yükle yol alma ve çalışma durumu için istenilen devir sayısını ± % 1 'lik hata ile takip ettiği görülmüştür. Ayrıca nominal yükün %50 değiştirilmesi sonucunda oluşacak devir sayısı değişikliği 2-3 sn. içerisinde telafi edilerek asenkron motorun devir sayısının istenilen devir sayısına ulaştığı görülmüştür.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT Saban YILMAZ ABSTRACT MSc THESIS SPEED CONTROL OF THREE PHASE ASYNCHRONOUS MOTOR BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORK Şaban YILMAZ UNIVERSITY OF K.S.Ü INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY DEPARTMENT OF ELECTRICAL-ELECTRONIC ENGINEERING Supervisor : Assist.Prof.Dr.Şaban ERGÜN Year:2001,Pages:110 Jury : Associate Prof.Dr H.Rıza ÖZÇALIK Assist.Prof.Dr.Fikret ANLI AssistProfDr.Şaban ERGÜN In this study, achievements of neural networks on the control of three- phase asynchronous motors are investigated. Algorithm is realized according to generalized delta rule with two layers, one-input, one-output and three neurons in hiddeu layer. Simoid is used as an activation function. Speed (RPM) of the motor is taught to the artificial neural networks to observe the achievement of the network an experimental mechanism which uses a DAQ card, an inverter, tachometers, op-amps and a three-phase asynchronous motor is developed. Output of the artificial neural network is applied to the asynchronous motor and compared with the value taken from tachometer. Thus achievement is determined. At the end of these experimental studies, it is seen that,for working conditions of asynhronous motorwith the fixed load artificial neural network folbwed the desired revolution number (RPM) with an error ±% 1. Also when nominal load changed %50, network compensated the revolution number change in 2 or 3 seconds and asynchronous motor revolution number reached the desired revolution number.

Benzer Tezler

  1. Tek fazlı asenkron motorun hız kontrolü için ysa ayarlamalı bir bulanık mantık denetleyici

    An artificial neural network tuned-FLC for single phase asynchronous motor speed control

    YELİZ YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEMİL GÜRÜNLÜ

  2. Yapay sinir ağlarında öğrenme algoritmalarının analizi

    Analysis of learning algorithms in neural networks

    SEVİNÇ BAKLAVACI

  3. Multiplication free neural networks

    Çarpma işlemsiz sinir ağları

    MAEN M.A. MALLAH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Prof. Dr. AHMET ENİS ÇETİN

  4. Yol aydınlatma sistemlerine ait etkinlik faktörlerinin ve parıltı düzgünlüğünün yapay sinir ağları ile tahmini

    Estimation of efficacy factors and luminance smoothness of road lighting systems with artifical neural networks

    ZÜLEYHA OK DAVARCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ŞAHİN

  5. Continual learning with sparse progressive neural networks

    Seyrek ilerlemeli sinir ağları ile sürekli öğrenme

    ESRA ERGÜN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN