Geri Dön

AC induction motor control using neural network based controllers

Sinir ağı temelli denetleçlerle AC senkron motor denetimi

  1. Tez No: 139445
  2. Yazar: ZAFER YÜCESOY
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZCAN GÜLÇÜR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 157

Özet

V ÖZET SİNİR AĞI TEMELLİ DENETLEÇLERLE AC ASENKRON MOTOR DENETİMİ Endüstriyel motor uygulamalarının hemen hemen %9(Tında asenkron motorlar kullanılmaktadır. Bunun nedeni bu tip motorların yüksek dayanıklılık, esneklik ve verimle beraber düşük maliyete sahip olmalarıdır. Bu yöntemin gerçeldeştirilebilmesi için, veriminin ve işlemesinin çok duyarlı olduğu rotor mıknatıslama akısının, hem büyüklüğünün hem de hava aralığının dağılımının, hızlı ve doğru bir şekilde izlenmesi gerekmektedir. Tezde, akı bileşenlerinin kestirilmesinde ve asenkron makinenin akı modelinin belirlenmesinde yapay sinir ağlarının potansiyel olarak kullanılabilirliği araştırıldı. Asenkron motorun akı modelinin belirlenmesinde iki adet üç katmanlı (iki gizli katman) ve ileri beslemeli yapay sinir ağı yoluyla adı geçen modelin eğitilmesi denendi. Sistemin belirlenmesi için ve tanımlama modeli için sağlanan giriş değerleri rasgele oluşturuldu ve yapay sinir ağı modelleri eğitilerek akı modeli şekillendi. Yapay sinir ağlan eğitilmeden önce, giriş-çıkış değişkenleri normalize edildi ve akı modeli bu normalize edilmiş değerlere göre yapılandırıldı. Deneme yanılma yöntemiyle, normalizasyon sabitleri yeterli şekilde büyük seçilerek hızlı bir eğitim sağlandı. Katman sayısı, nöron sayısı, öğretim algoritması için öğrenim hızı oram ve eğitimin gelişimi için kullanılan eğitim momentum sabitleri incelenen problemde çok önemli olduğundan her değer için bir çok deneme yapıldı.Benzetişim çalışmaları yeterli şekilde eğitilen bir yapay sinir ağının asenkron makineler için uygulanan alan yönlendirmeli bir denetim düzeneğinin işlevini kötüleştirmeden bu tür makinelerin rotor akısı faz bileşenleri kestiriminde bir ölçme sisteminin ya da başka bir kestMcinin yerine kullanabileceğini göstermektedir. Bazı ağırlıklar bilerek yok edildiği ya da bazı iç hesaplamalar istenildiği şekilde çalışmamaya zorlandığı halde modelin bütün olarak başarılı olduğu gösterildi.

Özet (Çeviri)

IV ABSTRACT AC INDUCTION MOTOR CONTROL USING NEURAL NETWORK BASED CONTROLLERS Nearly 90% of all industrial motor applications use AC induction type motors since these motors have a high degree of robustness, reliability, and efficiency and are low cost. In order to implement the rotor flux oriented control, fast and accurate monitoring of the rotor magnetizing flux, both in magnitude and in spatial distribution, is required, where the performance of the control method is very sensitive to the measurement and estimation of the quantities to be determined. In this thesis, the potential of neural networks in estimation of the flux components and in identifying the flux model of the induction machine is studied. A pair of three layer feedforward neural networks (with two hidden layers) is suggested to be trained in order to identify the flux model of the induction machine. The inputs, which are applied to the system to be identified and to the identification model, are randomly generated and the neural network models are trained to identify the flux model. Before training the neural network models, the input-output variables are normalized and the flux model is constructed based on the normalized values. By a trial and error method, normalization constants are chosen sufficiently large to assure a fast learning. Error backpropagation algorithm for training of multilayer neural networks is applied during the training process. Because the selection of the number of layers, the number of neurons, learning rates for the learning algorithm and the momentum constants used for the improvement of training are also dependent on the problem we deal with, many trials have been attempted. Simulations show that a sufficiently trained neural network can replace a measurement device or estimation mechanism for the rotor flux space phasor components of the induction machine without deteriorating the field oriented control scheme applied to the induction machine. Although some of the weights are deliberately eliminated or some inner computation of neural network models are forced to be performed not in a desired manner, satisfactory operation of the whole model is achieved.

Benzer Tezler

  1. Asenkron makina kontrolü için yapay sinir ağı tabanlı rotor akışı gözlemcisi

    Başlık çevirisi yok

    ASLI AYLA ÇAKIRGÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİN TACER

  2. Asenkron makinenin mikrodenetleyici destekli yapay sinir ağı kullanarak hız algılamasız uzay vektör ayarı ile denetimi

    The control of asynchronous machine with speed sensorless space vector modulation by using microcontrollers based artificial neural network

    TARIK ERFİDAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. BEKİR ÇAKIR

  3. 3 fazlı aa servo motorun akıllı yöntemlerle gerçek zamanlı yörünge kontrolü

    Real time trajectory control of 3 phase aa servo motor based on intelligent methods

    KÜBRA BALTACI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DAVUT ERTEKİN

    DOÇ. DR. GÖKAY BAYRAK

  4. Enerji sistemlerinde geçici olayların analizinde bilgisayar desteğinin etkisi

    The Effect of computer aid on analysis of power system transients

    ERKAN MEŞE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. NESRİN TARKAN

  5. Üç fazlı kafesli asenkron motorlarda toplam harmonik distorsiyonunun yapay sinir ağları yöntemi kullanılarak saptanması

    Estimation of total harmonic distortion in three phase squirrel cage induction motors using artificial neural network method

    HIDIR SELÇUK NOĞAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YAŞAR BİRBİR