Genetik algoritma ile anahtarlamalı relüktans motorlarda moment optimizasyonu
Torque optimization in switched reluctance motors with genetic algorithms
- Tez No: 153790
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. SALİH GÜNEŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Moment optimizasyonu, Anahtarlamah relûktans motor (ARM), Genetik algoritma, Torque optimization, Switched reluctance motor (SRM), Genetic algorithms
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
ÖZET Yüksek Lisans Tezi GENETİK ALGORİTMA İLE ANAHTARLAMALI RELUKTANS MOTORLARDA MOMENT OPTİMİZAS YONU Mahmut ÖNCEL Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dah Damşman : Yrd. Doç. Dr. Salih GÜNEŞ 2004, 88 Sayfa Jüri: Prof. Dr. Novruz ALLAHVERDİ Yrd. Doç. Dr. Salih GÜNEŞ Yrd. Doç. Ramazan AKKAYA Anahtarlamah Relûktans MotorCARMyun temel prensipleri hakkında literatürde oldukça fazla doküman bulunmasına rağmen moment optimizasyonu hakkında çok az sayıda makale vardır. Moment optimizasyonu için evrimsel metotlar ise hiç kullanılmamıştır. Genetik Algoritma(GA) etkili bir optimizasyon tekniğidir ve bugün evrimsel hesaplamalar için bilinen metotların en kapsamlısıdır. Bu tez çalışmasında, ARM moment optimizasyonu için yöntem olarak genetik algoritma kullanıldı. Önce, bu amaç için genetik algoritma adaptasyonu ile ARM'un yapısal optimizasyonu yapıldı, daha sonra bu algoritmayla ARM moment optimizasyonu gerçekleştirildi. Bu tez çalışmasında, ARM için optimal stator ve rotor kutuplarım belirlemede yeni bir tasarım metodu geliştirilmiştir. Bu metot mümkün olan stator ve rotor kutuplanmn değer aralığı için ARM'un indüktans profilini belirlemede GA'yı kullanır. Maksimum ortalama momenti veren açılan belirlemede, kutup açılarının uygun kombinasyonu için moment değeri hesaplanmaktadır.
Özet (Çeviri)
11 ABSTRACT MS Thesis TORQUE OPTIMIZATION IN SWITCHED RELUCTANCE MOTORS WITH GENETIC ALGORITHMS Mahmut ÖNCEL Selçuk University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Electric Electronic Engineer Supervisor : Assist. Prof.Dr.Salih GÜNEŞ 2004, 88 pages Jury: Prof. Dr. Novruz ALLAHVERDİ Asst. Prof. Dr. Salih GÜNEŞ Asst. Prof. Dr. Ramazan AKKAYA Although the basic principle of the switched reluctance motor (SRM) is well documented in the literature, only few articles have been written about the torque optimization. Even, evolutionary methods had been any used for this optimization. The genetic algorithm (GA) is a powerful optimization technique and is one of the most widely known methods for evolutionary computation today. In the study of this thesis, the genetic algorithm used as a technique for SRM torque optimization. First, a structural optimization of the SRM had been done by adapting the genetic algorithm for this aim, then ARM torque optimization will be done by this algorithm. In the study of this thesis, a novel design method which determines the optimal rotor and stator pole arcs for a SRM has been developed. This method uses GA to determine the inductance profile of the SRM for a range of possible stator and rotor pole arcs. The torque profiles for this combinations of pole arcs are calculated to determine the arcs yielding the maximum average torque.
Benzer Tezler
- Optimum pole combination to maxmize torque density in switched reluctance motors for electric vehicle applications
Elektrikli araç uygulaması için moment yoğunluğunu ençoklamak için anahtarlamalı relüktans motorda optimum kutup kombinasyonu
RASUL TARVIRDILU ASL
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HULUSİ BÜLENT ERTAN
- Anahtarlamalı relüktans motorun genetik uyarlamalı denetleyici ile hız denetiminin gerçekleştirilmesi
Implementation of speed control of a switched reluktance motor with genetic adaptive controller
TUNCAY YİĞİT
Doktora
Türkçe
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ÇETİN ELMAS
Y.DOÇ.DR. MUHAMMED AKCAYOL
- Anahtarlamalı relüktans motorun genetik bulanık mantık denetleyici ile nonlineer hız ve konum denetimi
Nonlinear speed and position control of switched reluctance motor with genetic fuzzy logic controller
İLKER YILDIZ
Doktora
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET FEVZİ BABA
DOÇ. DR. OĞUZ ÜSTÜN
- An analytical approach for determination of optimal stator/rotor saliency number of a switched reluctance motor
Anahtarlamalı relüktans motorun optimal stator/rotor kutup sayısını belirlemek için analitik bir yaklaşım
CEM ERKAN KILINÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİNE BOSTANCI
PROF. DR. HULUSİ BÜLENT ERTAN
- Anahtarlamalı relüktans motorun tork rıpıl minimizasyonu
Torque ripple minimization of a switched reluctance motor
MİTHAT ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAbant İzzet Baysal ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ ÜSTÜN