Geri Dön

YSA kullanılarak fırçasız servomotorun algılayıcısız hız kontrolünün gerçekleştirilmesi

Sensorless Speed ​​Control of Brushless Servomotor Using ANN

  1. Tez No: 154211
  2. Yazar: SİBEL ZORLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. İBRAHİM ŞENOL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Fırçasız servomotor, algılayıcısız hız kontrolü, yapay sinir ağları, vektör kontrolü. xı, Brushless servomotor, sensorless speed control, artificial neural networks, vector control. xu
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 123

Özet

ÖZET Kontrol sistemlerinin tasarımındaki önemli problemlerden biri sistem modelinde belirsizliklerin olmasıdır. Bu sebeple endüstriyel kontrolde, kontrol sistemlerindeki gelişmelere rağmen, modellenemeyen dinamikler ve bozucu yükler için farklı kontrolörler üzerinde çalışmalar yapılmaktadır. Bu çalışmalardan biri de, yapay sinir ağlan (YSA) ile sistemi tanıma ve sistemin modellenmesi çalışmalarıdır. Bu tez çalışmasında geliştirilen kontrol sisteminde, bu yöntem kullanılarak fırçasız bir servomotorun, YSA ile algılayıcısız hız kontrolü yapılmıştır. Bunun için fırçasız servomotorun PC kullanılarak iki aşamalı hız kontrolü gerçekleştirilmiştir. Birinci aşamada bir bilgisayar ve bilgisayarın ISA yoluna takılan bir kontrol kartıyla, kodlayıcıdan geri besleme alınarak hız kontrolü yapılmıştır, ikinci aşamada ise PC üzerinden yine aynı kontrol kartı kullanılarak, kontrol algoritmasına ilave yazılım ile geri besleme elemanı devre dışı bırakılmış ve hız bilgisi bu defa YSA tahmincisinden alınarak, motorun akımı kontrol edilerek hız kontrolü yapılmıştır. Sistem gerçekleştirilmeden önce, Matlab ortamında, hem doğrudan hem de dolaylı hız algılamasına ilişkin simülasyon yapılmıştır. Bu simülasyon sonuçlarından sonra YSA kullanılarak algılayıcısız hız kontrolü online olarak yapılmıştır. Her iki çalışmaya ait sonuçlar karşılaştırmalı olarak verilmiştir. YSA ile eğitme programı Matlab 'de yazılmış, PC ile kontrolde C programlama dili kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT One of the main problems in control systems design is the presence of nonlinearities in the system model. For dynamics and distorters that cannot be modeled in industrial control operations despite the advances in control systems, different controllers are being studied in control engineering. One of these studies is on system recognition and modeling with artificial neural networks (ANN). This method is used for the control system developed in this present thesis; sensorless speed control of a brushless servomotor is realized with ANN. A two-step speed control of the brushless servomotor is accomplished with a PC. In the first step, speed control is achieved by obtaining feedback from the incremental encoder via a PC and a control card on PC ISA bus. In the second step, by using the same control card, feedback element is turned offline with an additional software for the control algorithm and speed information is obtained from ANN estimator and speed control of the motor is realized. Prior to system realization, simulations on direct and indirect speed detection have been carried out under Matlab. Then by using ANS, sensorless speed control has been accomplished online. Results and comparisons are presented for both studies. Program for training with ANN is written with Matlab and C is used as programming language for control with PC.

Benzer Tezler

  1. Uçucu organik bileşiklerin nem etkisi göz önünde bulundurularak sınıflandırılmaları ve miktarlarının tespiti

    The classification and determination the quantity of volatile organic compounds considering the amounts of moisture

    FATİH GÖKÇİMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDumlupınar Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ALİ EBEOĞLU

  2. Davranışsal öğrenme bazlı bir yapay makine öğrenme yönteminin geliştirilmesi

    Developing an artificial machine learning method based on behavioral learning

    ÖMER FARUK ERTUĞRUL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİnönü Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET EMİN TAĞLUK

  3. Türkiye'de bazı temel gıda fiyatları için yapay sinir ağları ve zaman serisi tahmin modellerinin karşılaştırmalı analizi

    Comperative analyses of forecasting models of artificial neural network and time series analyses for selected main food prices

    ATİYYE BEKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    İşletmePamukkale Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İRFAN ERTUĞRUL

  4. Havai dağıtım hatlarında yapay sinir ağları kullanılarak arıza analizi

    Artificial neural network based fault location for overhead distribution lines

    YUNUS EMRE YAĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDumlupınar Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YILMAZ ASLAN

  5. Determination of defect rates of traffic accident involvements by using accident reconstruction tools

    Trafik kazası yeniden canlandırma yazılımı kullanarak kazaya karışanların kusur oranlarının belirlenmesi

    ALİ CAN YILMAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Makine MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KADİR AYDIN