Geri Dön

Fırçasız doğru akım motor hız ve konumunun bulanık sinirsel denetleyici ile denetimi

The Control brushless DC motor of speed and position with fuzzy neuro controller

  1. Tez No: 165922
  2. Yazar: ÇETİN GENÇER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İSMAİL COŞKUN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Teknik Eğitim, Electrical and Electronics Engineering, Technical Education
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 181

Özet

Fırçasız Doğru Akım Motoru (FSDAM) hassas hız ve konum gerektiren endüstri uygulamalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu tür endüstri uygulamalarında FSDAM'ın doğrusal olmayan ve bilinmeyen motor dinamikleri ile motor parametrelerindeki ve yükteki değişimlerden etkilenmemesi gerekir. Doğrusal olmayan ve zamanla değişen sistemlerin hassas hız ve konum denetiminde, uyarlanabilir yapısıyla Bulanık Sinirsel Denetleyiciler (BSD) diğer geleneksel denetleyicilere oranla etkin bir denetim yapısına sahiptir. Çeşitli BSD yapılarıyla FSDAM'ın hız ve konum denetimi üzerine yapılan çalışmalarda, motorun yük değişimlerinden etkilendiği bu nedenle motorun hızında ve konumunda sürekli durum hatalarının oluştuğu bilinmektedir. Ayrıca yapılan çalışmaların çoğunda, giriş değişkenleri için seçilen üyelik fonksiyonları aynı türde olup, BSD girişi için farklı üyelik fonksiyonları kullanılmamıştır. Bu tez çalışmasında, vektör denetimli FSDAM'ın hassas hız ve konum denetimi için hız/konum hatası ile hız/konum hatasının değişimini giriş değişkeni olarak kullanan ve çıkışma integral özelliği kazandırılan bir BSD tasarlanmıştır. Tasarlanan denetleyicinin geçerliliğini belirlemek amacıyla, çeşitli BSD yapıları ve geleneksel denetleyiciler motor denetiminde kullanılmıştır. FSDAM'ın hassas hız ve konum denetimi için tasarlanan BSD'nin diğer denetleyicilere göre dahahızlı ve etkin olduğa elde edilen benzetim ve deney sonuçlarından görülmüştür. Denetleyicinin benzetim çalışmaları MATLAB/SIMULESK programı, uygulama çalışmaları ise DSPACE 1104 denetleyici kartı kullanılarak sayısal olarak gerçekleştirilmiştir. Bilim Kodu Anahtar kelimeler Sayfa Adedi Tez Yöneticisi : 626.01.01 : Fırçasız doğru akım motoru, Bulanık mantık, Yapay sinir ağları, Bulanık sinirsel denetim, DSİ 104 sayısal işaret işlemci :157 : Prof. Dr. İsmail COŞKUN

Özet (Çeviri)

BrusMess DC Motor (BLDCM) has been used widely in the industrial applications which were required sensitive speed and position. In these type industrial applications, BLDCM must not be affected by the nonlinear and unknown motor dynamics with motor parameters and load changes. BLDCM with adaptive structure have effective control formation in sensitive speed and position control of the systems which are nonlinear and variable with the time, in compare to conventional controller. In many works which have been accomplished on speed and position control of BLDCM with various Fuzzy Neuro Controller (FNC), they have been known that motor has been affected by load changes and thus, steady state error has been found in the motor speed and position. In addition, in many of these works, elected membership functions for input variable were in same type and different membership functions were not used for FNC. In this thesis, FNC were purposed to use speed/position error with speed/position error alteration to be input variation and to gain integral feature to its existence for sensitive speed and position control of BLDCM with vectorIV in motor controller to prove the performance of purposed controller. In the simulation and experimental results, FNC which have been designed for sensitive speed and position control of BLDCM were more effective and quick in compare to other controller. The simulation and training works of controller were accomplished to be quantitative with MATLAB/SIMULINK program and DSPACE 1104 controller card with respect to. Science Code : 626.01.01 Key Words : Brushless DC motor, Fuzzy Logic, Artificial neural network, Fuzzy neuro controller, DS1104 Digital signal processor Page Number : 157 Adviser : Prof. Dr. Ismail COŞKUN

Benzer Tezler

  1. Fırçasız doğru akım motorlarının kayma mod çözümleyicili algılayıcısız hız kontrolü

    Sensorless speed control of BLDC motors using sliding mode observer

    MEHMET GEDİKPINAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. GÜNGÖR BAL

  2. Kalıcı mıknatıslı senkron motorun farklı gözlemleyici tabanlı sensörsüz alan yönlendirmeli kontrol yöntemlerinde donanım ve yazılım bileşenlerinin işletme başarımına etkilerinin tespiti

    Determination of the effects of hardware and software components on operational performance for different observer-based sensorless field oriented control methods of permanent magnet synchronous motor

    MUHAMMET CEMAL DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DERYA AHMET KOCABAŞ

  3. Sürekli mıknatıslı senkron motorda algılayıcısız kontrol yöntemini geliştirmeye katkılar

    Contributions to improve the method of sensorless control of PMSM

    GÖKHAN ALTINTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. DERYA AHMET KOCABAŞ

  4. Fırçasız doğru akım makinelerinde konum algılayıcısız hız denetimi

    Sensorless speed control of brushless DC machines

    NAMIK YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. M. EMİN TACER

  5. Determination of commutation sector in sensorless control of BLDC motors by maximum likelihood estimation method

    Fırçasız doğru akım motorlarının algılayıcısız kontrolünde komütasyon bölgesinin en büyük olasılık tahmini yöntemi ile tespiti

    ABDULKERİM AHMET KAPLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA AHMET KOCABAŞ