Geri Dön

Yapay sinir ağı ile modellenen alan yönlendirmeli bir asenkron motorun üç seviyeli evirici ile hız denetimi

Speed control of an artificial neural network modeled field oriented three level inverter fed an induction motor

  1. Tez No: 165928
  2. Yazar: OKAN BİNGÖL
  3. Danışmanlar: PROF.DR. ÇETİN ELMAS
  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: 178

Özet

III YAPAY SİNİR AĞI İLE MODELLENEN ALAN YÖNLENDİRMELİ BİR ASENKRON MOTORUN ÜÇ SEVİYELİ EVİRİCİ İLE HIZ DENETİMİ (Doktora Tezi) Okan BİNGÖL GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Haziran 2005 ÖZET Bu tezde, yapay sinir ağı kullanarak bir asenkron motorun hız denetimi gerçekleştirilmiştir. Asenkron motor hız denetimindeki alan yönlendirmeli denetim ve dönüşüm matrisi yerine bir yapay sinir ağı modeli geliştirilmiştir. Alan yönlendirmeli denetim yöntemindeki, denetleyicinin karmaşıklığı ve motor parametre değişimlerinin etkisi yeni modelleme ile azaltılmıştır. Yapay sinir ağı modeli olarak ileri beslemeli çok-katmanlı sinir ağı seçilmiştir. Geliştirilen yapay sinir ağı modeli için iki seviyeli ve üç seviyeli eviricide, motorun farklı çalışma koşullarında benzetim ve uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Uygulama çalışmalarında TMS320LF2407A sayısal işaret işlemci kullanılmıştır. Üç seviyeli evirici ile beslenen asenkron motorun faz akımlarının iki seviyeli eviriciye göre sinüsoidala daha yalan olduğu görülmüştür. Ayrıca bu durum harmonik analizi ile ispatlanmıştır. Bilim Kodu :626.01.01 Anahtar Kelimeler : Yapay sinir ağı, Asenkron motor, Üç-seviyeli evirici, Uzay vektör modülasyon. Sayfa Adedi :160 Tez Yöneticisi :Prof. Dr. Çetin ELMAS

Özet (Çeviri)

IV SPEED CONTROL OF AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK MODELED FTELD ORIENTED THREE LEVEL INVERTER FED AN INDUCTION MOTOR (Ph.D. Thesis) Okan BİNGÖL GAZI UNIVERSITY INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY June 2005 ABSTRACT In this thesis, the speed control of induction motor was achieved using artificial neural network. An artificial neural network modelling was developed, instead of field oriented control and transform matrix for speed control of an induction motor. Complexity of field oriented controller and the affect of the motor parameter variations were reduced using new modelling developed. A multi layer feed-forward neural network was chosen as an artificial neural network. Modelling and application of the induction motor at different operation conditions were done using two and three levels inverters for artificial neural network modelling. TMS320LF2407A digital signal processor was used for experimental study. Current waveform of three levels inverters was found very similar to sine wave form than the two levels inverters, as proved by analysing the harmonics. Science Code : 626.01.01 Key Words : Artificial neural network, Induction motor, Three-level inverter, Space vector modulation. Page number :160 Adviser :Prof. Dr. Çetin ELMAS

Benzer Tezler

  1. Asenkron motor sürücüleri için doğal alan yönlendirmeli kontrolün yapay sinir ağı ile modellenmesi

    Modelling of natural field orientation control for induction motor drivers with artificial neural network

    GAMZE YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. AHMET ORHAN

  2. Yapay sinir ağı ile modellenmiş bulanık mantık denetleyici tabanlı SMSM kontrolü

    PMSM control based on fuzzy logic controller modelled with artificial neural network

    ERTUĞRUL YILDIRAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET SERHAT CAN

  3. HLM ve YSA Yöntemlerinin PISA 2018 okuduğunu anlama becerilerini yordama düzeylerinin incelenmesi

    Investigation of prediction accuracy of HLM and ANN Methods on PISA 2018 reading literacy

    EDA AKDOĞDU YILDIZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Eğitim ve ÖğretimHacettepe Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KÜBRA ATALAY KABASAKAL

  4. Hybrid reciprocal recommendation with advanced feature representations

    Gelişmiş özellik gösterimleri ile hibrit çift taraflı öneri sistemleri

    EZGİ YILDIRIM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ

  5. Fake news classification using machine learning and deep learning approaches

    Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması

    SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR