Asenkron motor vektör kontrolü uygulamalarında genişletilmiş Kalman filtresi tabanlı gözlemleyici tasarımı
Reduced order extended Kalman filter based observer for an induction motor vector control
- Tez No: 166494
- Danışmanlar: DOÇ. DR. METİN GÖKAŞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 124
Özet
ASENKRON MOTOR VEKTÖR KONTROLÜ İÇİN GENİŞLETİLMİŞ KALMAN FİLTRESİ TABANLI GÖZLEMLEYİCİ TASARIMI ÖZET Teoride asenkron motor vektör kontrolü konusunda geliştirilen bir çok çalışmaya rağmen, asenkron motorun doğrusal olmayan matematiksel modeli, karmaşık hesaplamalar gerektirmesi ve motor parametrelerindeki belirsizlikleri, bu çalışmaların pratikte uygulanabilirliğini mümkün kılmamaktadır. Bu çalışmadaki amaç, Endüstride basit yapısı ve ucuz oluşu nedeniyle oldukça yaygın olarak kullanılan asenkron motorların bu olumsuz etkilerini ortadan kaldırarak yüksek performanslı hareket kontrol uygulamalarında kullanılabilirliğini sağlayan vektör kontrolü yöntemi geliştirmektir. Ayrıca vektör kontrolünde kullanılan maliyeti yüksek, hacimsel olarak fazla yer kaplayan ve motorun ısınması ve vibrasyonu gibi nedenlerle hatalı sonuçlar verebilen algılayıcılar yerine sistem durum değişkenlerinin kestirildiği gözlemleyici modelinin kullanılması önerilebilir. Asenkron motorun gürültülü yapısına uyan, doğrusal olmayan yapışım düzeltirken aynı zamanda sistem parametre kestirimi de yapabilen stokastik model tabanlı Genişletilmiş Kalman filtreleme algoritması bu amaç için en uygun yöntemlerden biridir. Bu tezde de rotor akısı yönlendirmeli vektör kontrolü uygulaması için geliştirilen azaltılmış dereceli GKF tabanlı iki farklı gözlemleyicinin başarımlarının karşılaştırıldığı bir çalışma yapılmıştır. Bu yöntemlerin ilkinde rotor akışıyla beraber hız parametre olarak düşünülmüştür. Böylece hız denklemindeki yük momenti bilgisine gerek kalmamıştır, ikincisinde ise rotor akısı ve hız durum değişkeni olarak varsayılırken, yük momenti sistem parametresi olarak düşünülmüştür. Bu yöntemlerden rotor hızının durum değişkeni olarak varsayıldığı yaklaşımla elde edilen durum kestirimlerinin, rotor hızının parametre olarak varsayıldığı yaklaşımdakine göre çok daha az hata ile gerçeğe yakın sonuçlar verdiği görülmüştür. Sonuçta asenkron makinalarda sensör kullanılmadan akı, hız ve yük momenti kestirimi yapan, dinamik cevap hızı yüksek kontrol sistemi elde edilmiştir. vm
Özet (Çeviri)
REDUCED ORDER EXTENDED KALMAN FILTER BASED OBSERVER FOR AN INDUCTION MOTOR VECTOR CONTROL SUMMARY Abstract In order to design an estimator for a rotor flux oriented sensorless vector control of IMs (Induction Motors), this paper compares the success of two reduced order EKF (Extended Kalman Filter) algorithms. Beside rotor flux, the first algorithm estimates load torque as a system parameter and angular velocity as a state variable, while the other one estimates only angular velocity as a parameter. Simulation results show that, considering the velocity as parameter results with much more error in transient- state than considering it as a state variable. 1. Introduction After the development of microprocessor technology, field controlled induction motors have found intensive application. However, control methods, called vector control do not demonstrate a good performance at low speed range. Because the sensors used in these control methods cannot give an accurate knowledge while a mechanical vibration or increment of temperature is occurred on motor. On the other hand, these sensors increase the cost and size of the motor unnecessarily. Because of these undesired effects, after the development of DSP (Digital Signal Processor), an observer based sensorless vector control methods developed. Nonlinear and complex structure of induction motor, and sensitivity of the system parameters to temperature and frequency makes the design of observers for IM's challenge. For this purpose, beside open/closed loop conventional approaches and extended Leunberger, model reference adaptive systems, sliding mode control (SMC), artificial neural networks (ANN), and extended Kalman filter (EKF) based closed loop modern approaches have been taken for the state and parameter estimation of IM's. Of all, EKF that takes the system and measurement noise into account with stochastic appoach, is the best method for induction motor in which the noises is occurred spontaneously while switching the thyristors of inverter on and off. Moreover, EKF also demonstrates good performance for estimating the variable system parameters. Because EKF need much more math operation, to implement it to the microprocessor-based control circuit, the reduced order EKF algorithms are improved by only measuring not estimating the stator current. In this study, two reduced order EKF based observers designed. One of which, proposes an approach where velocity is estimated as a state while the load torque as a parameter. In order to reduce the calculations, the second one proposes an approach that estimates the velocity as a parameter. The performance and success of both algorithms under different conditions is compared. IX
Benzer Tezler
- Asenkron motorun sayısal işaret işleyici tabanlı vektör kontrolü
Digital signal processor based vector control of induction motor
İBRAHİM ERTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YÜKSEL ÖZBAY
- Design and implementation of sensorless vector controlled drive for PMSMs
Sürekli mıknatıslı senkron motorlar için sensörsüz vektör kontrollü sürücü tasarımı ve gerçeklenmesi
BURAK GÖRDÜK
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT YILMAZ
- Sensorless speed control of a PM assisted synchronous reluctance motor from zero to rated speed
DM destekli bir senkron relüktans motorun sıfırdan anma hızına kadar algılayıcısız hız kontrolü
KADİR AKGÜL
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LALE ERGENE
- Büyük güçlü senkron motorların vektör kontrolü için yeni bir yöntem
A new method for vector control of high power synchronous motors
AHMET ORHAN
Doktora
Türkçe
1999
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FİKRET ATA
- Asenkron motorların hız algılayıcısız kontrolünde yeni bir algoritmanın geliştirilmesi ve uygulaması
A new approach for sensorless speed control of induction motors and its application
MUSTAFA GÜRKAN AYDENİZ
Doktora
Türkçe
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. İBRAHİM ŞENOL