Geri Dön

Yapay sinir ağları ile kalıcı mıknatıslı senkron motorun algılayıcısız hız denetimi

Sensorless speed control of permanent-magnet synchronous motors using on neural networks

  1. Tez No: 169355
  2. Yazar: FATİH ÇETİNER
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. MUAMMER GÖKBULUT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 100

Özet

ÖZET Yüksek Lisans Tezi YAPAY SİNİR AĞLARI İLE KALICI MIKNATISLI SENKRON MOTORUN ALGILA YICISIZ HIZ DENETİMİ Fatih ÇETİNER Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektronik - Bilgisayar Eğitimi Anabilim Dalı 2005, Sayfa : 85 Kalıcı Mıknatıslı Senkron Motorlar (KMSM), yüksek tork/boyut oranı ve düşük eylemsizlik momenti gibi arzu edilen özelliklerinden dolayı yüksek performanslı sürücü sistemlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır. KMSM' un denetimi için gerekli olan hız ve konum bilgisinin mekaniksel algılayıcılardan elde edilmesi motor maliyetini artırmakta ve sitemin güvenirliğini azaltmaktadır. Bu nedenle, elektrik sürücü sistemlerin algılayıcısız denetimi önem kazanmaktadır. Bu tezde. Yapay Sinir Ağlan (YSA) ile KMSM' un hız ve konum tahmini yapılarak kapalı çevrim hız denetimi gerçekleştirilmiştir. YSA gözlemleyici, motorun ölçülen akım ve gerilimlerinden zıt emk' ni öğrenecek şekilde eğitilmiş ve zıt emk' dan yararlanarak motorun hız ve konumu hesaplanmıştır. Ayrıca, YSA' nm ilk ağırlıkları, geliştirilen bir algoritma ile optimize edilmiştir. KMSM 'un YSA gözlemleyici ile algılayıcısız hız denetiminden elde edilen benzetim sonuçlan sunulmuştur. Anahtar Kelimeler : Yapay sinir ağları, kalıcı mıknatıslı senkron motor, algılayıcısız kontrol XIV

Özet (Çeviri)

ABSTRACT M.Sc.Thesis SENSORLESS SPEED CONTROL OF PERMANENT-MAGNET SYNCHRONOUS MOTORS USING ON NEURAL NETWORKS Fatih ÇETİNER Fırat University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Electronics snd Compitured Science 2005, Page : 85 Permanent Magnet Synchronous Motors (PMSM) are widely used in high performance electrical drives due to desired properties of the motor such as high torque to volume ratio and low moment of inertia. Mechanical speed and position sensors required for the control of PMSM increase the cost of the drives and reduce the reliability of the system. Therefore, speed sensorless control is an important issue for electrical drives. In this thesis, speed and position of the PMSM are estimated using Neural Network (NN) and then the closed loop speed control of the motor is simulated. NN estimator is trained to learn the back emfs of the motor using the motor currents and voltages. Then, the motor speed and position are calculated from the estimated back emfs. In addition, initial weights of the NN are optimized by using a developed algorithm. Simulation results obtained from the proposed speed sensorless control of the PMSM are presented. KeyWords :Neural network, permanent magnet synchronous motor, sensorless control. XV

Benzer Tezler

  1. Tez No

    330674

    Nano boyutlu manyetik kompozit toz malzemelerin üretimi için model geliştirilmesi

    Development of the model for production of nano sized magnetic powder composite materials

    MUSA FARUK ÇAKIR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN GÜRDAL

  2. Tez No

    246051

    Öngerilmeli betondan boşluklu verev plak köprülerin yapay sinir ağları ile analizi

    Analysis of voided skewed slab bridges designed with prestressed concrete using by artificial neural networks

    SAVAŞ BAYRAM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    İnşaat MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. YAŞAR UĞUR

  3. Tez No

    650079

    Ferroresonance fault detection in electric power networks by artificial neural networks

    Elektrik güç hatlarında ferrorezonans arızasının yapay sinir ağları ile belirlenmesi

    GİZEM KULAKLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TAHİR ÇETİN AKINCI

  4. Tez No

    564116

    İstanbul 2023 yılı arazi örtüsü/kullanım tahmininin yapay sinir ağları ve mantıksal regresyon metotları ile modellenmesi

    Modeling land use/cover prediction of istanbulfor 2023 with methods of artificial neuralnetworks and logistic regression

    CEMRE FAZİLET ALDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR ALGANCI

  5. Tez No

    685053

    Sınıflandırma problemlerinde yapay sinir ağı metotları kullanılarak performanslarının değerlendirilmesi

    Evaluation of performance using artificial neural network methods in classification problems

    ALİ YAŞAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL SARITAŞ

Geri Dön