Geri Dön

Yumuşak hesaplama yöntemlerinin geliştirilmesi ve elektriksel sürücülerdeki uygulamaları

The improvement of soft computing methods and its applications in electric drives

PDF İndir

  1. Tez No: 169381
  2. Yazar: MEHMET KARAKÖSE
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. ERHAN AKIN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Soft computing, intelligent systems, hybrid soft computing, electrical drives, sensorless vector control. XIX, Soft computing, intelligent systems, hybrid soft computing, electrical drives, sensorless vector control. XIX
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 209

Özet

ÖZET Doktora Tezi YUMUŞAK HESAPLAMA YÖNTEMLERİNİN GELİŞTİRİLMESİ VE ELEKTRİKSEL SÜRÜCÜLERDEKİ UYGULAMALARI Mehmet KARAKÖSE Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı 2005, Sayfa: 205 Birçok metodolojiden oluşan yumuşak hesaplamanın gelişmesi son on yılı aşkındır önemli araştırma ilgisi çekmiştir. Bu metodolojilerin her biri matematiksel olarak modellenemeyen veya modellenmesi oldukça zor olan gerçek dünya problemleri için çözümler sağlama ve modelleme yeteneğine sahiptir. Bulanık mantık, yapay sinir ağlan, genetik algoritmalar, olasılıksal çıkarım, makina öğrenmesi, kaos teorisi, destek vektör makinalar, veri madenciliği, yapay bağışık sistemler ve kaba kümeler yumuşak hesaplama kavramı içerisinde verilebilir. Yumuşak hesaplama kontrol, işaret işleme, sınıflandırma, karar verme, örüntü tanıma, robotik ve sistem modelleme gibi alanlarda önemli bir uygulama potansiyeline sahip olmasına rağmen bazı dezavantajlara sahiptir. Bu tezin amacı yumuşak hesaplama teorisini araştırmak, onun bileşenlerinde yeni yaklaşımlar önermek ve yumuşak hesaplama metodolojilerini elektriksel sürücülerde bazı problemleri çözmek için uygulamaktır. Tezde yumuşak hesaplama yöntemlerinde dört yeni yaklaşım ve üç elektriksel sürücü uygulaması çalışılmıştır. Teorik çalışmalarda ilk olarak sağlam, verimli ve karmaşıklığı az denetleyiciler tasarlamak amacıyla kontrol işlevini yerine getirmek için dokuz kurallı bulanık denetleyicilerden oluşan ve blok tabanlı bulanık denetleyiciler olarak adlandırılan yeni bir bulanık sistem yaklaşımı önerilmiştir. İkinci olarak bulanık mantık sistemler için sinüs modülasyonlu, parabolik ve ters parabolik olmak üzere üç yeni üyelik fonksiyonu önerilmiştir. Üçüncü olarak tip-1 ve tip-2 bulanık kümeleri kullanan bulanık çok kriterli karar verme yöntemlerinde yeni geliştirmeler çalışılmıştır. Önerilen bu yöntemlerin temel özellikleri: geleneksel bulanık integralin bulanık yoğunluk değerleri ile uyarlanma kabiliyeti alması ve XVItype-2 fuzzy sets improves the flexibility of the control systems. Lastly, a type-2 fuzzy based activation function for multilayer feedforward neural networks was proposed. Instead of other activation functions, the proposed approach uses a type-2 fuzzy set to accelerate backpropagation learning. In electrical drive application section, first study includes a fuzzy filter that is heuristic- knowledge-based algorithm to detect and discard feedback signal error and noise. For this purpose, a fuzzy filter is designed and tested on hysteresis controlled induction motor currents. Second study based on determining output of compensated voltage model with fuzzy algorithm. The proposed algorithm can be used to accurately measure the sensorless vector controlled induction motor flux including its magnitude and phase angle. Final study proposes a fuzzy logic based smooth transition method between flux models for low speed operation of a stator flux oriented induction motor drive. The major task of this transition algorithm is to eliminate jerks on the torque during the transition between the flux estimation models. Briefly, the theory and electrical drives applications of soft computing methodologies were studied in this thesis.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT PhD Thesis THE IMPROVEMENT OF SOFT COMPUTING METHODS AND ITS APPLICATIONS IN ELECTRICAL DRIVES Mehmet KARAKÖSE Firat University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Electrical and Electronics Engineering 2005, Page: 205 The development of soft computing that consist of many methodologies has attracted considerable research interest over the past decade. Each of these methodologies is capable of model and enables solutions to real world problems which can not be modeled or too difficult to model, mathematically. Fuzzy logic, artificial neural networks, genetic algorithms, probabilistic reasoning, machine learning, chaos theory, support vector machines, data mining, artificial immune systems and rough sets can be given in the soft computing concept. Although soft computing has an important application potential in areas such as control, signal processing, classification, decision making, pattern recognition, robotics and system modeling, it has some common drawbacks. The aim of this thesis is to investigate the soft computing theory, propose new approaches in its components and apply to solve some problems in electrical drives with soft computing methodologies. In this thesis, four new approaches and three electrical drive applications in soft computing methods were studied. In theoretical studies, firstly, a novel fuzzy system approach called block based fuzzy controllers that is constructed by several fuzzy controllers with nine fuzzy rules to carry out control tasks was proposed to design robust, efficiency and low complexity controllers. Secondly, new three membership functions as sinus modulated, parabolic and inverse parabolic for fuzzy logic systems were proposed. Thirdly, new improvements in fuzzy multicriteria decision-making methods using type-1 and type-2 fuzzy sets were used. Main features of these proposed methodologies are the conventional fuzzy integral gets adaptation capability with fuzzy density values, and a decision making method with a combination of fuzzy integral and XVIIItype-2 fuzzy sets improves the flexibility of the control systems. Lastly, a type-2 fuzzy based activation function for multilayer feedforward neural networks was proposed. Instead of other activation functions, the proposed approach uses a type-2 fuzzy set to accelerate backpropagation learning. In electrical drive application section, first study includes a fuzzy filter that is heuristic- knowledge-based algorithm to detect and discard feedback signal error and noise. For this purpose, a fuzzy filter is designed and tested on hysteresis controlled induction motor currents. Second study based on determining output of compensated voltage model with fuzzy algorithm. The proposed algorithm can be used to accurately measure the sensorless vector controlled induction motor flux including its magnitude and phase angle. Final study proposes a fuzzy logic based smooth transition method between flux models for low speed operation of a stator flux oriented induction motor drive. The major task of this transition algorithm is to eliminate jerks on the torque during the transition between the flux estimation models. Briefly, the theory and electrical drives applications of soft computing methodologies were studied in this thesis.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    421172

    Designing a microgrid stabilizer using sliding mode controller

    Kayan kipli denetleyici kullanarak mikro şebeke denetleyici tasarımı

    HASAN MOUSAVİ SOMARİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ

  2. Tez No

    732795

    Dam break induced flood analysis by soft computing techniques

    Yumuşak hesaplama teknikleri ile baraj yıkılması kaynaklı taşkın analizi

    HALİD AKDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CİHAN BAYINDIR

  3. Tez No

    854817

    FFT-based viscosity sensing for a micropillar-based microfluidic chip

    Mikrosütun tabanlı mikroakışkan çip için FFT tabanlı viskozite ölçümü

    ILYAR JAFARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET CAN ERTEN

    DOÇ. ONUR FERHANOĞLU

  4. Tez No

    570846

    Derin öğrenme ile histopatolojik görüntü analizi

    Histopathological image analysis using deep learning

    ŞABAN ÖZTÜRK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BAYRAM AKDEMİR

  5. Tez No

    83013

    Ürün tasarımında ses kalitesi yöntemi: Elektrikli süpürgeler üzerinde bir uygulama

    Sound quality in the product design: An application on wet and dry type vacuum cleaners

    M. ERCAN ALTINSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. H. TEMEL BELEK

Geri Dön