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
- Tez No: 169393
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. AHMET ORHAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Asenkron Motor, Doğal Alan Yönlendirmeli Kontrol, Yapay Sinir Ağ Modeli IX, Induction Motor, Natural Field Orientation Control, Artificial Neural Network Model XI
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 64
Özet
ÖZET Yüksek Lisans Tezi ASENKRON MOTOR SÜRÜCÜLERİ İÇİN DOĞAL ALAN YÖNLENDİRMELİ KONTROLÜN YAPAY SİNİR AĞI İLE MODELLENMESİ Gamze YILDIZ Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı 2005, Sayfa:53 Modern bir sürücü sisteminden beklenen temel özellikler; moment-hız düzleminin dört bölgesinde verimli bir şekilde çalışabilmesi, geçici ve sürekli durum performansının iyi olmasıdır. Bunu gerçekleştirebilen doğru akım motorunun boyutunun büyük, fırça ve kollektörlerinden dolayı bakımının zor, pahalı olması, patlamalı ve tozlu ortamlarda çalıştırılmaması gibi olumsuz özelliklerinden dolayı bu çalışmada asenkron motor tercih edilmiştir. Asenkron motorun kontrol teknikleri genel olarak verilmiştir. Duyargasız vektör kontrolünün diğer vektör kontrol çeşitlerine göre avantajları olduğundan bu metot kullanılmıştır. Bu avantajlar maliyet, doğruluk ve sistemin kararlılığıdır. NFO (Natural Field Orientation - doğal alan yönlendirme) duyargasız vektör kontrol çeşididir. Bu kontrol tekniğinin düşük hızlardaki performansı yüksek ve denklemleri basittir. Bu yüzden diğer kontrol tekniklerine göre avantaj sağlamıştır. VIIIBu çalışmada, Matlab/Simulink programı yardımıyla modellenen doğal alan yönlendirmeli kontrol tekniğinin hız ve moment kontrolü yapılmıştır. Grafikler doğal alan yönlendirmeli kontrolün performansının hem düşük hem de yüksek hızlarda çok iyi olduğunu göstermiştir. Yapay sinir ağı modeli oluşturularak akı açısı grafikleri çizdirilmiştir. Farklı hız ve farklı sayıda sinir hücreleri için elde edilen şekillerde hata oranı 0,0001'e inmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Master Thesis MODELLING OF NATURAL FIELD ORD2NTATION CONTROL FOR INDUCTION MOTOR DRIVERS WITH ARTD7ICIAL NEURAL NETWORK Gamze YDLDIZ Firat University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Electric and Electronics Engineering 2005, Page:53 Efficient four-quadrant operation and good transient and steady state performance are the main desired features of a modern drive system. In this study, induction motor is preferred because of the direct current motor has several drawbacks such as big size, difficult maintenance due to brushes and commutators, being expensive, not working at explosion and dusty environment. Control techniques of induction motor are generally given. This method is used because of several advantages of sensorless vector control compared with other vector controls. These advantages are cost, accuracy and stability of systems. Natural field orientation is a kind of sensorless vector control. The performance of this control technique in low speed is high and their equations are simple. Thus this method has advantages compared to other methods. In this study, speed and torque controls of natural field orientation control techniques modeled by Matlab/Simulink software, are done. The results showed that the performance of natural field orientation control in low and high speed is very well. Flux angles are plotted using Xartificial neural network models. Error rates are decreased to 0,0001 in figures which are plotted in different speed and number of neural cells.
Benzer Tezler
- Nonlinear and intelligent control based controller design for nonlinear systems
Doğrusal olmayan sistemler için doğrusal olmayan ve akıllı yöntemlere dayalı denetleyici tasarımı
FADI ALYOUSSEF
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM KAYA
- Elektriksel sürücü sistemlerinde doğrusal olmayan olguların kaotik analizi ve yumuşak hesaplama yöntemleri ile denetimi
Chaotic analysis of nonlinear phenomena in electrical drive systems and their control with soft computing methods
AHMET BEDRİ ÖZER
Doktora
Türkçe
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. ERHAN AKIN
- Anahtarlama açılarının sezgisel yöntemlerle optimize edilerek, evirici beslemeli asenkron motorlardaki harmoniklerin azaltılması
Reduction of harmonics in inverter-fed asynchronous motors by optimizing switching angles using heuristic methods
METİN DOĞAN
Doktora
Türkçe
2022
Bilim ve TeknolojiSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ FUAT BOZ
- Elektrikli otomobil motor sürücü devrelerinde farklı fiziki yapılarda işletme başarımının tespitine katkılar
Contributions to determining the operational performance of motor control circuits having different physical structures for electric vehicles
NAİL GÜZEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL SERDAR ÖZOĞUZ
DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA AHMET KOCABAŞ
- Model tabanlı kestirimci bakım ile kalan faydalı ömür tahmini
Estimation of remaining useful life with model based predictive maintenance
ENGİN MÖNGÜ
Doktora
Türkçe
2022
Mühendislik Bilimleriİstanbul ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HULUSİ GÜLSEÇEN