Anahtarlamalı relüktans motorun denetimi
Control of a switched reluctance motor
- Tez No: 196537
- Danışmanlar: PROF. DR. ÇETİN ELMAS
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 109
Özet
Anahtarlamalı Relüktans Motorlar (ARM) değişken hız uygulamalarındagittikçe artan bir ilgiye sahiptirler. ARM'nin dinamik karakteristikleri durumdeğişikliklerinde farklılık göstermektedir. ARM'lerin en önemlisakıncalarından olan tork dalgalanmaları, manyetik akıya bağlı olarakdeğişmektedir. Manyetik akı ise faz akım ve rotor konumunun bir işlevidir.Dolayısıyla, ARM'nin modellenmesinde manyetik akı karakteristiklerininbilinmesi önemli bir gereksinimdir. ARM'nin manyetik akı karakteristiklerininbelirlenmesinde bir çok metot önerilmiştir. ARM doğrusal bir yapıya sahipolmadığından bu yöntemler yetersiz kalmaktadırlar. Bu tezde, ARM'deki torkdalgalanmalarını azaltmak için Yapay Sinir Ağ (YSA) tabanlı bir yaklaşımsunulmuştur. Benzetim çalışmalarından elde edilen sonuçlar, akı yoğunluğunungerçeğe en yakın bir biçimde YSA ile modellenebildiğini göstermiştir ve torkdalgalanmalarında büyük ölçüde azalma olmuştur.Bilim Kodu :704Anahtar Kelimeler :Anahtarlamalı relüktans motor, Yapay sinir ağı,Doğrusal olmayan modelleme.Sayfa Adedi :95Tez Yöneticisi :Prof. Dr. Çetin ELMAS
Özet (Çeviri)
Switched Reluctance Motors (SRMs) are getting increasing attention in variablespeed applications. The SRMs dynamic characteristics vary as conditionchange. The most important drawback of SRMs is ripples in the torque at lowspeed. The torque in the SRM is a function of flux-linkage current and rotorposition. Therefore, modeling of the flux-linkage characteristics of the SRM isvery important to minimize tork ripples. So far, several methods of modeling ofthe flux-linkage characteristics of the SRMs have been proposed. Due tononlinear flux-linkage characteristics of the SRM, this cannot be adequatelydescribed by these models. In this thesis, simulations results show that anArtificial Neural Network (ANN) based solution minimizes torque ripple in aSwitched Reluctance Motor (SRM).Science Code : 704Key Words :Switched reluctance motor, Artificial neural network,Nonlinear modelling.Page number :95Adviser :Prof. Dr. Çetin ELMAS
Benzer Tezler
- Anahtarlamalı relüktans motorun denetimi
Control of switched reluctance motor
HAYATİ ÜNSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET GEDİKPINAR
- Bir anahtarlamalı relüktans motorun sinirsel-bulanık denetimi
Neuro-fuzzy control of a switching reluctance motor
M. ALİ AKCAYOL
Doktora
Türkçe
2001
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ÇETİN ELMAS
- Modelling and control of 6/8 external rotor switched reluctance motor
6/8 dıştan rotorlu anahtarlamalı relüktans motorun modellenmesi ve denetimi
MUSTAFA AYDEMİR
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİL İBRAHİM OKUMUŞ
- Anahtarlamalı relüktans motorun gerçek zamanlı olarak bulanık mantık ile denetimi
Real-time fuzzy logic control of switched reluctance motor
TARIK ÜNLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Mekatronik MühendisliğiKarabük ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ UYSAL
- Anahtarlamalı relüktans motorun genetik uyarlamalı denetleyici ile hız denetiminin gerçekleştirilmesi
Implementation of speed control of a switched reluktance motor with genetic adaptive controller
TUNCAY YİĞİT
Doktora
Türkçe
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ÇETİN ELMAS
Y.DOÇ.DR. MUHAMMED AKCAYOL