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: Anahtarlamalı relüktans motor, Yapay sinir ağı, Doğrusal olmayan modelleme, Switched reluctance motor, Artificial neural network, Nonlinear modelling
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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 :704
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 : 704
Benzer Tezler
- Anahtarlamalı relüktans motorun gerçek zamanlı olarak bulanık mantık ile denetimi
Real-time fuzzy logic control of switched reluctance motor
TARIK ÜNLÜ
- 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
- Anahtarlamalı relüktans motorun üç boyutlu sonlu elemanlar yönteminde incelenmesi ve bulanık mantık hız denetimi
The study of switched reluctance motor in three dimensional finite element method and fuzzy logic speed control
BURHAN CİVELEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Tunceli ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Anahtarlamalı relüktans motorun genetik bulanık mantık denetleyici ile nonlineer hız ve konum denetimi
Nonlinear speed and position control of switched reluctance motor with genetic fuzzy logic controller
İLKER YILDIZ