Asenkron makinenin yapay sinir ağları ile modellemesi
Neural network modelling of an induction machine
- Tez No: 200584
- Danışmanlar: PROF.DR. İRFAN ALAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Asenkron makine, yapay sinir aları, modelleme, d-q dönüümleri, simülasyon, Induction machine, neural networks, modeling, d-q transformation, simulation
- Yıl: 2006
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Asenkron makinenin dorusal olmayan diferansiyel denklemleri d-q dönüüm yöntemiyle basite indirgenip çözdürülerek giri-çıkı bilgisi elde edilmi ve bu bilgilere göre asenkron makinenin yapay sinir a modeli çıkarılmıtır. Giri-çıkı bilgisini elde etmek için üç farklı yol verme ve çalıma yöntemi uygulanmıtır. Bunlar ?dorudan yol verme ve çalıma?, ?yıldız-üçgen yol verme ve çalıma? ve ?V/f sabit tutularak yumuak yol verme ve çalıma? yöntemleridir. Makinenin yol verildikten sonraki çalıması sırasında yüklenmeye verdii cevap da giri-çıkı bilgisinin eldesinde kullanılmıtır. Bu üç farklı yöntem ile elde edilen eitme setine göre oluturulan asenkron makinenin yapay sinir a modeli aynı yol verme ve çalıma artlarında, fakat farklı zaman aralıklarında ve deerlerde yük momentleri uygulanarak test edilmi, ve modelin cevabı dorusal olmayan diferansiyel denklemlerin çözümleri ile karılatırılmı ve model ile denklem çözümlerinin birbirleriyle ne kadar uyutuu grafikler ile gözlenmitir. Yazılım ortamı olarak MATLAB 6.5 paket programı kullanılmıtır.
Özet (Çeviri)
Input and output information data has been obtained by solving the non-linear differential equations of induction machine that are simplified by applying the d-q transformations, and from this information a neural network model of the induction machine has been derived. In obtaining the input and output data, three different starting and operating methods for the induction machine have been used. These methods were ?direct line starting and operating?, ?wye-delta starting and operating? and ?Constant V/f ratio soft starting and operating? methods. The neural network model of induction machine that was trained through these three kind of starting and operating modes has been tested under the same starting and operating conditions with only different applied torque levels and at different time intervals. Later the results obtained from the simulations of neural network model have been compared to that of the solutions of d-q model equations, and it has been observed that how much the neural network model developed represents the d-q model of the machine and how much they fit to each other. All the simulations and training steps `s carried out with MATLAB 6.5.
Benzer Tezler
- New algorithms and techniques for microprocessor-controlled PWM induction drives
Başlık çevirisi yok
OSMAN KÜKRER
Doktora
İngilizce
1987
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. H. BÜLENT ERTAN
- Tümdevrelerle modem sentezi
Başlık çevirisi yok
ERDEM ÖZÜTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUludağ ÜniversitesiElektronik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERGÜR TÜTÜNCÜOĞLU
- Üç-fazlı asenkron motorların kutup sayısını değiştirmek için, faz modülasyonu tekniğinde yeni bir sargı tasarımı
A New winding design in phase modulation technique for pole-chaning of threephase induction motors
MEHMET EMİN GÜVEN
Doktora
Türkçe
1987
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. ATİLLA ÖZMEN