Global optimizasyon yöntemi ile asenkron motor hız kontrolu
Speed control of an induction machine using with new global optimization method
- Tez No: 22032
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İBRAHİM EKSİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1992
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 174
Özet
ÖZET Bu yüksek lisans tezi çalışmasında, doğru geriliş ara devreli frekans çevirici (DGAFÇ) ile skaler kontrol yöntemine göre sürülen, rotoru sargılı (Bilezikli) asenkron motorun hız kontrolü gerçekleştirilmiştir. Sürücü önünde yer alan kontrolör, dijital olarak, PID yapısında oluşturulmuştur. Çalışmada hedeflenen temel amaç, önceden belirlenen bir“Amaç ölçütü”ne göre, PID kontrolör katsayılarını optimum olarak belirleyip, asenkron motorun istenen (referans) hıza ulaşana kadar, geçici rejimini kontrol etmektedir. Optimum PID kontrolör katsayıları, Yeni Global Arama Yöntemi 'ni kullanan bir program yardımı ile, önceden belirlenen sınırlar içinde, aranmaktadır. Kontrolör parametrelerinin optimum değerlerinin arandığı bölgenin sınırları ise, algoritması Nichols-Zeigler yönteminden yararlanılarak oluşturulmuş bir program yardımı ile belirlenmektedir. Kullanılan“Yeni Global Arama Yöntemi”, fiziksel sistemin kontrolü için gerekli verileri, sistem çıkış büyüklüklerinden alarak aramayı gerçekleştirdiğinden, sistemin matematiksel modeli ve transfer fonksiyonundan tamamen bağımsız olarak çalışır. Bu nedenle matematiksel modeli kolayca oluşturulabilen doğrusal (Lineer) sistemlere olduğu gibi, matematiksel modeli ve transfer fonksiyonu kolayca elde edilemeyen, doğrusal olmayan (non-lineer) sistemlere de kolayca uygulanabilir. Yapılan işlemi Sistem çıkış büyüklüklerini ( konum, hız, akım ) girdi olarak bilgisayara aktarıp, tanımlanan Amaç ölçütü'ne göre kontrolör katsayılarını belirleyici aramayı yapmak ve bir sonraki adımda yeni katsayılara göre oluşturulmuş kontrol işaretini, fiziksel sisteme tekrar uygulamak şeklinde özetlenebilir. Çalışmanın sonunda bulunan optimum PID kontrolör parametrelerinin, sistemin geçici rejim davranışını istenilen şekilde kontrol edebildiği gözlenmiş olup, sonuçlar, çeşitli hız referansları için, grafiklerde sunulmuştur. Ayrıca değişik hız referansları ve yüklenme durumları için elde edilen optimum PID kontrolör katsayılarından oluşan tablolar da verilmiştir. XV
Özet (Çeviri)
The most commanly used machine in electrical drives is induction machine. Its better reliability, low maintenance cost, cheaper price are the main reason why it is preferred in many applications. However its application was limited by the complexity of its control which arises because of the variable-frequency supply, ac signals processing and the complex dynamics of the machine. The recent develop ments in power electronics have solved the variable- frequency supply problem by adequate frequency converters. On the other hand the implementation of microprocessors in the digital control circuits has introduced a wide scope of possibilities to overcome the signal processing. In this work, the system which consist of an induction machine and its variable frequency drive, is controlled by the digital PID controller. The optimum values of digital PID controller parameters were found by the New Global Optimization Method, according to the described Performance Index. The Performance Index for the system is to be a weighted sum of the risetime (tr ), percent overshoot (po), steady state error (e8B ). P.I. - - ( £j the point L is replaced in AA by P. If either P fails to satisfy the constraints of fp > fj or it is not in the search boundaries then the trail is discarded and a fresh point is chosen from the potential trail set. algorithm goes on like that. As the algorithm proceeds the current set of N stored points tends to cluster around the maxima. In 1963, H.J. KUSHNER proposed a search algorithm based upon the assumption that an unknown function could be modelled as a sample function of Gaussian Random Process- specifically a Brownian Motion Process. xviiHe showed that the expected value of the unknown function X(t) conditioned on all the measurements taken is a piece wise linear approximation of X(t) itself. By using these two properties he was able to calculate the location of the best point to evaluate next. The location of the next guess is obtained by finding th^e point with the maximum probability that X(t) exceeds Xm ( the maximum X(t) found after m measurements ) by some positive constant Ka or in other words JVAR[£(X)\ $ t Cumulative normal density function. This probability can be maximized by minimizing the quantity belowt (X£(t) + Ka- E[X(t)] )a VAR[X(t)] from this the minimum value of A and its corresponding value of t can be found in closed form over an interval between two sample points. The values of A,^ for each interval then compared and the minimum is taken as the best choise for next guess. If we summarise the overall method, 1. Evaluate the function at its end points. 2. Find the E[f(X)] and the variance for the segments for each succesive points. (At the beginning we have only one segment) 3. Find jij^ for each segmet. 4. Find the function value at t which correspond to the t of AmLa. 5. Form two new segments around the new measurements. B.E.STUCKMAN developed n-dimensional model of the Kushner's method. Search strategy is as followsi xviii1. Evaluate the function at the 2a vertices of the n- dimensional space. 2. Construct the line segments lst which connects Xs to Xt 3. Suppose that the measurements of the function can be modelled as Brownian Motion Process. 4. Take into account only the points along the line segmets. The expected value can be given as Elf (X) ] = f(XB) + A fiXt\îJ ^ X a point on l8t, X is the X's distance from X8. The conditional varience is VAR[f(X)] = c.X. lJf* ~, k C is the mean square variation of the curve along l8t. Next we will fjLnd the probability that the unknown function will exceed ^m^, the largest value of the function after m guesses by Ka» y/VARl£(X) J We can maximize the above quantity by minimizing (f*(t) «. KB - E[X(t)] )a A VARlX(t)) at the minimum point if we solve for X* » t:iio * Ka - fix.) - x. f (x'\ ; f{x"].LMt\ xix*,? = {f'{J0 +K»- f{x°}) -|Jgtl 2. f*(X) + 2.Ka- f(Xe) - f(Xt) X* is independent of C. The maximum value of A is given as. 4*4x1= tt-t [(*£(*> +**- fi*.)). (£!
Benzer Tezler
- Asenkron motorun işletme kayıplarının sürücü ve kontrol tabanlı azaltılması
Drive and control based reduction of operational loss in induction motor
BARIŞ CEVHER
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA TURAN
- Elektrikli araçlar için asenkron makinelerde rotor oluk geometrilerinin uzay harmonik ve işletme başarımı üzerine etkilerinin tespitine katkılar
Contributions to determine the effects of different rotor slot geometries on space harmonics and performance in induction machines for electric vehicles
ABDULSAMED LORDOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA AHMET KOCABAŞ
- Design and meta-heuristic based optimization of axial-flux induction generator for variable speed wind turbines
Değişken hızlı rüzgâr türbinleri için eksenel akılı asenkron generatör tasarımı ve meta-sezgisel yöntemlerle optimizasyonu
BATI EREN ERGUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ONUR GÜLBAHÇE
- IE4 verim sınıfı yeni nesil senkron relüktans motorun tasarımı, analizi ve üretimi
Design, analysis and manufacture of IE4 efficiency class new generation synchronous reluctance motor
AHMET YILDIZ
Doktora
Türkçe
2023
Mekatronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET POLAT
- IE2 verim sınıfından IE4 verim sınıfına geçişte asenkron motor tasarımı
The design transition of an induction motor from IE2 efficiency class to IE4
ÇAĞLAR ACAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. LALE ERGENE