Sürekli mıknatıslı senkron motorlarda yapay sinir ağları kullanarak algılayıcısız konum tahmini
Sensorless position estimation of permanent magnet synchronous motors using artificial neural networks
- Tez No: 246974
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET ÖZDEMİR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 167
Özet
Son yıllarda sürekli mıknatıslı senkron motorlar (SMSM), basit yapıları, düşük ağırlık ve boyutları, yüksek verimleri nedeniyle doğru akım ve alternatif akım motorlarının yerini almaya başlamıştır. Bu üstünlüklerinden dolayı SMSM' lar özellikle servo motor olarak endüstriyel uygulamalarda yaygın bir şekilde kullanılmaya başlanmıştır.SMSM' ların kontrolünü gerçekleştirebilmek için rotor pozisyonu ve hız bilgisine ihtiyaç duyulur. Bu amaçla kullanılan encoder' lar, sistem maliyeti ve motor boyutunu arttırmak, güvenilirliği azaltmak gibi sakıncalara neden olmaktadır. Dolayısıyla bu algılayıcıları elimine etmek önemli bir araştırma konusu olmuştur.Bu tez çalışmasında, SMSM' un algılayıcılı ve algılayıcısız kontrolü detaylı olarak ele alınmıştır. Bu amaçla SMSM' un histerezis ve darbe genişlik modülasyonlu alan yönlendirmeli kontrolü gerçekleştirilmiştir. Algılayıcısız alan yönlendirmeli kontrolde rotor konum ve hız tahmini yapay sinir ağı tabanlı tahmin ediciler ile elde edilmiştir. Yapay sinir ağı tahmin edicilerin yapısı, model tabanlı bir tahmin yöntemi temel alınarak oluşturulmuştur. SMSM' un algılayıcılı ve algılayıcısız alan yönlendirme kontrolüne ilişkin MATLAB/Simulink benzetim modelleri ve deneysel uygulama düzeneği gerçekleştirilmiştir. Uygulama devresi dSPACE 1103 denetleyici kart kullanılarak gerçek zamanlı olarak çalıştırılmıştır. Benzetim modelleri ve uygulama devresinden elde edilen sonuçlar karşılaştırılarak sistemin doğruluğu gösterilmiştir. Önerilen yapay sinir ağı gözleyicisi ile yapılan pozisyon tahminlerinin özellikle geniş hız aralığında yüksek doğruluğa sahip olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Recently DC and AC motors have replaced by permanent magnet synchronous motors (PMSM) due to their simple and lightweight structure, small dimension and high efficiency. Therefore, they have been widely used in industrial applications especially as servo motor.Rotor position and speed are required to control PMSMs. The encoder used for this purpose has some disadvantages such as higher system cost, larger motor dimensions and decreased safety. Therefore, eliminating these sensors is an important research subject.In this thesis, the sensor and sensorless control of PMSMs was examined in detail. For this aim, the field oriented control with hysteresis and pulse width modulation of PMSM was carried out. In the field oriented sensorless control, the position and speed of rotor were estimated by the artificial neural network estimators the structure of which were formed by a model-base estimation method. MATLAB/Simulink simulation model and experimental application setup were prepared for the sensor and sensorless field oriented control of PMSM. Application circuit was run in real time by using DSPACE 1103 control. The accuracy of the system was proved by comparing the results from simulation model and application (experimental) circuit. It was seen that the position estimations by artificial intelligence observer had a high accuracy especially in wide speed range.
Benzer Tezler
- Sürekli mıknatıslı senkron motorun stator kısa devre arızasının tespiti ve arıza şiddetinin otomatik olarak belirlenmesi
Automatic determination of stator short circuit fault and fault severity of permanent magnet synchronous motor
FERHAT ÇIRA
Doktora
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİnönü ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜSLÜM ARKAN
- FPGA based artificial neural network motor control of PM assisted synchronous reluctance motor in washers
Çamaşır makinalarında kullanılan mıknatıs destekli senkron relüktans motorların FPGA temelli YSA ile kontrolü
TURAN ALP SARIKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LALE TÜKENMEZ ERGENE
- Modelling longitudinal motion of an electric vehicle and wheel slip control through NN based uncertainty prediction
Elektrikli aracın boyuna hareketinin modellenmesi ve yapay sinir ağı tabanlı belirsizlik kestirimli tekerlek kayma kontrolü
DUYGU ÖZYILDIRIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA
- Yabancı uyartımlı ile fırçasız DC motorların hız ve tork karakteristiklerinin karşılaştırılması
Comparison of speed and torque characteristics of separately excited DC motors and brushless DC motors
HÜSEYİN CEM BAYRAKTAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Aydın ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN HÜSEYİN BALIK
- Sürekli mıknatıslı senkron motorda demagnetize ve stator sarımlar arası kısa devre arızalarının tespiti için yöntem geliştirilmesi
The development of method for detection of demagnetised and stator interturn short circuit faults in permanent magnet synchronous motor
TİMUR LALE
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLAL GÜMÜŞ