Diferansiyel evrim algoritması yardımıyla asenkron motor parametrelerinin belirlenmesi
Determination of induction motor parameters by differantial evolution algorithm
- Tez No: 251398
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET ÇUNKAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Sistemleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 82
Özet
Bu çalışmada, Asenkron Motorların (ASM) elektriksel eşdeğer devre parametrelerinin belirlenmesi Diferansiyel Evrim Algoritması (DEA) ve Genetik Algoritma (GA) ile gerçekleştirilmiştir. Algoritmalarda amaç fonksiyonu olarak, asenkron motorların nominal momenti, kalkınma momenti ve devrilme momenti denklemleri kullanılmıştır. Eşdeğer devre parametrelerinin belirlenmesi 2.2kW, 5.5kW ve 37 kW gücünde üç asenkron motor üzerinde gerçekleştirilmiştir. Yapılan çalışmada, farklı popülasyon ve iterasyon sayısı, çaprazlama, mutasyon katsayıları için DEA ile GA karşılaştırılmıştır. Ayrıca DEA ve GA ile elde edilen eşdeğer devre parametrelerinin asenkron motor moment değerlerinin değişimi üzerindeki etkileri incelenmiş ve grafiklerle gösterilmiştir.Yapılan çalışmalar sonucunda, asenkron motor elektriksel eşdeğer devre parametrelerinin belirlenmesinde GA'ya göre DEA kullanımının global çözüme yakınsama hassasiyetini artırdığı ve eşdeğer devre parametrelerinin belirlenme süresini kısalttığı gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, the determination of electrical equivalent circuit parameters induction motors (IM) was carried out via Differential Evolution Algorithm (DEA) and Genetic Algorithm (GA). As an objective function in the algorithms, the equations of full-load torque, startup torque and breakdown torque of induction motors were used.The determination of equivalent circuit parameters was performed with three induction motors of 2.2 kW, 5.5 kW and 37 kW. In the study, DEA was compared with GA in terms of the numbers of different populations and iteration, crossing and mutation coefficency. In addition, the effects of equivalent circuit parameters obtained via DEA on induction motors torque changes were investigated and presented with graphics.The results showed that the DEA increased the convergence sensitivity in the determination of electrical equivalent circuit parameters of induction motors and has shorten simulation time.
Benzer Tezler
- Akıllı kart verilerinin toplu ulaşım talebi analizinde değerlendirilmesi
Evaluation of smart-card data in public transportation demand analysis
OĞUZ KÖSE
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
İnşaat MühendisliğiBalıkesir Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TURGUT ÖZDEMİR
- Eğri eksenli çubuklarda çatlak modellemesi
Crack modelling in curved rods
UĞURCAN EROĞLU
Doktora
Türkçe
2019
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EKREM TÜFEKCİ
- Büyük ölçekli sürekli optimizasyon problemleri için yarasa algoritması tabanlı hibrit yöntemlerin geliştirilmesi
Development of hybrid methods based on bat algorithm for large-scale continuous optimization problems
GÜLNUR YILDIZDAN
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER KAAN BAYKAN
- Painlevé analizi ve Backlund dönüşümü yardımıyla lineer olmayan kısmi türevli denklemlerin incelenmesi
Analysis of nonlinear partial differential equations by Painlevé analysis and Bäcklund transformation
ARZU ÖĞÜN
- Su dağıtım şebekelerinin metasezgisel yöntemlerle optimizasyonu
Optimization of water distribution networks using metaheuristic methods
VELİ BATMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
İnşaat MühendisliğiDicle ÜniversitesiHidrolik ve Su Kaynakları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NECATİ KAYAALP