Yapay sinir ağları, bulanık mantık ve sinirsel bulanık denetleyiciler ile asenkron motorların hız denetimi için simülatör tasarımı
A simulator design for speed control of induction motors using artifical neutal networks, fuzzy logic and neuro fuzzy controller
- Tez No: 295035
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. OKAN BİNGÖL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Teknik Eğitim, Computer Engineering and Computer Science and Control, Technical Education
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 117
Özet
Günümüzde asenkron motorlar (ASM) endüstriyel uygulamalarda geniş bir kullanım alanına sahiptirler. Bu durum ASM' lerin farklı hızlarda çalıştırılması ihtiyacını doğurmuştur. ASM' nin hızı farklı denetleyici türleri ile kontrol edilebilmektedir. Matematiksel modeli iyi tanımlanamamış, doğrusal ve kesin olmayan sistemlerin kontrolünde PI ve PID gibi klasik denetleyicilerin performansı düşüktür. Bulanık mantık (BM), yapay sinir ağı (YSA) veya sinirsel bulanık denetleyiciler ile bu tip sistemlerin kontrolü daha başarılıdır.Bu çalışmada PI, PID, BM, YSA ve sinirsel bulanık denetleyiciler ile evirici temelli asenkron motorun hız kontrolü için, simülatör programı hazırlanmıştır. Hazırlanan simülatör Visual Studio 2010 IDE' sinde WPF alt yapısı kullanılarak, C# programlama dili ile yazılmıştır. Simülatör, esnek bir yapıya ve grafiksel bir ara yüze sahiptir. Hazırlanan simülatör ile ASM' nin, eviricinin ve denetleyicilerin parametreleri değiştirilerek sistemin farklı çalışma durumlarındaki tepkisi grafikler yardımıyla izlenebilmektedir.
Özet (Çeviri)
Induction motors have currently a wide usage in industrial applications. This situation required induction motors to running at different speeds. Speed control of induction motors can be controlled with different types of controller. Performances of conventional control methods such as PI and PID in controlling non-linear and non-precise systems whose mathematical model is not well defined are poorer. Control of such systems by using fuzzy logic, atrifical neural network or neuro fuzzy controller is more successful.In this study, a simulator software for speed control of inverter based induction motors with PI, PID, fuzzy logic, artificial neural network and neuro fuzzy controllers is developed. This simulator was written using the C# programming language based on WPF in Visual Studio 2010 environment. The simulator has a flexible structure and graphical user interface. It is possible to monitor induction motors reactions by graphs under different operation conditions by changing the motor, inverter and controller parameters of the driver easily.
Benzer Tezler
- 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
- Fırçasız doğru akım motor hız ve konumunun bulanık sinirsel denetleyici ile denetimi
The Control brushless DC motor of speed and position with fuzzy neuro controller
ÇETİN GENÇER
Doktora
Türkçe
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL COŞKUN
- Bulanık sinirsel denetimli şebeke etkileşimli evirici tasarımı ve gerçekleştirilmesi
Design and implementation of fuzzy neural controlled grid interactive inverter
ALTIN NECMİ
Doktora
Türkçe
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. İBRAHİM SEFA
- Sürekli mıknatıslı bir senkron motor hızının bulanık sinirsel ve kayma kipli denetleyicilerle dönüşümlü denetimi
Speed control of the permanent magnet synchronous motor using parallel associated fuzzy neural and sliding mode controllers
OĞUZ ÜSTÜN
Doktora
Türkçe
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ÇETİN ELMAS
- Sinirsel bulanık mantık yaklaşımı ile öngörü modellemesi: İşsizlik oranı için Türkiye örneği
Neuro fuzzy logic approach with forecast modelling: The case of Turkey for unemployment rate
BERNA BULĞURCU