Geri Dön

Hız-algılayıcısız genişletilmiş kalman filtresi tabanlı kestirici tasarımının genetik algoritma ile optimizasyonu

Optimization of speed-sensorless extended kalman filter based estimator design with genetic algorithm

  1. Tez No: 297616
  2. Yazar: EMRAH ZERDALİ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MURAT BARUT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Niğde Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 76

Özet

Bu tez çalışmasında, Asenkron motorların (ASM'lerin) hız-algılayıcısız kontrolü için ölçülen stator faz gerilimleri ve akımlarını kullanarak, stator akım bileşenleri, rotor akısı bileşenleri, hız ve yük momentini kestiren genişletilmiş Kalman filtresindeki (GKF'deki) modelleme hatalarını temsil eden sistem kovaryans matrisi ve ölçme hatalarını temsil eden ölçme kovaryans matrisi elemanları, gerçel-değerli genetik algoritma (GDGA) ile optimize edilmiştir.Bilindiği gibi, herhangi bir GKF algoritmasının başarımı, sistem ve ölçme gürültüsü kovaryans matrisi elemanlarının doğru seçilmesine bağlıdır. Birçok gerçek-zamanlı uygulamada, kovaryans matrisleri deneme-yanılma yöntemi ile bulunmaktadır. Bu yaklaşım hem zaman alıcı bir süreç içermekte hem de matris elemanları deneme-yanılma yöntemiyle bulunduğu için kullanışlı olmamaktadır. ASM'lerin durum kestirimine yönelik literatürdeki mevcut optimize edilmiş GKF tabanlı çalışmalardan farklı olarak bu tez çalışmasında daha yüksek dereceden (6. dereceden) genişletilmiş ASM modelini kullanan GKF algoritması optimize edilmiştir. Böylece, literatürdeki mevcut optimize edilmiş GKF tabanlı çalışmalardan daha fazla sayıda optimize edilmişdurum ve parametre kestirimi gerçekleştirilmiştir. Önerilen yöntemin etkinliği hem benzetimlerle hem de gerçek-zamanlı uygulamalarla doğrulanmıştır. Bu yönleriyle, literatürde bilinen ilk çalışmadır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, for the speed-sensorless control of induction motors (IMs), the elements of the system and the measurement covariance matrices representing modeling errors and measurement errors, respectively, in the extended Kalman filter (EKF) algorithm, which includes the simultaneous estimations of stator currents, rotor fluxes, rotor angular velocity, and load torque by using the measured stator currents and voltages, are optimized by real-valued genetic algorithm (GA).As it is well-known, the performance of any EKF algorithm depends on correct choice of the covariance matrix elements of the system and measurement noise. In many real-time applications, the elements of the covariance matrices are found by the trial and error method. This method includes time-consuming process, and also it is not useful since the elements of the covariance matrices are determined by a trial and error method. Differently from the optimized EKF based studies existing in the literature associated with IM state estimations, the EKF algorithm using 6th order extended IM model is optimized in this thesis; thus, comparing with the optimized EKF based studies in the literature, more optimized state and parameter estimations are achieved. The effectiveness of the proposed method in this thesis is verified by simulations and real-time experiments. From these points of view, it is first known study in the literature.

Benzer Tezler

  1. Asenkron motorların hız-algılayıcısız kontrolü için indirgenmiş-dereceli genişletilmiş kalman filtresi tabanlı kestiricinin geliştirilmesi ve gerçek-zamanlı uygulaması

    Development and real-time application of a reduced-order extended kalman filter based estimator designed for speed-sensorless control of induction motors

    MEHMET REŞAT KILIÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNiğde Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MURAT BARUT

  2. Asenkron motorun sayısal işaret işleyici tabanlı vektör kontrolü

    Digital signal processor based vector control of induction motor

    İBRAHİM ERTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YÜKSEL ÖZBAY

  3. Asenkron motorlar için genişletilmiş kalman filtresi tabanlı hız-algılayıcısız kestirim uygulamaları

    Applications of extended kalman filter based speed-sensorless estimation for induction motors.

    RIDVAN DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNiğde Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MURAT BARUT

  4. Asenkron motor kontrol algoritmalarının alan programlamalı kapı dizileri üzerinde geliştirilmesi ve gerçek-zamanlı uygulamaları

    Development and real-time implementations of im control algorithms on field programmable gate arrays

    REMZİ İNAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNiğde Ömer Halisdemir Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT BARUT

  5. Asenkron motor kontrolü için yapay zeka tabanlı algoritmaların geliştirilmesi ve gerçek-zamanlı uygulamaları

    Developments and real-time implementations of artificial intelligent based algorithms for induction motor control

    EMRAH ZERDALİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNiğde Ömer Halisdemir Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT BARUT