E-çekirdek çapraz akı makinasının yapay sinir ağı tabanlı modellenmesi ve deneysel rotor pozisyonu kestirimi
Modelli?ng and artificial neural network based rotor position estimation for e-core transverse flux machine
- Tez No: 342557
- Danışmanlar: PROF. DR. FERİHA ERFAN KUYUMCU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 128
Özet
Farklı tasarımı ve yapısıyla elektrik makinaları arasında dikkat çekici avantajları olan E-Çekirdek Çapraz Akı Makinası (ETFM), çapraz akı ve relüktans prensibini birleştiren bir çalışma şekline sahiptir. ETFM?in rotor pozisyonu ve faz akımının lineer olmayan fonksiyonları olan manyetik akı, endüktans ve moment karakteristiklerinin, makinanın modellemesi için doğru belirlenmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, ETFM?in manyetik karakteristiklerinin elde edilmesi için literatürde ilk kez Destek Vektör Regresyon Makinaları (DVRM) kullanılmakta ve Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemi modelleri ile karşılaştırılmaktadır. DVRM ve YSA?nın eğitim ve test verileri laboratuarda test sisteminde yapılan deneysel ölçümlerden elde edilmektedir. ETFM?nin bir egzersiz bisikleti uygulaması için kontrol yapısı ve test sisteminin uygulaması tezde sunulmaktadır. Tüm sistemin modellemesi ve simülasyonu Matlab/Simulink?te uygulanmakta ve farklı koşullar altında test sisteminden alınan dalga şekilleri ile karşılaştırılarak doğrulanmaktadır. ETFM?i optimum performansta çalıştırabilmek için, manyetik durumuna göre fazların uygun pozisyonda enerjilendirilmesi rotor konumu algılanarak yapılmaktadır. Bu tez çalışmasında, ETFM?in rotor pozisyonunun tahmini için YSA tabanlı bir gözlemci yapısı kullanılmaktadır. YSA tahmincisinin girişleri için akı tahmini yapılmakta ve faz akım bilgisi algılanmaktadır. DSpace işlemcisi kullanılarak gözlemci algoritması test sistemine uygulanmakta ve rotor pozisyonu tahmin sonuçları elde edilmektedir. Önerilen gözlemci modelinde akı tahmini ve rotor konum açısı tahmini için deneysel ve simülasyon sonuçları karşılaştırılmaktadır.
Özet (Çeviri)
The E-core Transverse Flux Machine (ETFM) has major advantages with its different and unique structure in conventional electrical machines. It is a combination of transverse flux and reluctance principle. However, the magnetic characteristics such as flux linkage, phase inductance and electromagnetic torque are highly nonlinear functions of the rotor position and phase current which makes difficult to model the ETFM due to the special structure. In this work, support vector regression machines (SVRM) are used to obtain the magnetic characteristic parameters of the ETFM for the first time and compared with its artificial neural network (ANN) models. Data required in training and testing of SVRM and ANN is directly obtained from experimental measurement done in the actual machine with the laboratory test system. The ETFM is applied for an exercise bike. The control structure and application of the test system is presented in this thesis. The complete modelling and the simulation of the whole system, considering the nonlinear characteristic of the drive, are implemented by Matlab/Simulink and verified the waveforms with the real system results under different conditions. Optimal performance is achieved by proper positioning of the current pulse with respect to the magnetic status of the machine. In this thesis, the sensorless observer of the ETFM rotor position is implemented based on artificial neural network. The rotor position observer is tested in the real test system using a DSpace. The results of the proposed method are compared for the experimental, simulation and real system.
Benzer Tezler
- Polimerleştirilebilir n-heterosiklik karben metal komplekslerinin sentezi ve katalitik uygulamaları
Synthesis of polymerizable n-heterocyclic carbene metal complexes and their catalytic applications
NIHAL S H TABASI
- Optimum design of a sandwich plate with egg-crate shaped core for maximum strength under three-point bending
Üç noktalı bükme yükü altında azami mukavemet için yumurta kafesi şeklinde çekirdek yapısına sahip bir sandviç plakanın en iyi tasarımı
COŞKUN YALKILIÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Makine MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FAZIL ÖNDER SÖNMEZ
- Production of high temperature core-sheath nanofiber proton exchange membranes via electrospinning method
Elektrodokuma yöntemi ile yüksek sıcaklık çekirdek-kılıf nanolif proton değişim membranlarının üretilmesi
SASSAN JAHANGIRI
Doktora
İngilizce
2018
Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ELİF ÖZDEN YENİGÜN
- Çelik çekirdekli bir burkulması önlenmiş çaprazın (BÖÇ) histeretik davranışı ve BÖÇ'lü bir çelik bina tasarımı
Hysteretic behavior of steel core buckling restrained brace (BRBs) and design of a steel building incorporating BRBs
SEÇKİN ÇETİNKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. OĞUZ CEM ÇELİK
- An exact approach to maximize area under receiver operator characteristic curve for multi-instance learning
Çoklu örnek öğrenimi için alıcı operatörü karakteristik eğrisi altında kalan alanı en iyileştiren kesin yöntem yaklaşımı
GİZEM ATASOY
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÖzyeğin ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER ERHUN KUNDAKCIOĞLU