Geri Dön

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

  1. Tez No: 446570
  2. Yazar: EMRAH ZERDALİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MURAT BARUT
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Üç fazlı asenkron motorlar, Three phase induction motors
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez çalışmasında, asenkron motorların (ASM'lerin) hız-algılayıcısız kontrolü için yapay zeka tabanlı kestirim algoritmalarının geliştirilmesi ve gerçek-zamanlı uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla, literatürdeki ASM'lerin hız-algılayıcısız kontrolünde kullanılan çalışmalar incelenerek, tez çalışması kapsamında dört farklı çalışma önerilmiştir. İlk çalışmada, hız-algılayıcısız ASM kontrolünde kullanılan modele uyarlamalı sistemlerin uyarlama mekanizmasındaki geleneksel PI kontrolör yerine, kestirim başarımını arttırmak amacıyla iki adet optimize edilmiş bulanık mantık kontrolör (BMK) tasarımı gerçekleştirilmiştir. İkinci çalışmada, çift-girişli genişletilmiş Kalman filtresi (GKF) algoritmasının tasarımı gerçekleştirilmiş ve yüksek başarımlı kestirimler elde edebilmek amacıyla çift-girişli GKF'ye ait sistem (Q) ve ölçme (R) gürültü kovaryans matrisleri, zaman alıcı deneme-yanılma yöntemi yerine, genetik algoritma yardımıyla belirlenmiştir. Üçüncü çalışmada, sezgisel algoritmaların ve maliyet fonksiyonlarının GKF optimizasyonu üzerindeki etkisi incelenmiştir. Gerçekleştirilen dördüncü çalışmada, ASM'nin çalışma koşullarından etkilenen ama genellikle sabit olarak kabul edilen GKF'ye ait Q ve R matrisleri tasarlanan BMK'lar yardımıyla ASM'nin çalışma koşullarına göre çevrimiçi olarak güncellenmiştir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, developments and real-time implementations of artificial intelligent based algorithms are performed for speed-sensorless control of induction motors (IMs). For this purpose, studies on speed-sensorless control of IMs are investigated in the literature, and four different studies are proposed in this thesis. In the first study, instead of conventional PI controller which is utilized in the adaptation mechanism of model reference adaptive systems used for speed-sensorless control of IMs, two optimized fuzzy logic controllers (FLCs) are designed in order to increase the estimation performance. Secondly, bi-input extended Kalman filter (EKF) algorithm is designed, and in order to obtain high performance estimations its system (Q) and measurement (R) noise covariance matrices are optimized by using genetic algorithm instead of time-consuming trial-and-error method. Thirdly, the effect of heuristic algorithms and fitness functions on EKF optimization is investigated. In the last fourth study, the elements of 𝑸 and 𝑹 noise covariance matrices in EKF algorithm, which are affected by operation conditions of IM but generally kept as constant, are online updated by the designed FLCs.

Benzer Tezler

  1. Electronic design of a free – running ship model

    Serbest seyir yapabilen bir geminin elektronik tasarımı

    DENİZ İLKME

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi ve Deniz Teknolojisi Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER KEMAL KINACI

  2. Sürekli mıknatıslı senkron motorda algılayıcısız kontrol yöntemini geliştirmeye katkılar

    Contributions to improve the method of sensorless control of PMSM

    GÖKHAN ALTINTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. DERYA AHMET KOCABAŞ

  3. An industrial internet of things application for real-time condition monitoring

    Gerçek zamanlı durum izleme için endüstriyel nesnelerin internetiuygulaması

    AYDIL JOMAA BAPIR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İLHAN AYDIN

  4. Kâğıt bardak makinesinin otomasyonu ve gerçek zamanlı görüntü işlemeye dayalı hatalı ürün tespit yöntemi

    Automation of the paper cup machine and detection method based on real-time image processing

    ALAADDİN AYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELDA GÜNEY

  5. Gömülü sistem tabanlı, nabız oksimetre senkronlu, yeni nesil oksijen konsantratör tasarımı, gerçekleştirilmesi ve bulanık mantık ile kontrol modeli

    Embedded system based, pulse oximeter synchronized, new generation oxygen concentrator design, implementation and control model with fuzzy logic

    ŞERAFETDİN BALOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL SARITAŞ