Geri Dön

Anahtarlamalı relüktans motorun gerçek zamanlı olarak bulanık mantık ile denetimi

Real-time fuzzy logic control of switched reluctance motor

  1. Tez No: 446965
  2. Yazar: TARIK ÜNLÜ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ALİ UYSAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karabük Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 81

Özet

Bu çalışmada, dört fazlı bir Anahtarlamalı Relüktans Motorun (ARM) gerçek zamanlı olarak bulanık mantık ile denetimi gerçekleştirilmiştir. Motorun sürülmesi için asimetrik köprü konvertör yapısında dört faz ARM sürücü kullanılmıştır. Uygulamada Bulanık Mantık Denetleyici yazılımı MATLAB Simulink ortamında hazırlanmıştır. Sistemde Hedef (Target) - Sunucu (Host) yaklaşımı kullanılarak gerçek zamanlı kontrol gerçekleştirilmiştir. Sistemde sunucu olarak PC bilgisayar, hedef olarak STM32F4 Discovery işlemcisi kullanılmıştır. Motorun, hız ve akım değeri bilgisayar ortamına gerçek zamanlı olarak aktarılmaktadır. Ölçülen veriler kaydedilmekte ve grafiksel olarak çizdirilmektedir. Motorun farklı hız ve yük şartlarında ölçülen sonuçlar değerlendirilmiştir. Gerçekleştirilen sistem ile motor, istenilen referans hız değerlerinde çalıştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, a real-time examination was carried out on a four-phase Switched Reluctance Motor (SRM) through the fuzzy logic. For the operation of the engine, a four-phase SRM driver was used in the asymmetric bridge converter structure. The software to be designed for the application was prepared through the MATLAB Simulink program. In the system, a real time control was performed by using Target – Host approach. In the system, a PC was used as the server and STM32F4 Discovery processor was used as the target. The speed and current value of the engine was transmitted to a computer in real time. The measured values are saved and shown graphically. The results measured at different speed levels and loading conditions of the engine were reviewed. Through this system, the engine was operated at the desired reference speed values.

Benzer Tezler

  1. Anahtarlamalı relüktans motorun genetik bulanık mantık denetleyici ile nonlineer hız ve konum denetimi

    Nonlinear speed and position control of switched reluctance motor with genetic fuzzy logic controller

    İLKER YILDIZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET FEVZİ BABA

    DOÇ. DR. OĞUZ ÜSTÜN

  2. Anahtarlamalı relüktans motorun tork rıpıl minimizasyonu

    Torque ripple minimization of a switched reluctance motor

    MİTHAT ÖNDER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAbant İzzet Baysal Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OĞUZ ÜSTÜN

  3. Anahtarlamalı relüktans motorun makine öğrenmesi algoritmaları ile konum algılayıcısız sürücü modelinin geliştirilmesi

    Developing a position sensorless drive model with machine learning algorithms of a switched reluctance motor

    MEHMET AKİF BUZPINAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERHAT DALDABAN

  4. Modelling and control of 6/8 external rotor switched reluctance motor

    6/8 dıştan rotorlu anahtarlamalı relüktans motorun modellenmesi ve denetimi

    MUSTAFA AYDEMİR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİL İBRAHİM OKUMUŞ

  5. Yapay sinir ağları kullanarak anahtarlamalı relüktans motorlarda hata tespit ve teşhisi

    Fault detection and diagnosis of switched reluctance motors using artificial neural networks

    ALİ UYSAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RAİF BAYIR