Adaptive neuro-fuzzy logic based sensorless brushless DC motor control
Adaptif nöro-bulanık mantık tabanlı sensörsüz fırçasız DC motor kontrolü
- Tez No: 479623
- Danışmanlar: PROF. DR. AYDOĞAN SAVRAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 141
Özet
Bu tez çalışmasında fırçasız DC (BLDC) motor sürücü sistemi için adaptif sensörsüz Nöro-Bulanık mantık tabanlı bir kontrol sistemi tasarlanması amaçlanmıştır. Öncelikle bulanık mantık denetleyici bir Adaptif Nöro-Bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) kullanılarak tasarlanarak, BLDC motorun sensörsüz hız kontrolüne uygulanmıştır. Sensör kullanılmadan gerçekleştirilen yöntemlerde ise, daha az parça kullanılacak, bakım gereksinimi ve maliyet azalacaktır. Ayni zamanda, önerilen kontrol yöntemlerinin performanslarının karşılaştırılabilmesi için klasik sensörsüz kontrolör olan“Proportional-Integral (PI)”kontrolör de tasarlanmıştır. Bulanık mantık temelli denetleyiciler ile parametre değişimlerine karşı daha az duyarlı ve çok değişkenli sistemler için daha iyi sonuç verecek yapılar geliştirilebilir. BLDC motorların matematiksel modelleri, karmaşık, doğrusal olmayan ve çok değişkenli bir yapıdadır. Bu zorluklar matematiksel modele ihtiyaç duymayan yapay zekaya dayalı akıllı denetleyicilerinin tasarımıyla aşılabilir. Önerilen motor kontrol sisteminde, PI, bulanık tabanlı ve nöro-bulanık kontrolörler tasarlanarak, motorun sürücüsünü de içeren tam bir benzetim modeli ile benzetim çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın son aşamasında sistemin performansı farklı çalışma şartlarında altında test edilmiştir. Daha sonra tasarlanankontrolörler gömülü sistem olarak gerçeklenerek,gerçek sistem üzerinde uygulama çalışmaları yürütülmüştür.
Özet (Çeviri)
In this thesis, an adaptive neuro-fuzzy logic based sensorless control system for brushless DC motor is studied. Starting by proposing a fuzzy logic based speed controller then followed by using neural networks to form an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). In the next step, ANFIS controller is applied for controlling the speed of sensorless brushless DC motor drive. By using sensorless control method, less parts and maintenance of the motor drive are needed beside decreasing the overall cost of the system. Furthermore, a conventional control method using“Proportional-Integral (PI)”controller is also studied for comparing the performance of the different proposed control methods. For speed control of brushless DC motor, fuzzy logic and ANFIS based controllers have a robust and best performance since they are independent of the mathematical model of the motor which is complex, multivariable, non-linear, and subjected to many variations. For the proposed motor control system, PI, fuzzy logic based and ANFIS based speed controllers have been designed and simulated with a complete drive model. Moreover, motor drive system is made to run under different conditions regarding the load and speed and then the performance of every controller has been analyzed. In the last part of the thesis, all proposed controllers are implemented on an embedded system for physical application and again the performance of every controller is studied.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağı ve bulanık mantık tabanlı algoritmalar ile uçucu organik bileşiklerin miktarsal tayini
Quantitative determination of volatile organic compounds by using artificial neural network and fuzzy logic based algorithm
ALİ GÜLBAĞ
Doktora
Türkçe
2006
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. FEVZULLAH TEMURTAŞ
- Yeni nesil gezgin haberleşme teknolojileri için yapay zeka tabanlı dikey el değiştirme yöntemi ve uygulaması
Artificial intelligence based vertical handoff method and application for new generation mobile communication technologies
ALİ ÇALHAN
Doktora
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CELAL ÇEKEN
- Power allocation for cooperative NOMA systems based on adaptive-neuro fuzzy inference system
Uyarlanabilir nöro bulanık çıkarım sistemine dayalı işbirlikli NOMA sistemleri için güç tahsisi
MELİKE NUR ÜÇBAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
- Modern kontrol yöntemlerinin enerjı üretim santrallerinde uygulanması
Application of modern control methods in power plants
RAHMA TABAKH
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN TİRYAKİ
DR. ÖĞR. ÜYESİ NEVRA BAYHAN
- Kamu ihaleleri için hazırlanan teklif fiyatı içinde yer alan katkı payının belirlenmesinde adaptif ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım yaklaşımı
Adaptive neuro-fuzzy inference systems (ANFIS)-based model for predicting mark up for public investment projects
BÜLENT YEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜL POLAT TATAR