İndüksiyon motorlarında rotor akısının reaktif güç üzerinden yapay sinir ağları ile anlık ayarlanması ve dolaylı alan odaklı kontrolü
Rotor flux estimation using reactive power and artificial neural networks in indirect field oriented control for induction motor drives
- Tez No: 558752
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YAVUZ ÜSER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 52
Özet
İndüksiyon motorlarının dolaylı alan odaklı kontrolünde rotor akısının tahmininin gerçeğe yakınlığı önemli bir rol oynamaktadır. Rotor akısı stator devresi değişkenlerinden elde edildiğinde stator direnci akı tahminine etki etmektedir. Düşük frekanslarda stator direncinin değişimi akı tahmininde hatalara yol açmakta ve kontrol yapısının performansını negatif yönde etkilemektedir. Bu çalışmada indüksiyon motorunun reaktif gücü ve Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılarak indüksiyon motorunun akı tahmini gerçekleştirilmiştir. Yapay Sinir Ağını eğitmek için ileri beslemeli eğitim algoritması kullanılmıştır. Sonuçların performansını ve verimliliğini göstermek için MRAS (Model Referans Uyarlamalı Sistem) metodu ile karşılaştırılmıştır. Simülasyonlar MATLAB/Simulink platformunda gerçeklenmiştir.
Özet (Çeviri)
In the indirect field-oriented control of induction motors, the proximity of the estimation of rotor flux plays an important role. Stator resistance affects the flux estimation when the rotor flux is derived from the stator circuit variables. The change in stator resistance at low frequencies leads to errors in the flux estimation and affects the performance of the control structure. In this study, the induction motor flux estimation was performed by using the reactive power of induction motor and Artificial Neural Networks (ANN). The feed-forward training algorithm was used to train the Artificial Neural Network for simulations. It was compared with MRAS (Model Reference Adaptive System) method to show the performance and efficiency of the results. Simulations are implemented in MATLAB / Simulink platform.
Benzer Tezler
- Implementation of a vector controlled induction motor drive
Vektör kontrollü asenkron motor sürücü uygulaması
AKIN ACAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT ERTAN
- İndüksiyon motorlarda yinelemeli YSA tabanlı durum kestirimi
Recurent neural network based IM state estimation
AYDIN MÜHÜRCÜ
Doktora
Türkçe
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAADETTİN AKSOY
- Sargılı rotorlu endüksiyon motorlarında eniyilenmiş yol verme başarımı için kıyıcı kontrollü rotor dış direnci uygulaması
The application of chopper controlled rotor resistance for optimum starting performance of wound rotor induction motors
SÜMEYRA KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. IŞIK ÇADIRCI
- Design and meta-heuristic based optimization of axial-flux induction generator for variable speed wind turbines
Değişken hızlı rüzgâr türbinleri için eksenel akılı asenkron generatör tasarımı ve meta-sezgisel yöntemlerle optimizasyonu
BATI EREN ERGUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ONUR GÜLBAHÇE
- İndüksiyon motorlarında yüksek frekans kayıplarının ve motor parametrelerinin hesaplanması
Calculation of high ferequency loses and motor parameters for induction motors
BÜLENT AVENOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAHRİ ERCAN