Asenkron motor parametrelerinin çok amaçlı-genetik algoritma ile belirlenmesi
Parameter identification of induction motor using multi-objective genetic algorithm
- Tez No: 593708
- Danışmanlar: PROF. DR. MURAT BARUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 102
Özet
Asenkron motorların (ASM) dinamik model parametreleri, hız-algılayıcısız vektör kontrolünün gerçekleştirilebilmesi için doğru bilinmesi gerekir. Geleneksel yaklaşımlarda, ASM'nin sistemden ayrılarak test edilmesi ve parametreleri belirlendikten sonra, sisteme dahil edilmesi gerekmektedir. Ayrıca, büyük güçlü ASM'lerin rotor kilitleme deneyinin gerçekleştirilmesinin zor olması ve harici donanımlara ihtiyaç duyulması geleneksel yöntemin zorluğunu oluşturmaktadır. Bu tez kapsamında dinamik model parametrelerini belirlemek için ASM sistemden ayrılmadan parametrelerin nasıl belirlenebileceğine dair araştırmalar yapılmış ve literatürdeki yapay zeka ile çeşitli eniyileme algoritmaları kullanılarak yapılan çalışmalar incelenmiş ve son olarak bu tez kapsamında önerilen yöntem ile bu parametreler belirlenmiştir. Böylece, geleneksel yaklaşımın gerçekleştirilmesindeki maliyet artışı ve zaman kaybı gibi olumsuz etkiler azaltılmıştır.
Özet (Çeviri)
The dynamic model parameters of induction motors (IMs) must be correctly known for speed-sensorless vector control. In traditional methods, IMs should be separated from the system and determined the parameters by testing. Later it should be included in the system. In addition, the difficulty of performing the rotor locking test of high power IMs and the need for external equipments are a challenge for the traditional method. In this thesis, in order to determine the dynamic model parameters, researches are made on how to determine the parameters without leaving the IM from system and the studies using artificial intelligence and various optimization algorithms are examined in the literature. Finally, these parameters are determined by the proposed method inthe scopeof this thesis. Thus, The negative impacts of the traditional approach, such as cost increases and loss of time are reduced.
Benzer Tezler
- Asenkron motorların elektriksel ve mekanik parametrelerinin belirlenmesinde genetik ve diferansiyel evrim algoritmalarının başarım değerlendirmesi ve karşılaştırması
Performance evaluation and comparison of genetic and differential evolution algorithms in determination of electrical and mechanical parameters of induction motors
İMRAN AYBÜKE POLAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNiğde Ömer Halisdemir ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT BARUT
- Determination of equivalent circuit parameters of three phase induction machines with finite elements
Üç fazlı asenkron motorların eşdeğer üzere elemanlarının sonlu elemanlar yöntemi ile hesaplanması
ANIL ÇEKİÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
1998
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. H. BÜLENT ERTAN
- Digital control of a hot water supply system using solar energy
Başlık çevirisi yok
MEHMET EMİN GEZMİŞOĞLU
- Üç fazlı sincap kafesli asenkron motorun ansys ve flux2d hazır paket programları ile performansının incelenmesi
Başlık çevirisi yok
HARUN AÇIKGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Bilim Dalı
PROF. DR. NURDAN GÜZELBEYOĞLU
- On steady-state performance estimation of three-phase induction motors
Üç fazlı asenkron motorların sürekli-hal performans kestirimi
RAMI AL SAMARAAE
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜR ÜSTÜN