Geri Dön

An analytical approach for determination of optimal stator/rotor saliency number of a switched reluctance motor

Anahtarlamalı relüktans motorun optimal stator/rotor kutup sayısını belirlemek için analitik bir yaklaşım

  1. Tez No: 624245
  2. Yazar: CEM ERKAN KILINÇ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİNE BOSTANCI, PROF. DR. HULUSİ BÜLENT ERTAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 166

Özet

Bu çalışmanın amacı, hibrit elektrikli araç uygulamaları için anahtarlamalı relüktans motorun (ARM) optimal stator ve rotor kutup sayısını araştırmaktır. Bu amaçla, öncelikle teorinin ve kodlamanın uygulanmasındaki olası hataları belirlemek için daha önce geliştirilmiş bir ARM analiz yazılımı incelenmiştir. Performans tahmin yöntemi, sayısal alan çözümü ile üretilen normalize edilmiş bir kutbu bağlayan akı ve kuvvet verilerinin kullanımına dayanmaktadır ve yazılımda polinom tabanlı bir interpolasyon benimsenmiştir. Bu yaklaşımın öngörülen ve ölçülen sonuçların tork-pozisyon-akım ve bağlayan akı-akım-pozisyon karakteristiklerinin karşılaştırılmasıyla doğru sonuçlar ürettiği gösterilmiştir. Simülasyonlar için detaylı bir kullanıcı arayüzü oluşturulmuştur. Yazılım üzerinde çalışma tamamlandığında, performans tahmininin (statik tork-konum, bağlayan akı-akım, ortalama tork vb.) doğruluğu, simülasyon sonuçlarının iki farklı ARM üzerinde yapılan deney sonuçlarıyla karşılaştırılmasıyla test edilmiştir ve sonuçların tutarlı olduğu tespit edilmiştir. Son olarak, bu yazılım optimum stator (Ns) ve rotor (Nr) kutup sayılarını belirlemek için genetik algoritmaya dayanan bir optimizasyona yerleştirilmiştir. Optimizasyonun amaç işlevi, belirtilen boyutlar içerisinde elde edilebilecek maksimum ortalama tork olarak tanımlanmıştır. Optimizasyon, izin verilen farklı kutup kombinasyonları için yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar kutup oranının 18/12'nin üzerine artmasının belirtilen problem için herhangi bir tork yoğunluğu artışı sağlamadığını göstermektedir. Ayrıca, bu hibrit elektrikli araç uygulamasında halihazırda kullanılan motora göre tork yoğunluğunda yaklaşık yüzde onluk bir iyileşmenin mümkün olduğu bulunmuştur.

Özet (Çeviri)

The purpose of this study is to seek the optimal stator and rotor saliency number of a switched reluctance motor (SRM) for hybrid electrical vehicle (HEV) applications. For this purpose, first a previously developed SRM analysis software is investigated to identify possible errors in implementation of both the theory and the coding. Performance prediction method is based on the use of normalized force and permeance data produced via numerical field solution, and a polynomial based interpolation is introduced in the software. This approach is shown to produce accurate results through the comparison of predicted and measured results for the torque-position-current and flux linkage-current-position characteristics. A detailed user interface has been developed for simulations. Once the study on the software is completed, its performance prediction (such as static torque-position, flux linkage-current, average torque, etc.) accuracy is tested through the comparison of the simulation results and measurements of two different SRMs, which are found to be in good agreement. Finally, this software is embedded in an optimization procedure based on genetic algorithm to seek the optimal stator (Ns) and rotor (Nr) saliency numbers. The objective function of the optimization is defined as the maximum average torque attainable within specified dimensions. Optimization is done for different allowable pole combinations. Obtained results indicate that increasing Ns/Nr ratio above 18/12 does not yield any torque density improvement for the specified problem. It is also found that about 10 percent improvement in torque density is possible over the motor currently used in this HEV application.

Benzer Tezler

  1. Asenkron motorun işletme kayıplarının sürücü ve kontrol tabanlı azaltılması

    Drive and control based reduction of operational loss in induction motor

    BARIŞ CEVHER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA TURAN

  2. Doğrusal olmayan sistemler için model öngörülü kontrol yöntemine ters optimal kontrol yapısının katılması

    Injection of inverse optimal control structure to model predictive control method for non-linear systems

    LÜTFİ ULUSOY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜJDE GÜZELKAYA

  3. Deneysel tasarım uygulanarak yüksek performanslı sıvı kromatografisi ile hidrokortizon tayini ve geçerli kılınması

    Determination and validation of hydrocortison by high performance liquid chromatography using experimental design

    GÜLAY ÇETİN TARLA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    KimyaGazi Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZCAN YALÇINKAYA

  4. Tek diyotlu bir fotovoltaik (PV) hücre/modül modelinin parametre için yeni bir yaklaşım

    A new approach for parameter estimation of a single-diode model of photovoltaic (PV) cells/modules

    BİLGE KAAN ATAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Mühendislik BilimleriTokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ULAŞ EMİNOĞLU

  5. Adaptive inverse optimal controller design for non-affine nonlinear systems using machine learning techniques

    makine öğrenmesi teknikleri kullanarak doğrusal ve afin olmayan sistemler için adaptif ters optimal kontrolör tasarımı

    MUHAMMET EMRE SANCI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL