Geri Dön

Anahtarlamalı relüktans motorun genetik bulanık mantık kullanılarak tork rıpıl minimizasyonu

Torque ripple minimization of a switched reluctance motor by using genetic fuzzy logic

  1. Tez No: 640723
  2. Yazar: MURAT ARSLAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OĞUZ ÜSTÜN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 113

Özet

Bu tezde anahtarlamalı relüktans motorda (ARM) genetik bulanık mantık ile tork rıpıl minimizasyonu üzerinde incelemeler yapılmıştır. Tork rıpıl minimizasyonu enerji verimliliğini göz önünde bulundurarak tork kontrolü ile gerçekleşmektedir. Tork kontrolünde tork paylaşım fonksiyonları (TPF) kullanılmıştır. TPF'nin tork rıpıl minimizasyonu üzerindeki etkileri incelenmiştir. Buradaki TPF'de geleneksel yöntemlerin aksine iletime geçme açısı, yükselme açısı, düşme açısı, kesim açısının tork rıpıllara etkisi incelenmiştir. Tork rıpıl azaltılması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda ARM'nin akı-akım-pozisyon ve tork-akım-pozisyon verileri ANSYS programı ile sonlu elemanlar methodu (SEM) kullanılarak farklı sarım sayılarında elde edilmiştir. Buradan elde edilen veriler kullanılarak, genetik – yapay sinir ağları yardımıyla ARM'nin modeli çıkartılmıştır. Bu model yardımı ile ARM'nin endüktans karakteristiği incelenmiştir. Bu incelemeler doğrultusunda sarım sayısını arttırmanın avantajları gözlemlenmiştir. Sonrasında motorun tork sürme sistemi için yeni bir yaklaşım olan genetik – bulanık mantık önerilmiş ve tasarımı yapılmıştır. Tasarlanan bu yapının bilgisayar üzerinde simulasyonları gerçekleştirilmiştir. Bulanık Mantık'ın (BM) tork ve akı kural tabanları Genetik Algoritmalar (GA) ile belirlenmiştir. Önerilen yöntem ile üç açılı ve dört açılı olarak farklı hız ve torklarda simulasyonları yapılmıştır. Bu simulasyonların sonucunda önerilen dört açılı genetik fuzzy optimizasyon tekniği kullanıldığında geniş tork ve hız aralıklarında geleneksel yöntemlere göre tork rıpıllarının azaldığı açıkca görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Torque ripple minimization has been investigated by using with genetic fuzzy logic algorithm of switched reluctance motor (SRM) drive. Torque ripple minimization has been utilized to enable the energy efficiency. Torque sharing function (TSF) has been used in torque control. Torque ripple minimization has been examined on the effects of TSF. Turn on angle, rising angle, falling angle, turn of angle affect the torque ripple. SRM's flux-current-position and torque-current-position data has been obtained by using the finite element method (FEM). SRM's model has been created with the help of genetic - artificial neural networks. Inductance characteristic of SRM has been examined with this model. We have seen the advantages of increasing the number of turns. Genetic - fuzzy logic controller is proposed for the motor's torque drive system. Torque and flux rule bases of Fuzzy Logic has determined with Genetic Algorithms (GA). Three-angle and four-angle simulations have done with the proposed method. As a result, the torque ripple has been reduced by using the proposed four-angle genetic fuzzy optimization technique.

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 genetik uyarlamalı denetleyici ile hız denetiminin gerçekleştirilmesi

    Implementation of speed control of a switched reluktance motor with genetic adaptive controller

    TUNCAY YİĞİT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ÇETİN ELMAS

    Y.DOÇ.DR. MUHAMMED AKCAYOL

  3. 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

  4. 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

    CEM ERKAN KILINÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİNE BOSTANCI

    PROF. DR. HULUSİ BÜLENT ERTAN

  5. Anahtarlamalı relüktans motorun denetimi

    Control of switched reluctance motor

    HAYATİ ÜNSAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET GEDİKPINAR