YSA'lı rotorakışı gözlemcilik vektör denetimi
Neural network based rotor-flux observer for vector control
- Tez No: 66444
- Danışmanlar: PROF. DR. EMİN TACER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1997
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
ÖZET Bu tezde sincap kafesli asenkron makinanın gerilim aradevreli rotor akısı yönlendirilmiş doğrudan vektör denetiminin simülasyonu gerçekleştirilmiştir. Akı modelinin bir bölümünde ileri yönde çok katmanlı algılayıcılı bir YSA kullanılmıştır. Makina modelinde ise, isO, isD, imrD, imrQ durum değişkenleri olarak seçilmiş ve matematiksel model 4. mertebeden Runge-Kutta sayısal integrasyon yöntemiyle çözülmüştür. Model oluşumu sırasında uzay fazörlerinden yararlanılmıştır. Dik eksenli asenkron makinanın simülasyonu MATLAB programlama dilinde yazılmıştır. Tezde, asenkron makinanın DA makinasına vektör denetimi yardımıyla benzetilmesi anlatılırken asenkron makinanın rotor akısı yönlendirilmiş vektör denetiminin simülasyonu da yapılmıştır. Gerilim aradevreli tipinde olduğu için kullanılan kontrolör sayısı da fazla olmuştur. 5 adet kontrolörün 10 adet katsayısının deneme yanılma yöntemiyle seçilmesinden ötürü sistemin optimum çalıştığını iddia etmek doğru olmayacaktır. Uygun parametre seçimi kararlık, kararlı hal hatalarının sıfıra gitmesi, ve cevaptaki aşımların az olması gibi olumlu sonuçlar doğurur. Yapay sinir ağlan hakkında genel bir bilgi verildikten sonra çok katmanlı ağlar incelenmiştir. Geriye yayılım algoritmasının çıkarımı, hem çıkış katmanındaki hem de saklı katmandaki bir nöron için yapılmıştır. Hatanın geriye doğru yayılması gösterilmiştir. Ardından yapay sinir ağları ile dinamik doğrusal olmayan sistem tanıma hakkında bilgi verilirken bir adet örnek simüle edilmiştir. Gerilim aradevreli vektör denetiminin simülasyonunda yapay sinir ağlan akı modelinde kullanılmıştır. Akı modelini oluşturan iki denklemden sadece rotor mıknatıslama akımının genliğini veren denklem normalize edilerek ağa öğretilmiştir. Eğitimde momentum sabiti ve öğrenme katsayısı uygun seçilmiştir. Eğitilen ağın da katılmasıyla oluşturulan vektör denetimi istenilen sonucu verebilmektedir. Çizdirilen şekillerle yapay sinir ağlarının vektör denetiminde kullanılabileceği kanıtlanmıştır.
Özet (Çeviri)
SUMMARY NEURAL NETWORK BASED ROTOR-FLUX OBSERVER FOR VECTOR CONTROL In this thesis various simulations are given for obtaining direct vector control of a cage induction machine with a voltage-fed inverter under rotor-flux-orientation where a part of the flux model is realised with a feedforward artificial neural network. The whole induction machine model is discretized with fourth order Runge-Kutta numerical integration method. However Euler method is also used for mechanical part of the system where friction constant is omitted. The space phasor theory has been used to derive the integral part of the electromechanical side of the induction machine where stator windings are uniformly distributed in order to obtain a sinusoidal MMF around the rotor periphery. Therefore machine can be classified as a symmetrical machine. Under these assumptions, the induction machine models are given The last one which is deduced by the help of space phasor theory is expressed as, Rs+pLs "COiLs PLm -(öjLn CÖlLs Rs + PLs COxL,» PLm PLn -SG)lLn Rr + PL -SÛ)lL s^Ln pL» scOxL Rx+pL. 1«. L (2.44) where stator and rotor quantities are given in quadrature axes. Using the isQ, iso, Wd, imrQ and Or as state variables induction machine model is simulated using MATLAB programming language. Electromagnetic torque versus angular speed diagram is depicted as below. In Chapter 3 vector control of induction machine is summarized. The comparison between DC machines and induction machines - in electromagnetic torque production - is given. The necessary steps, which should be taken into account to achieve decoupling of the stator current to flux-producing and torque-producing components, are explained in detail. The basis of vector control of AC machines is explained by the analysis of magnetizing-flux-oriented vector control of cage (short- circuit) induction machine. The difference between the direct and indirect vector control of AC machines is emphasized and additionally direct method using a flux model is thoroughly studied. Because of the selection made for the inverter type, the stator voltage equations are not dropped from the vector control part of the drive system.50 100 150 200 Açısal hız [rad/s] Figure 2.9 Electromagnetic torque vs. angular speed Therefore a decoupling circuit which decouples (ending the interaction between two axes) the is* and the i^, from each other. If the converter is on the rotor side, the monitored rotor currents will ease the implementation. On the contrary, if the machine is supplied by a current-controlled PWM with fast current control loops, the stator can accurately follow the reference currents while the stator equations are not included in the drive's model. In the voltage-fed rotor-flux-oriented direct vector control of induction machine, the independent control of the direct and quadrature axis of the stator currents is required. This can only be achieved if the stator voltage equations are decoupled and two stator components are indirectly controlled by controlling the terminal voltages of the machine. In the model used, a FG (Function Generator ) is employed in order to cope with the inconvenient situation above base speed. By the help of the FG, field weakening is achieved. In the FG, below base speed a constant maximal value is obtained and above base speed this value is reduced in inverse proportion to the rotor speed. FG is implemented in MATLAB code as below (for imrnonrinai=6. 1 A), FUNCTION GENERATOR if abs(wr)>184 & abs(wr)
Benzer Tezler
- Asenkron makinenin mikrodenetleyici destekli yapay sinir ağı kullanarak hız algılamasız uzay vektör ayarı ile denetimi
The control of asynchronous machine with speed sensorless space vector modulation by using microcontrollers based artificial neural network
TARIK ERFİDAN
Doktora
Türkçe
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. BEKİR ÇAKIR
- Gesture recognition for humanoid robot assisted interactive sign language tutoring
İnsansı robot destekli etkileşimli işaret dili eğitimi için işaret tanıma
BEKİR SITKI ERTUĞRUL
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HATİCE KÖSE
- Solar radiation prediction in solar energy systems using ANN models
Başlık çevirisi yok
AIMEN E M SARKEZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKarabük ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NECMİ SERKAN TEZEL
- Studying seepage in a body of earth-fill dam by (artificial neural networks) ANNs
Toprak dolgu baraj gövdesindeki sızmanın yapay sinir ağları (YSA) ile incelenmesi
DENİZ ERSAYIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
İnşaat Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsüİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKMEN TAYFUR
- Yapay sinir ağları ile öngörü modelleme tekniği kullanarak öğrenci başarı durumu öngörü modellemesi üzerine
On predictive modeling of student achievement using prediction modeling technique with artificial neural networks
MURAT CEYLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mühendislik BilimleriİSTANBUL NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NESİBE MANAV MUTLU