Geri Dön

Determination of commutation sector in sensorless control of BLDC motors by maximum likelihood estimation method

Fırçasız doğru akım motorlarının algılayıcısız kontrolünde komütasyon bölgesinin en büyük olasılık tahmini yöntemi ile tespiti

PDF İndir

  1. Tez No: 664754
  2. Yazar: ABDULKERİM AHMET KAPLAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA AHMET KOCABAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 92

Özet

Fırçasız motorlar, yüksek güç yoğunlukları ve verimleri nedeniyle günümüz teknolojisinin vazgeçilmezi haline gelmiştir. Fırçasız motorlar son yıllarda elektrikli araç üretiminden uzay uygulamalarına kadar birçok farklı uygulama alanına sahiptir. Örnek olarak, Elektrikli araçlar, sürüş için tekerleğin içinde bir tür fırçasız motor olan hub motorları kullanmaktadır. Literatürde birçok araştırmacı tarafından en çok karıştırılan konu fırçasız motorların sınıflandırılması ve isimlendirilmesi olarak ifade edilebilir. Bu tip motorlar ters-emk dalga formu tipine göre ve ayrıca hava boşluğu şekillerine göre sinüzoidal ve trapezoidal olarak ayrılabilir. Bu nedenle bunlar fırçasız doğru akım motorları veya sabit mıknatıslı senkron motorlar olarak adlandırılır. Ters-emk dalgalarının bu şekilde meydana gelmesinin altında yatan sebep, motorun yapısından değil, motorun sürüş tarzından kaynaklanmaktadır. Hem sabit mıknatıslı senkron motorların hem de fırçasız doğru akım motorlarının genel yapıları aynıdır, ancak sadece sürüş yöntemleri farklıdır. Fırçasız motorlar sırasıyla stator ve rotor adı verilen dönen ve dönmeyen yapısal parçalardan oluşur. Bu motorların statorları klasik 3 fazlı elektrik sargılarından oluşmaktadır. Bu sargılar, motor hava boşluğunda değişken bir manyetik alan oluşturmak için bir invertör tarafından beslenir. Fırçasız motorların rotoru, rotor üzerine yerleştirilmiş manyetik malzemelerden ve kalıcı mıknatıslardan oluşur. Rotor tarafındaki sabit mıknatısların kullanılması, bu tip motorları muadillerine göre daha verimli hale getirir. Çünkü makinenin rotor tarafında rotor bakır kaybı olmamaktadır. Eşdeğerlerine göre daha yüksek verimlilikleri ve yüksek güç yoğunlukları olmasına rağmen, bu tür motorların genel sistem maliyeti pahalıdır. Sorunun nedeni bu tip motorların direkt olarak sürülememeleri olarak ifade edilebilir. Bu tür motorlar, uygun kontrol için mikrokontrolör tarafından kontrol edilen karmaşık güç elektroniği devreleri ve pahalı sensörler gerektirir. Bu sensörler, motor ve sistem maliyetini arttırmanın yanı sıra motorda fazladan yer kaplamaktadır. Bu durumda motorun güç yoğunluğunun azalmasına neden olur. Bununla alakalı olarak bu tip motorlar için algılayıcısız kontrol yöntemleri kaçınılmaz hale gelmiştir. Fırçasız motorların sensörsüz kontrolünde kuşkusuz en önemli konu rotor konumunun doğru tespit edilmesidir. Rotorun konumu doğru algılanmadığında, motor yüklendiğinde rotorun kilitlenmesine neden olabilir. Bu olduğunda, çok yüksek akımlar anında sargılar üzerinden akar. Böyle bir olay meydana gelirse, motor veya sistem kullanılamaz hale gelebilir. Fırçasız doğru akım motorları piyasada yaygın olarak kullanılan fırçasız motor tipi olarak belirtilebilir. Çünkü bu tip motorlar piyasadaki en ucuz algılayıcı olan 3 hall tipi algılayıcı ile kontrol edilebilmektedir. Bu hall algılayıcılarından elde edilen bilgilere göre motorun komütasyonu gerçekleştirilebilir. Fırçasız bir motoru bu şekilde kontrol etmek, stator sargılarında trapezoidal ters-emk dalga formunu görmeyi sağlar. Bundan dolayı, bu tür bir kontrol yöntemi trapezoidal sürüş yöntemi olarak adlandırılır. Literatür derinlemesine incelendiğinde, algılayıcısız kontrol yöntemlerinin çoğu bu hall algılayıcı değerlerini fırçasız motorun durum değişkenlerinden tahmin etmeye çalışır. İncelenen literatürden anlaşıldığı üzere, literatürde önerilen ve kanıtlanmış çok sayıda algılayıcısız trapezoidal sürüş yöntemi vardır. Bununla birlikte, tüm yöntemler arasında bir yöntem diğerlerinden daha popülerdir. Bu yöntemin adı, ters-emk sıfır geçiş noktası algılama yöntemidir. Bu yöntem, bu yöntemin çok basit elektronik devrelerle uygulanabilmesi açısından diğerlerinden farklıdır. Bu yöntemin diğerlerine göre daha popüler olmasının nedeni ters-emk sıfır geçiş yönteminin yazılım olmadan da gerçekleştirilebilmesidir. Bu yöntemde, her faz gerilimini karşılaştırıcılarda doğru akım bara gerilimi veya motor nötr noktası ile karşılaştırarak da sensör sinyallerini elde etmek mümkündür. Ters-emk sıfır geçiş noktası algılama yöntemi, insansız hava araçlarının pervanelerinin hızını kontrol eden elektronik hız kontrol devrelerinden uzay araçlarına kadar birçok yerde günümüzde kullanılmaktadır. Bu yöntemin avantajlarının yanı sıra doğal olarak birtakım dezavantajları da mevcuttur. Bu dezavantajlardan en önemlisi, bu yöntemin gürültüye duyarlı olmasıdır. Ayrıca bu yöntem geniş hız aralıklarında da kullanılamaz. Bu nedenlerle, bu dezavantajları ortadan kaldırabilecek yeni bir sensörsüz trapezoidal kontrol yöntemi bu çalışmada önerilmiştir. Bu yöntemin adı, maksimum olasılık tahmin yöntemine dayalı motor sektörü algılama yöntemidir. En büyük olasılık tahmin yöntemiyle rotor pozisyonu algılama algoritması, istatistiksel tabanlı bir algoritmadır. Bu algoritma, daha önce motor durum değişkenlerinden alınan verileri istatistiksel olarak değerlendirerek motorun olasılık haritasını elde etmeye yardımcı olur. Bu haritayı elde etmek için ilk olarak alınan veriler sektörlere göre sınıflandırılır. Daha sonra her sektörün ortalama ve standart sapma değerleri elde edilerek sektör olasılık dağılım fonksiyonları hesaplanır. Ters- emk'nın Clarke dönüşüm işlem çıktıları, bu olasılık dağılımı işlevlerine girdi olarak kullanılır. Daha sonra olasılık değeri en yüksek olan fonksiyonun sektörü rotorun bulunduğu sektör olarak belirlenebilir. En büyük olasılık tahmin yöntemiyle motor sektörü algılama algoritması, ters-emk sıfır geçiş noktası algılama yönteminin bir iyileştirmesi olarak düşünülebilir. Çünkü bu yöntem, motor ters-emk dalga formlarının clarke dönüşümleri elde edilerek sınıflandırılmasına dayanmaktadır. Genel algoritması ters-emk sıfır geçiş noktası algılama algoritmasına benzerdir. Bu çalışmada, Texas Instruments'ın DRV8301 güçlendirici paketi kartında bulunan inverter ile sürüş prosedürleri gerçekleştirilmiştir. Deney düzeneğinin yüksek güç tarafını kontrol eden bu kartı kontrol etmek için C2000 F28027F fırlatma panosu kullanıldı. Ters-emk sıfır geçiş noktası algılama algoritması ve BLDC motor uygulamasının en büyük olasılık tahminine dayalı sensörsüz kontrolü, deneysel bir kurulum hazırlanarak uygulamaları yapılmıştır. Deney düzeneğinden alınan veriler, yeni önerilen yöntemi geliştirmek için Matlab ve Simulink ortamında analiz edilmiştir. Ayrıca bu yöntemlerin teorik modelleri de verilmektedir. Daha sonra bu yöntemler karşılaştırılarak avantajları ve dezavantajları ortaya çıkarıldı. Önerilen yeni yöntemin literatürde yer almayan matematiksel arka planı sunulmuştur. Karşılaştırma sonucunun incelenmesi BLDC motor sıfır geçiş noktası tespiti tabanlı kontrol yönteminin gürültüye duyarlı olduğunu göstermiştir. Ters-emk sinyallerindeki gürültü nedeniyle ani değişiklikler bu yöntemde erken komütasyon süreci sorununa yol açar. Yeni önerilen en büyük olasılık tahminine dayalı komütasyon algoritması bu sorunu çözmeyi amaçlamaktadır. Sonuç olarak, bir istatistiksel olasılık yöntemi, BLDC motorların ters-emk sıfır geçiş algılama kontrol yöntemi ile birleştirildi. Güncel ters-emk sıfır geçiş yönteminin geniş hız aralıklarında komütasyon kontrolünde dezavantajları olmasına rağmen, yeni önerilen yöntemin tüm hız aralıklarında güvenilir olduğu gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

Brushless motors are indispensable in today's technology due to their high power density and efficiency. Brushless motors have many different applicational areas in recent years, from electric vehicle production to space applications. As an example, electrical vehicles use hub motors which are a type of brushless motor that is placed inside the wheel for traction. A confusing subject for many researchers in the literature can be stated as the classification and naming of the brushless motors. These types of motors are separated into two according to their air-gap flux shape, also to Back-EMF waveforms which are trapezoidal and sinusoidal. That's why they are named as brushless direct current motors or permanent magnet synchronous motors respectively. The reason determining the shape of Back-EMF waves is not due to the structure of the motor but to the driving style of the motor. General structures of both permanent magnet synchronous motors and brushless direct current motors are the same, nevertheless only driving methods are different. Brushless motors consist of rotating and non-rotating structural parts called stator and rotor, respectively. The stators of these motors accommodate classical 3-phase electrical windings. These windings are fed by an inverter to generate a variable magnetic field in the motor air-gap. The rotor of the Brushless motors is made of magnetic materials and permanent magnets that are placed on the rotor. Usage of the permanent magnets on the rotor side makes these types of motors more efficient than its counterpart, because there is no rotor copper loss on the rotor side of the machine. Although their efficiency and power density are higher than that of their equivalents, the overall system cost of those types of motors' is expensive. The reason for the problem can be stated as these types of motors cannot be driven directly. Such motors require complex power electronics circuits that are controlled by a microcontroller, and expensive sensors for proper control. These sensors increase the cost of the motor and the system as well as they occupy extra places on the motor. Accordingly, this can cause the power density of the motor to decrease. Related to this, sensorless control methods have become inevitable for these types of motors. Undoubtedly, the most important issue in the sensorless control of brushless motors is the correct detection of the rotor position. When the position of the rotor is not detected correctly, it may cause the rotor to be locked when the motor is loaded. When this happens, very high currents flow instantly over the windings. In this case, the motor or system may become unusable. Brushless direct current motors can be stated as broadly used brushless motor type in the market. Because these types of motor can be controlled with 3 hall sensors which are the cheapest sensor in the market. According to the information received from these hall sensors, the commutation of the motor can be realized. Controlling a brushless motor in this way causes to have a trapezoidal Back-EMF waveform on the stator windings. Due to that, this kind of control method is called a trapezoidal driving method. When the literature is deeply examined, most of the sensorless control methods try to estimate the same information to be received from the hall sensors values from brushless motor's state variables. As understood from the examined literature, there are lots of sensorless trapezoidal driving methods that were proposed and proven in the literature. However, among all of the methods, one method is more popular than others. The name of this method is the Back-EMF zero-crossing point detection method. This method differs from others so that it can be implemented with very simple electronic circuits. The reason why this method is more popular than the others is that the Back-EMF zero-crossing method can be also performed without software. In this method, it is possible to obtain the sensor signals also by comparing each phase voltage with direct current bus voltage or motor neutral point in comparators. The Back-EMF zero-crossing point detection method is used today in many places, from electronic speed control circuits that control the speed of the propellers of unmanned aerial vehicles to those of spacecraft. Besides its advantages, naturally, it also has some disadvantages. The most important of these disadvantages is that this method is sensitive to noise. In addition, this method also cannot be used in wide speed ranges. For these reasons, a new sensorless trapezoidal control method was proposed in this study that can eliminate these disadvantages. The name of this method is the maximum probability estimation method based motor sector detection method. The rotor position detection algorithm with the maximum likelihood estimation method is a statistical-based algorithm. This algorithm helps to obtain the probability map of the motor by statistically evaluating the data that previously taken from the motor state variables. In order to obtain this map, firstly, the data received are classified according to sectors. Then, sector probability distribution functions are calculated by obtaining the mean and standard deviation values of each sector. Back-EMF's Clarke transformation operation outputs are used as input to these probability distribution functions. Then, the sector of the function with the highest probability value can be determined as the sector in which the rotor is actually located. The motor sector detection algorithm with the maximum probability estimation method can be considered as an improvement to Back-EMF zero-crossing point detection method. Because this method is based on the classification of motor Back-EMF waveforms by obtaining Clarke transformations. Its general algorithm is similar to the Back-EMF zero-crossing point detection algorithm. In this study, driving procedures were carried out by an inverter which is located on the DRV8301 booster pack card of Texas Instruments. C2000 F28027F launchpad board was used to control this board which controls the high power side of the experimental setup. The Back-EMF zero-crossing point detection algorithm and maximum likelihood estimation based sensorless control of BLDC motor application, implementations were made by preparing an experimental setup. The data taken from the experimental setup has been analyzed through Matlab and Simulink to improve the newly proposed method. In addition, theoretical models of these methods were given. Later, these methods were compared and their advantages and disadvantages were revealed. The mathematical background of the proposed new method, which does not exist in the literature, was presented. Examining of the compared results showed that BLDC motor zero-crossing point detection-based control method is sensitive to noise. Abrupt changes in the Back-EMF signals due to noise lead to the problem of the early commutation process in this method. The newly proposed maximum likelihood estimation-based commutation algorithm aims to solve this problem. Consequently, a statistical probability method was merged with the Back-EMF zero-crossing detection control method of BLDC motors. It was shown that the newly proposed method is reliable at all speed ranges although the up-to-date Back-EMF zero-crossing detection methods have drawbacks in commutation control over wide speed ranges.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    418969

    Alt yüklenici sözleşmelerinde riskler ve meydana gelen uyuşmazlıklar arasındaki ilişkinin modellenmesi

    Modelling the relationship between risks and disputes in subcontractor contracts

    GÖKÇE BAKİOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DENİZ İLTER

  2. Tez No

    338760

    Üniversite kampüsündeki araç plaka tanıma ve takibi için matematik ve algoritmik ilkeler

    University campus vehicles number plate recognition and following mathematical and algorithmic principles

    AHMED AMİR KHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MAHİT GÜNEŞ

  3. Tez No

    825956

    Determination of spatial distributions of greenhouses using satellite images and object-based image analysis approach

    Nesne tabanlı sınıflandırma yaklaşımı ve uydu görüntüleri kullanılarak seraların mekansal dağılımının belirlenmesi

    GİZEM ŞENEL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÇİĞDEM GÖKSEL

    PROF. DR. MANUEL ANGEL AGUILAR TORRES

  4. Tez No

    721124

    Accuracy assessment of direct and indirect georeferencing of UAV based images

    İHA tabanlı görüntülerin doğrudan veya dolaylı coğrafi referanslandırılasının doğruluklarının değerlendirilmesi

    WAFA M.A. THIAB

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER

  5. Tez No

    81841

    Türkiye'de eğitim harcamalarının analizi ve yükseköğretimde maliyetler

    An analysis of education expenditures and cost of higher education in Turkey

    HÜSEYİN ERGEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Eğitim ve ÖğretimHacettepe Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. YÜKSEL KAVAK

Geri Dön