Elektrik makinalarının kontrolunda bulanık mantık uygulaması
The Application of fuzzy logic in controller of electrical machines
- Tez No: 67158
- Danışmanlar: PROF. DR. İHSAN GÖK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Eğitim ve Öğretim, Electrical and Electronics Engineering, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1997
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
ÖZET Günümüzde, bilim ve teknolojinin hızla gelişmesi, kontrol alanında bir çok karışık ve çözülmesi zor problemleri ortaya çıkarmıştır. Bu problemlerin çözümünde, klasik ve modern kontrol sistemleri yetersiz kalmıştır. Bunun üzerine, insan beyninin iş yapma yeteneğinden yararlanılarak, zeki kontrol sistemleri ortaya çıkarılmıştır. Yapay zeka, bulanık mantık, örnek tanımlama ve sinir ağlarından oluşan bu zeki kontrol sistemlerinde önemli derecede gelişmeler sağlanmıştır. Bu kontrol sistemleri sayesinde, zor ve karışık problemler kolayca çözülerek, klasik ve modern kontrolculardan daha güçlü, sağlam, verimli ve ekonomik kontrol sistemleri elde edilmiştir. Bu çalışmada, bulanık mantık kontrolculan ve elektrik makinalannın kontrolünde, bulanık mantık uygulaması incelenmiş olup, şu konulara yer verilmiştir. Birinci bölümde, bulanık mantık ve kontrolcüsü üzerinde genel bir giriş yapılmıştır. İkinci bölümde, klasik mantık ve bulanık mantık konulan ele alınarak, karşılaştırmalar yapılmıştır. Ayrıca günümüzde, bulanık mantığın uygulama alanları da incelenmiştir. Üçüncü bölümde, bulanık küme teorisine yer verilmiştir. Bu bölümde, bulanık mantıkdaki matematiksel işlemler, üyelik fonksiyonları ve şekilleri incelenmiştir. Dördüncü bölümde, bulanık dinamik sistemler ve çeşitleri ele alınarak bulanık mantık kontrolculan ve yapısı incelenmiştir.Beşinci bölümde elektrik makinalarımn kontrolünde bulanık mantığın uygulanması konusu incelenmiştir. Burada konu, asenkron motorlar ve doğru akım motorları olarak genelleştirilmiştir. Son bölümde ise bir doğru akım fan motorunun bulanık kontrol tasarımı yapılarak, simülasyon programı hazırlanarak ek'de sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
SUMMARY Fuzzy Logic is recently finding wide popularity in various applications that include management, economics, medicine and process control systems. Fuzzy logic theory is introduced firstly by Lotfi A. Zadeh of Berkeley in 1965[]. The first application of fuzzy theory to control systems is developed by Mamdani in 1974 [2]. Recent applications of fuzzy control in water quality control, automatic train operation system, automatic container craine operation system, elevator control, automobile transmission control, fuzzy logic controller hardware systems, fuzzy memory devices, fuzzy computers, traffic junction, cement kiln, aircraft flight control, robot control, automobile speed control, model - car parking and turning, activated sludge process, washing machines, power systems, nuclear reactor control have pointed a way for an effective utilization of fuzzy control in the contex of complex ill - defined processes that can be controlled by an experienced human operator without any knowledge of their underlying dynamics [3]. Fuzzy logic, unlike the crispy logic in Boolan theory, deals with uncertain or imprecise situations. A variable in fuzzy logic has sets of values which are characterized by linguistic expressions, such as zero, small, medium, large etc. These linguistic expressions are represented numericaly by fuzzy sets. Every fuzzy set is represented by a membership function, which varies from 0 to 1. The variables of the conventional set theory are 0 and 1. A fuzzy logic control is based on the idea of incorporating the experience or expert knowledge of a human expert to derive an improved strategy for the control of a process and there by achieve better system performance. A fuzzy control algorithm for a process control system embeds the intuition and experience of an operator, designer andresearcher. The is does not need accurate mathematical model of a plant and therefore, it suits well to a process where the model is unknown or ill - defined. The fuzzy control also works well for complex nonlinear multi - dimensional system, system with parameter variation problem, or where the sensor signals are not precise. The fuzzy control is basicaly nonlinear and adaptive in nature, giving robust performance under parameter variation and load disturbance effect. Fuzzy logic control is therefore a very attractive alternative to other conventional types of adaptive and non - adaptive controllers. A fuzzy logic controller is based on the collection of control rules. They are defined as fuzzy conditional statements of the type IF... THEN... where both the antecedent part (IF...) of each rule are expressed in linguistic form. The variables involved in the antecedent part are the inputs of the fuzzy logic controller and the consequent part are the outputs. A fuzzy logic controller contains four main blocs including fuzzification, knowledge base, inference engine and defuzzifier. The fuzzification converts a crisp input signal (error and change error ) into fuzzified signals that can be identified by level of membership in the fuzzy set. The knowladge base is composed of a data base and a rule base. The data base consisting of input and output membership functions, provides information for the appropriate fuzzification operations, inferece engine and defuzzification. The rule base is made up of a set of linguistic rules relating the fuzzy input variables to the desired fuzzy control actions. The inference mechanism uses collection the collection of linguistic rules to convert the input conditions into a fuzzified output. The defuzzification converts the fuzzy outputs into crisp control signals. XIAs in many areas, fuzzy logic has found an important place in control of electrical machines. Conventional controllers for electric motors have been developed by mathematical models. But in many cases, they can not cope for a disturbance, a nonlinear system and complex system which are characteristics of porticularly induction machines. In the worst case, the system may be unstable. Therefore fuzzy logic controller is very important to design a robust controller for the electrical machines. In another application, an efficiency optimazation method uses a fuzzy controller based on drive measured input power, thus yielding true optimum efficiency operation with fast convergence. At steady state light load condition, a fuzzy controller adaptively decrements the excititation current on the basis of the measured input power such that for a given torque and speed, the drive settles down to the minimum input power. Fuzzy logic has researched an important role in control of electrical machines that switched reluctance motors, servo motors, step motors, bruchless dc motorsetc. This study contains six main chapters. In the first chapter fuzzy logic has been introdused. The second and third chapter describe fuzzy logic concept and fuzzy logic theory. In the fourth chapter, fuzzy logic controller has been explained. The sixth chapter defines the application of fuzzy logic control to electrical machines. Finally, the application of fuzzy logic controller for a direct current fan motor has been given and the computer program developed for controlling the fan motor is explaned. xn
Benzer Tezler
- Elektrik makinaları kontrolünde bulanık mantığın uygulanması
Fuzzy logic applications in control of electrical machines
NESLİHAN KEPEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. M. EMİN TACER
- Fırçasız doğru akım (DA) motorlarının bulanık mantık yöntemi ile kontrolü
Fuzzy logic control of brushless DC motors
NACİ GENÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYüzüncü Yıl ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET BAYRAK
- Sürekli mıknatıslı senkron motorun bulanık mantık gözlemleyicisi kullanarak vektör kontrölü
Vector control of permanent manget synchronous motor with using fuzzy logic observer
BİLAL GÜMÜŞ
Doktora
Türkçe
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. MEHMET ÖZDEMİR
- Compensation of dead time caused output voltage distortion in SPWM full bridge inverter
SPWM tam köprü eviricilerde çıkış geriliminin bozulmasına neden olan ölü zamanın kompanzasyonu
UMUTCAN POLAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DENİZ YILDIRIM
- Sürekli mıknatıslı senkron motorda algılayıcısız kontrol yöntemini geliştirmeye katkılar
Contributions to improve the method of sensorless control of PMSM
GÖKHAN ALTINTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. DERYA AHMET KOCABAŞ