Asenkron motorun durum ve parametre kestirimi için karma uyarlamalı genişletilmiş kalman filtresinin tasarımı
Design of hybrid adaptive extended kalman filter for state and parameter estimation of induction motor
- Tez No: 675601
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EMRAH ZERDALİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Induction motor, adaptive Kalman filter, state and parameter es
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 62
Özet
Asenkron motorlar (ASM'ler) endüstride en yaygın kullanılan tahrik makinalarıdır. ASM'lerin durum/parametre kestirimi bu makinelerin yüksek başarımlı kontrolü ve hızalgılayıcısız kontrolü için önem arz etmektedir. Genişletilmiş Kalman filtresi (GKF) sistem ve ölçme gürültülerini de hesaba katarak durum/parametre kestirimine olasıl bir yaklaşım sunmaktadır. Bununla birlikte, GKF ile en iyi kestirimlerin gerçekleştirebilmesi için ASM'ye ait hem dinamik hem de istatiksel model parametrelerinin bilgilerine eksiksiz ihtiyaç duyulmaktadır. Bu bilgilerin çoğu uygulamada bilinmemesi veya kısmen bilinmesi geleneksel GKF'lerin başarımını düşürmektedir. ASM'nin durum/parametre kestiriminde, eksik sistem ve ölçüm gürültü kovaryansları filtreleme başarımı üzerinde en büyük etkiye sahiptir. Bu sorunun üstesinden gelmek için uyarlamalı GKF yöntemleri önerilmiştir. Bununla birlikte, mevcut uyarlama yapıları ile ilgili literatürde belirtilen sıkıntılar bu yöntemlerin kullanımını sınırlandırmaktadır. Bu tez çalışmasında, literatürde mevcut olan uyarlama yöntemlerinin üstünlüklerini bir araya getiren karma bir uyarlama yapısının tasarımı gerçekleştirilmiştir. Önerilen karma uyarlamalı GKF gözlemleyicisi ASM'nin durum/parametre kestirim sorununa uygulanarak başarımı test edilmiştir. Önerilen yöntem hem benzetim hem de deneysel çalışmalarla doğrulanmıştır.
Özet (Çeviri)
Induction motors (IMs) are the most widely used drive machines in the industry. State/parameter estimation of IMs is crucial for high-performance control and speedsensorless control of these machines. Extended Kalman filter (EKF) provides a stochastic approach to state/parameter estimation, taking into account system and measurement noises. However, in order to make optimal estimations with GKF, the complete information of both dynamic and statistical model parameters of IM is required. Not knowing or partially knowing this information in most applications reduces the performance of conventional EKFs. In the state/parameter estimation of IM, incomplete system and measurement noise covariances have the greatest effect on the filtering performance. Adaptive EKF methods have been proposed to overcome this problem. However, the problems stated in the literature regarding existing adaptation mechanisms limit the use of these methods. In this thesis, a hybrid adaptation mechanism that combines the advantages of current adaptation methods has been designed. The performance of the proposed hybrid adaptive EKF observer has been tested by applying the state/parameter estimation problem of IM. The proposed method has been verified by both simulation and experimental studies.
Benzer Tezler
- On steady-state performance estimation of three-phase induction motors
Üç fazlı asenkron motorların sürekli-hal performans kestirimi
RAMI AL SAMARAAE
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜR ÜSTÜN
- Modelling longitudinal motion of an electric vehicle and wheel slip control through NN based uncertainty prediction
Elektrikli aracın boyuna hareketinin modellenmesi ve yapay sinir ağı tabanlı belirsizlik kestirimli tekerlek kayma kontrolü
DUYGU ÖZYILDIRIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA
- Asenkron motor vektör kontrolü uygulamalarında genişletilmiş Kalman filtresi tabanlı gözlemleyici tasarımı
Reduced order extended Kalman filter based observer for an induction motor vector control
MENEKŞE OĞUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. METİN GÖKAŞAN
- Sensorless speed control of ipmsm drive using high frequency signal injection with a simplified demodulation process
Yüksek frekans sinyal enjeksiyon yöntemi ve basitleştirilmiş gerimodülasyon ile sürekli mıknatıslı senkron motorun sensörsüz kontrolü
BERK TAŞGIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SALİH BARIŞ ÖZTÜRK
- FPGA based artificial neural network motor control of PM assisted synchronous reluctance motor in washers
Çamaşır makinalarında kullanılan mıknatıs destekli senkron relüktans motorların FPGA temelli YSA ile kontrolü
TURAN ALP SARIKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LALE TÜKENMEZ ERGENE