Fırçasız doğru akım motorlarının yapay sinir ağları ile uyarlamalı denetimi
Adaptive control of brushless DC motors by using artificial neural networks
- Tez No: 77214
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AYHAN ALBOSTAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1998
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 173
Özet
ÖZET Hassas hareket denetimi gerektiren robotikler, disk sürücüler ve üretim tezgahlan gibi endüstriyel otomasyon sistemlerinde, küçük boyutlu ve güçlü sürme sistemleri arzu edilir. Düşük eylemsizlik, yüksek tork/boyut ve güç/boyut oram nedeniyle Fırçasız Doğru Akım Motorları (FDAM), elektrikli sürme sistemleri arasında tercih nedeni olmuştur. Ancak, doğrusal olmayan modeli, mekaniksel parametre değişimleri ve niteliği bilinemeyen bozucu yük torku nedeniyle, yüksek nitelikli sürme sistemlerinde kullanılan FDAM, karmaşık ve uyarlamak bir denetim sistemine gereksinim duyar. Sistemlerin doğrusallaştırılmış modeline göre geliştirilen denetim yöntemleri, doğrusal olmayan sistemlerin denetiminde istenen başarıyı sağlayamaz. Bu nedenle; değişken eylemsizlik, parametre ve yük şartlan altında FDAM' nun dinamik modelinin elde edilmesi ve bu modele göre denetim yöntemlerinin geliştirilmesi gerekir. Son yıllarda Yapay Sinir Ağlan (YSA), doğrusal olmayan sistemlerin tanılanması ve denetimi alanında kullanılmış ve başardı sonuçlar elde edilmiştir. Bu tez çalışmasında, FDAM' nun YSA tanı modelleri geliştirilerek dolaylı ve model referans uyarlamalı denetimi gerçekleştirilmiştir. Benzetim ve deney sonuçlarına göre, değişen yük ve parametre şartlan altında, önerilen denetim sisteminin başarısı verilmiştir. Elde edilen sonuçlardan, tasarlanan denetim sisteminin gürültü, parametre değişimleri ve yük torku gibi bozucu şartlar altında yeterince doğru bir izleme başarısı gösterdiği ve diğer uyarlamak denetim yöntemlerine göre etkin ve kolay gerçeklenebilir olduğu ortaya konulmuştur.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Small and powerful drives are required for industrial applications which need precise movements, such as robotics, disk drives and machine tools. Because of low inertia, high torque/volume and power/volume ratio, Brushless DC Motor drives are preferred to other electrical drives. But, BLDC motors used in the high performance drives have nonlinear torque and speed characteristic and, require complex and adaptive controllers. The designed controllers for the linearized BLDC motor drives do not perform required performance. Therefore, identification and control of BLDC motors, under the variable loads and parameter uncertainty is required. Recently, Neural Networks is effectively used in this area and good performance is obtained. In this thesis, identification models of BLDC motors using Neural Networks are developed and, indirect and model reference adaptive control of BLDC motors six implemented. Under the variable load and parameter uncertainty, performance of the proposed control system is given based on the simulation and experimental results. Simulation and experimental results show that the proposed neuro-adaptive control system has sufficiently good performance in the tracking control of BLDC motors under the noisy measurements, parameter variations and disturbance inputs and, it is effective and can be easily implemented compared to other adaptive control methods.
Benzer Tezler
- Tekerlek içi elektrik motorlarında yapay zeka tabanlı arıza teşhisi
Fault diagnosis of hub motors based on artificial intelligence techniques
MEHMET ŞİMŞİR
Doktora
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YILMAZ UYAROĞLU
PROF. DR. RAİF BAYIR
- Yabancı uyartımlı ile fırçasız DC motorların hız ve tork karakteristiklerinin karşılaştırılması
Comparison of speed and torque characteristics of separately excited DC motors and brushless DC motors
HÜSEYİN CEM BAYRAKTAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Aydın ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN HÜSEYİN BALIK
- Devridaim sistemleri için küçük güçlü fırçasız doğru akım motoru tasarımı, üretimi ve kontrolü
Designing manufacturing and controlling brushless dc motor for circulation systems which has low power
CELAL ZEREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. DERYA AHMET KOCABAŞ
- 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
- Elektrikli bisikletler için fırçasız doğru akım motoru tasarımı ve üretimi
Design and implementation of brushless dc motor for electric bicycles
GAMZE TANÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜR ÜSTÜN