Model öngörülü moment kontrollü asenkron motor sürücü sisteminin eniyilenmesi
Optimization of model predictive torque controlled induction motor drive system
- Tez No: 789112
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EMRAH ZERDALİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- 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: 66
Özet
Bu tez çalışmasında, asenkron motorların yüksek başarımlı kontrolü için yeni bir yöntem olan model öngörülü moment kontrolünün geleneksel (tek-amaçlı) ve çok-amaçlı genetik algoritmalar (GA'lar) ile eniyilemesi gerçekleştirilmekte ve kontrol başarımları benzetim çalışmaları üzerinden karşılaştırılmaktadır. Model öngörülü moment kontrolü sunduğu üstünlüklere rağmen, maliyet fonksiyonunda yer alan ağırlıklandırma katsayısının seçimi ile ilgili sorunlara sahiptir. Literatürde genellikle deneme-yanılma yöntemi kullanılmasına rağmen, birkaç çalışma bu katsayıları çok-amaçlı metasezgisel eniyileme algoritmaları ile belirlemeye odaklanmaktadır. Mevcut literatürden farklı olarak, bu tez çalışması model öngörülü moment kontrolünün hız hataları üzerinden geleneksel GA ile eniyilemesine, farklı karar-verme yöntemlerinin model öngörülü moment kontrolünün çok-amaçlı eniyilemesi üzerindeki etkisinin incelenmesine ve son olarak tek-amaçlı ve çok-amaçlı olarak eniyilenen model öngörülü moment kontrol sistemlerinin kontrol başarımlarının karşılaştırılmasına odaklanmaktadır. Benzetim sonuçları, geleneksel eniyileme yönteminin çok-amaçlı eniyileme yöntemine karşı güçlü bir aday olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, model predictive torque control, which is a new method for high-performance control of induction motors, is optimized with conventional (single objective) and multi-objective genetic algorithms (GAs) and their control performances are compared through simulation studies. Despite the advantages of the model predictive torque control, it has problems with the selection of the weighting factor in the cost function. Although the trial-and-error method is generally used in the literature, few studies focus on determining these factors with multi-objective metaheuristic optimization algorithms. Unlike the current literature, this thesis focuses on optimizing model predictive torque control with conventional GA using speed errors, examining the effect of different decision-making methods on multi-objective optimization of model predictive torque control, and finally comparing the control performances of conventional and multi-objective optimized model predictive torque control systems. The simulation results show that the conventional optimization method is a powerful candidate against the multi-objective optimization method.
Benzer Tezler
- Elektrikli araçlar için doğrudan moment kontrollü asenkron motor sürücü tasarımı ve gerçekleştirilmesi
Direct torque controlled induction motor drive design and realization for electric vehicles
BARIŞ ÇAVUŞ
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA AKTAŞ
- Asenkron motorların hız-algılayıcılı ve hız-algılayıcısız kontrolü için kestirim algoritmalarının geliştirilmesi
Developments of estimation algorithms for speed-sensored and speed-sensorless control of induction motors
YUNUS EMRE ALTINIŞIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNiğde Ömer Halisdemir ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RIDVAN DEMİR
- Adaptif model öngörülü kontrolör ile konsensus kontrolü
Consensus control with adaptive model predictive control
ANIL YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YAPRAK YALÇIN
- Automatic landing with model predictive control
Model öngörülü kontrol ile otomatik iniş
TALHA ULUKIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER ÜSTOĞLU
- Nonlinear model predictive control with real time iteration for F-16 attitude control
F-16 duruş kontrolü için gerçek zamanlı iterasyon iledoğrusal olmayan model öngörülü kontrol
SİYAMİ GÜRKAN KUZUCU
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN