Geri Dön

Modele dayalı öngörülü kontrol ile elektromekanik sistemlerin denetlenmesi

Control of electromechanical systems via model-based predictive control

  1. Tez No: 881693
  2. Yazar: YASİN KOÇAK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NEVRA BAYHAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Milli Savunma Üniversitesi
  10. Enstitü: Atatürk Stratejik Araştırmalar ve Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 201

Özet

Bu tezde, modele dayalı öngörülü kontrol (MPC) ile elektromekanik sistem olan asenkron motor ve kalıcı mıknatıslı senkron motorun denetlenmesi gerçekleştirilmiştir. Söz konusu motorlar öngörülü akım kontrolü üzerinden MATLAB yazılımı ile simule edilmiştir. Öngörülü kontrol yapı gereği bir maliyet fonksiyonuna ve maliyet fonksiyonunun optimizasyonu temeline dayanmaktadır. Bu tezde, motor stator akımları Forward Euler, Backward Euler, Midpoint Euler, Runge Kutta4, Runge Kutta Ralston, Taylor serisi, Adams-Bashforth, Crank-Nicolson ve Verlet İntegrasyon adlı dokuz sayısal çözüm yöntemi ile ayrıklaştırılmıştır. Ayrıklaştırılan motor stator akımlarının bir sonraki adımlarındaki değerleri kullanılarak, öngörülü kontrol maliyet fonksiyonunun optimizasyonundan ortaya çıkan optimal anahtarlama sinyalleri motorun sürücüsü olan eviriciye gönderir. Eviriciye gönderilen ayrıklaştırılmış stator akımının anahtarlaması ile öngörülü akım kontrolüne başlanır. Bu çalışmada MPC yönteminin maliyet fonksiyonunu oluşturan stator akımları farklı sayısal çözüm yöntemleri ile ayrıklaştırıldığından; her bir ayrıklaştırma yöntemi için elde edilen sistem cevapları, yerleşme süresi ve yüzde en büyük aşım kriterleri açısından karşılaştırılmıştır. Bu tezde, asenkron motorun (IM) öngörülü kontrolü için Sonlu Set Kontrol (Finite Set Control-FCS) yöntemi kullanılırken; kalıcı mıknatıslı senkron motor (PMSM) kontrolü için de Model Öngörülü Akım Kontrolü (Model Predictive Current Control-MPCC) yöntemi kullanılmıştır. FCS ve MPCC yöntemlerinden elde edilen sonuçlar asenkron motor için geleneksel kontrol yöntemi olarak kullanılan Forward Euler ayrıklaştırmalı dolaylı alan yönlendirmeli kontrol (IFOC) ile kalıcı mıknatıslı senkron motor için ise geleneksel kontrol yöntemi olarak kullanılan Forward Euler ayrıklaştırmalı alan yönlendirmeli kontrol (FOC) ve PID kontrol yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. Bu tezde üç fazlı asenkron motorun referans hız takibi için stator akımı, ilk kez Crank-Nicolson, Verlet İntegrasyon ve Runge Kutta Ralston yöntemleri kullanılarak ayrıştırılmıştır. Asenkron motorun güç kalitesi, yerleşim süresi ve elektromekanik yüke verdiği tepkiler bakımından IFOC ve FCS-MPC ayrıklaştırma yöntemleri karşılaştırıldığında stator akımı ayrıklaştırma yöntemi olarak en iyi sonuçların genelde Verlet İntegrasyon ayrıklaştırmasına ait olduğu görülmüştür. Bu tezde kalıcı mıknatıslı senkron motorun referans hız takibi için stator akımı, ilk kez Crank-Nicolson, Verlet İntegrasyon, Runge Kutta Ralston ve Adams-Bashforth yöntemleri kullanılarak ayrıştırılmıştır. Kalıcı mıknatıslı senkron motorun MPCC kontrolünde kullanılacak sistemin, güç kalitesi için Forward Euler ayrıklaştırma yöntemi, takip hızının yüzde aşımı için Runge Kutta Ralston ayrıklaştırma yöntemi ve elektromekanik yüke verdiği tepkiler açısından Crank-Nicolson ayrıklaştırma yönteminin stator akımı ayrıklaştırma yöntemi olarak genelde daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür.

Özet (Çeviri)

In this thesis, the control of the electromechanical system asynchronous motor and permanent magnet synchronous motor was carried out with model-based predictive control (MPC). The motors in question were simulated with MATLAB software via predictive current control. Predictive control is inherently based on a cost function and optimization of the cost function. In this thesis, motor stator currents are discretized with nine numerical solution methods named Forward Euler, Backward Euler, Midpoint Euler, Runge Kutta4, Runge Kutta Ralston, Taylor series, Adams-Bashforth, Crank-Nicolson and Verlet Integration. By using the values of the discretized motor stator currents in the next steps, the optimal switching signals resulting from the optimization of the predictive control cost function are sent to the inverter, which is the driver of the motor. Predictive current control is started by switching the discretized stator current sent to the inverter. In this study, since the stator currents that constitute the cost function of the MPC method are discretized with different numerical solution methods, the system responses obtained for each discretization method were compared in terms of settling time and maximum percentage overshoot criteria. In this thesis, the Finite Set Control (FCS) method was used for the predictive control of the asynchronous motor (IM), while the Model Predictive Current Control (MPCC) method was used for the control of the permanent magnet synchronous motor (PMSM). The results obtained from FCS and MPCC methods were compared with Forward Euler discretization indirect field guided control (IFOC), which is used as the traditional control method for an asynchronous motor, and Forward Euler discretization field guided control (FOC) and Forward Euler discretization PID control methods, which are used as the traditional control methods for a permanent magnet synchronous motor. In this thesis, the stator current for reference speed tracking of a three-phase asynchronous motor has been discretized for the first time using Crank-Nicolson, Verlet Integration and Runge Kutta Ralston methods. When the IFOC and FCS-MPC discretization methods were compared in terms of the power quality of the asynchronous motor, its settling time and its response to the electromechanical load, it was seen that the best results as the stator current discretization method generally belonged to the Verlet Integration discretization. In this thesis, the stator current for reference speed tracking of the permanent magnet synchronous motor has been discretized for the first time using the Crank-Nicolson, Verlet Integration, Runge Kutta Ralston and Adams-Bashforth methods. It has been observed that the system to be used in the MPCC control of the permanent magnet synchronous motor generally gives better results as the Forward Euler discretization method for power quality, the Runge Kutta Ralston discretization method for the percentage overshoot of the tracking speed, and the Crank-Nicolson discretization method as a stator current discretization method in terms of its responses to the electromechanical load.

Benzer Tezler

  1. Çevresel performans odaklı adaptif cephe modülü için akıllı sistem tasarımı

    Intelligent system design for environmental performance oriented adaptive façade module

    ERHAN KARAKOÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ

  2. Modele dayalı öngörülü kontrol algoritmaları

    Model predictive control algorithms

    LEVENT UCUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM BEKLAN KÜÇÜKDEMİRAL

  3. Modele dayalı öngörülü kontrol çözüm paketlerinin karşılaştırılması

    Comparison of model predictive control toolkits

    MEHMET CÜNEYT HASPOLAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YAPRAK YALÇIN

  4. Design, implementation and analysis of wireless model based predictive networked control system over cooperative wireless network

    İşbirlikli kablosuz ağ bağlantılı modele dayalı öngörülü kontrol sistemi

    MEHMET ALPHAN ULUSOY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGÜR GÜRBÜZ

    YRD. DOÇ. DR. AHMET ONAT

  5. Model predictive contouring control for autonomous ground vehicles

    Otonom kara araçları için model öngörülü kontur kontrolü

    ÖMER FARUK DİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜJDE GÜZELKAYA