Geri Dön

Hafif elektrikli araçlarda kullanılan fırçasız doğru akım motorlarının kontrolü

Control of brushless direct current motors used in light electric vehicles

  1. Tez No: 971601
  2. Yazar: MEHMET ÜNAL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. RIDVAN DEMİR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kayseri Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez çalışmasında, hafif elektrikli araçlar (HEA) için, düşük işlem yüküne sahip çevrimiçi sansürleme (online censoring - OC) ve en küçük ortalama kare (least mean square - LMS) temelli modele uyarlamalı sistem (MUS) kullanan hız-algılayıcısız doğrudan moment kontrollü (DMK) fırçasız doğru akım motoru (FDAM) sürücüsü geliştirilmiştir. Araştırma problemi, HEA uygulamalarında maliyeti ve karmaşıklığı artıran mekanik hız sensörlerine alternatif olarak, motor hız ve momentinin kestirim algoritmaları ile kontrol edilmesidir. Bu amaçla, hız sensörü kullanılmadan FDAM hızının doğru kestirilmesi ve anlık moment kontrolünün yüksek performansla gerçekleştirilmesi hedeflenmiştir. Çalışmada öncelikle FDAM'nin matematiksel modeli oluşturulmuş, ardından doğrudan moment kontrolü yapısına OC-LMS tabanlı MUS kestiricisi entegre edilmiştir. Geliştirilen algoritmalar MATLAB/Simulink ortamında simüle edilmiş ve farklı yük ve hız referansı senaryolarında performans analizleri yapılmıştır. Sıfır hız durumlarını da içeren geniş hız aralığı için gerçekleştirilen benzetim çalışmalarından elde edilen sonuçlar, hem OC-LMS temelli MUS kestiricisinin hem de bu kestiriciyi kullanan DMK tabanlı FDAM sürücüsünün başarımını doğrulamaktadır. Ek olarak, önerilen OC-LMS temelli MUS'un çalışma süreleri geleneksel LMS temelli MUS kestirici ile karşılaştırılmıştır. Önerilen kestirici %30 sansürleme oranı için %16.53 oranında, %85 için ise %36.89 oranında çalışma süresini düşürmüştür.

Özet (Çeviri)

In this thesis, a speed-sensorless direct torque controlled (DTC) brushless direct current motor (BLDC) driver is developed for light electric vehicle (LEV) applications, utilizing a low computational load online censoring (OC) and least mean square (LMS)-based model reference adaptive system (MRAS). The research problem addresses the elimination of mechanical speed sensors—which increase cost and complexity in LEV applications—by estimating motor speed and torque through sensorless algorithms. The objective is to accurately estimate the BLDC motor speed without using a speed sensor and to perform instantaneous torque control with high performance. First, the mathematical model of the BLDC motor is established, and the OC-LMS-based MRAS estimator is integrated into the DTC structure. The developed algorithms are simulated in the MATLAB/Simulink environment, and their performance is analyzed under various load and speed reference scenarios. Simulation results across a wide speed range, including zero-speed conditions, confirm the effectiveness of both the OC-LMS-based MRAS estimator and the DTC-based BLDCM driver using this estimator. Additionally, the execution times of the proposed OC-LMS-based MRAS estimator are compared with those of the conventional LMS-based MRAS. The proposed estimator reduces execution time by 16.53% for a 30% censoring rate and by 36.89% for an 85% censoring rate.

Benzer Tezler

  1. Electric vehicle powertrain design and implementation

    Elektrikli araç sürüş sistemi tasarımı ve imalatı

    MERT SAFA MÖKÜKCÜ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGÜR ÜSTÜN

  2. Yapay sinir ağları ile fırçasız doğru akım motorlarının performans parametrelerinin belirlenmesi

    Determination of performance parameters of brushless direct current motors with artificial neural networks

    MUSTAFA ESEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BARIŞ BORU

  3. Elektrikli araçlar için rejeneratif sürücü tasarımı ve farklı sürüş profillerinde test edilmesi

    Regenerative drive design for electric vehicles and testing in different driving cycles

    RAMAZAN DURSUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiPamukkale Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELAMİ KESLER

  4. Elektrikli araçlarda faydalı frenleme sistemi tasarımı ve gerçekleştirilmesi

    Designing and realization of regenerative braking systems in electric vehicles

    TURHAN ALAGÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDULLAH ÜRKMEZ

  5. Elektrikli araçlarda yüksek gerilim mimarisi güç analizi

    Power analysis of high voltage architecture in electric vehicles

    TANER KARA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTarsus Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERCAN KÖSE