Hassas hız kontrolü gereken doğru akım motor sistemleri için yapay sinir ağı tabanlı bozucu gözleyici ve bulanık mantık denetleyici geliştirilmesi
Development of an artificial neural network-based disturbance observer and fuzzy logic controller for dc motor systems requiring precise speed control
- Tez No: 975750
- Danışmanlar: DR. İBRAHİM ALIŞKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Doğru akım motoru, hız kontrolü, yapay sinir ağı, bulanık mantık, bozucu gözleyici, Direct current motor, speed control, artificial neural network, fuzzy logic, disturbance observer
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Doğru akım (DA) motorları, kontrol ve sürme kolaylığı ve hassas referans takibi gibi nedenlerden ötürü endüstride sıklıkla tercih edilmektedir. Ancak yük değişimleri, sistem parametrelerindeki belirsizlikler ve dış etkenler gibi dinamik koşullar, klasik kontrol yöntemleriyle yüksek performanslı hız kontrolünü zorlaştırmaktadır. Bu çalışmada, hassas hız kontrolü gerektiren Sabit Mıknatıslı Doğru Akım (SMDA) motor sistemleri için Yapay Sinir Ağı (YSA) tabanlı bozucu gözleyicili Bulanık Mantık Denetleyici (BMD) geliştirilmiştir. Klasik kontrol yöntemleri olan PI, PD, PID kontrolcüler, sistemin doğrusal çalışma noktasından uzaklaşmasıyla performans kaybına uğrarlar ve dış bozucular karşısında yetersiz kalırlar. Bu nedenle, doğrusal olmayan ve dış bozucuların olduğu sistemlerde daha esnek ve kararlı bir kontrol imkanı sağlayan, kolay uygulanabilir, insan uzmanlığına dayalı BMD çalışması düşünülmüştür. xii Tasarlanan denetleyici sisteminde, BMD'nin giriş parametreleri olarak referans hız takip hatası ve hız hatasının değişimi kullanılmış, çıkış olarak ise motoru sürecek voltaj değeri elde edilmiştir. BMD'nin dış bozucu etkiler altında PI denetleyiciye göre daha kararlı ve hızlı çalışma kabiliyeti, sistemdeki dış bozucu etkileri daha da azaltabilmek için YSA tabanlı bir bozucu gözleyici kullanarak desteklenmiştir. Sistemde, YSA, nominal motor modelini temsil eder ve motor mil hızından faydalanarak bozucu olmayan durum için motor gerilimini kolaylıkla hesaplayabilir. Daha sonra motora uygulanan gerilim değeriyle YSA'nın gerilim değeri kıyaslanarak sistemdeki bozucu torkun giriş gerilimi bazında karşılığının tahmini yapılır. Belirlenen fark gerilimi BMD'nin çıkış işaretine eklenerek bozucunun motor hızına olan olumsuz etkisi en aza indirgenir. Geliştirilen denetleyici yapısı, MATLAB/Simulink ortamında modellenmiş ve simülasyonlar aracılığıyla PI, klasik BMD ve YSA bozucu gözleyicili BMD sistemlerinin çıktıları hem görsel hem de bilimsel hata analizi yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. DA motorun farklı hız ve tork girdileri altında gerçekleştirilen testlerde, BMD + YSA yapısının yerleşme zamanı, üst aşım ve Mutlak Hatanın İntegrali (IAE) gibi kontrol performans göstergelerinde diğer kontrolcülere göre üstün sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. Özellikle ani yük değişimlerinde YSA gözleyicinin bozucuları hızlı ve doğru şekilde tahmin ederek BMD'ye katkı sağladığı görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Direct Current (DC) motors are frequently preferred in industry due to their ease of control and drive, as well as their ability to accurately follow reference signals. However, dynamic conditions such as load variations, uncertainties in system parameters, and external disturbances make achieving high-performance speed control challenging with classical control methods. In this study, an Artificial Neural Network (ANN)-based Disturbance Observer-enhanced Fuzzy Logic Controller (FLC) is developed for Permanent Magnet Direct Current (PMDC) motor systems requiring precise speed control. Classical controllers such as PI, PD, and PID lose performance when the system deviates from its linear operating point and are inadequate in the presence of external disturbances. Therefore, an FLC approach based on human expertise, which provides more flexible and stable control in nonlinear and disturbance-prone systems and is easy to implement, has been considered. In the designed control system, the input parameters of the FLC are the reference speed tracking error and the change in speed error, while the output is the voltage xiv value that drives the motor. The superior stability and rapid response capability of the FLC under external disturbances, compared to a PI controller, is further enhanced by employing an ANN-based disturbance observer. In the system, the ANN represents the nominal motor model and can easily calculate the required motor voltage for the undisturbed condition using the shaft speed. Then, by comparing the actual applied motor voltage with the voltage estimated by the ANN, the equivalent disturbance torque in terms of input voltage is estimated. This estimated disturbance voltage is added to the output signal of the FLC to minimize the adverse effects of the disturbance on motor speed. The developed controller structure is modeled in MATLAB/Simulink, and the outputs of the PI controller, conventional FLC, and ANN-enhanced FLC systems are compared through both visual and scientific error analysis methods. In tests conducted under various speed and torque inputs of the DC motor, the FLC + ANN structure demonstrated superior performance indicators—such as settling time, overshoot, and Integral of Absolute Error (IAE)—compared to the other controllers. In particular, during sudden load changes, the ANN observer accurately and rapidly estimated the disturbances, effectively supporting the FLC.
Benzer Tezler
- 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
- The speed control of induction motor with fuzzy logic based vector control used in a wind energy conversion system
Rüzgar enerjisi dönüşüm sisteminde kullanılan bir asenkron motorun bulanık mantık tabanlı vektör kontrolü ile hız kontrolü
ELMIRA MOUSAREZAEE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LALE ERGENE
- Design and implementation of a double-sided coreless linear motor
Çift taraflı hava çekirdekli lineer motor tasarımı ve gerçeklenmesiçift taraflı hava çekirdekli lineer motor tasarımı ve gerçeklenmesi
ÖZGE TAŞKIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜR ÜSTÜN
- High performance position control of linear brushless DC motor
Fırçasız lineer doğru akım motorunun yüksek performanslı konum kontrolü
POORIA NOROUZI
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜR ÜSTÜN
- Design and control of ros based omnidirectional vehicle
Ros tabanlı çok yönlü hareket edebilen araç tasarım ve kontrolü
İBRAHİM DİNÇER NALBANT
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ