Yapay sinir ağlarıyla üç fazlı asenkron motorun hızının denetlenmesi
Speed control of three phase asynchronous motor by artificial neural network
- Tez No: 105873
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ŞABAN ERGÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağı, Asenkron Motor, Devir Sayısı Ayarı, Asenkron motorlar, Hız denetimi, Yapay sinir ağları, Üç fazlı asenkron motorlar, Artificial Neural Network, Asynchronous Motor, Speed Control n, Induction motors, Speed control, Artificial neural networks, Three phase induction motors
- Yıl: 2001
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Saban YILMAZ ÖZET YÜKSEK LİSANS TEZİ YAPAY SINIR AĞLARIYLA ÜÇ FAZLI ASENKRON MOTORUN HIZININ DENETLENMESİ Şaban YILMAZ K.S.Ü FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI DANIŞMAN: Yrd.Doç.Dr.Şaban ERGÜN Yd:2001,Sayfa:110 JÜRİ : Doç.Dr.Hasan Rıza ÖZÇALIK Yrd.Doç.Dr.Fikret ANLI Yrd.Doç.Dr.Şaban ERGÜN Bu çalışmada, Üç fazlı asenkron motorların hız denetimi için Yapay sinir ağlarının başarısı araştırıldı. Genelleştirilmiş delta kuralına göre geliştirilen algoritma ile iki katmanlı, bir girişli, bir çıkışlı ve gizli katmanında üç nöronu bulunan ağ oluşturuldu. Aktivasyon fonksiyonu olarak sigmoid kullanıldı. Yapay Sinir Ağına online olarak istenilen devir sayısı öğretildi. Ağın başarısının gözlenebilmesi için, DAQ kartı, İnvertör, Takometre, Opamp ve üç fazlı asenkron motordan oluşan deney düzeneği oluşturuldu. Yapay Sinir Ağının çıkışı asenkron motora uygulandı ve takometreden ölçülen değerle istenilen değer kıyaslanarak başarı tespiti yapıldı. Yapılan çalışmalar sonucunda, Yapay sinir ağı yardımıyla, üç fazlı asenkron motorun, sabit yükle yol alma ve çalışma durumu için istenilen devir sayısını ± % 1 'lik hata ile takip ettiği görülmüştür. Ayrıca nominal yükün %50 değiştirilmesi sonucunda oluşacak devir sayısı değişikliği 2-3 sn. içerisinde telafi edilerek asenkron motorun devir sayısının istenilen devir sayısına ulaştığı görülmüştür.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Saban YILMAZ ABSTRACT MSc THESIS SPEED CONTROL OF THREE PHASE ASYNCHRONOUS MOTOR BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORK Şaban YILMAZ UNIVERSITY OF K.S.Ü INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY DEPARTMENT OF ELECTRICAL-ELECTRONIC ENGINEERING Supervisor : Assist.Prof.Dr.Şaban ERGÜN Year:2001,Pages:110 Jury : Associate Prof.Dr H.Rıza ÖZÇALIK Assist.Prof.Dr.Fikret ANLI AssistProfDr.Şaban ERGÜN In this study, achievements of neural networks on the control of three- phase asynchronous motors are investigated. Algorithm is realized according to generalized delta rule with two layers, one-input, one-output and three neurons in hiddeu layer. Simoid is used as an activation function. Speed (RPM) of the motor is taught to the artificial neural networks to observe the achievement of the network an experimental mechanism which uses a DAQ card, an inverter, tachometers, op-amps and a three-phase asynchronous motor is developed. Output of the artificial neural network is applied to the asynchronous motor and compared with the value taken from tachometer. Thus achievement is determined. At the end of these experimental studies, it is seen that,for working conditions of asynhronous motorwith the fixed load artificial neural network folbwed the desired revolution number (RPM) with an error ±% 1. Also when nominal load changed %50, network compensated the revolution number change in 2 or 3 seconds and asynchronous motor revolution number reached the desired revolution number.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağlarında öğrenme algoritmalarının analizi
Analysis of learning algorithms in neural networks
SEVİNÇ BAKLAVACI
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. LEYLA GÖREN
- Fuzzy ve neural network yöntemleri ile kimyasal proseslerin modellenmesi ve kontrolü
Modelling and control of chemical processes with fuzy and neural networks methods
ZEHRA ZEYBEK
Doktora
Türkçe
1997
Kimya MühendisliğiAnkara ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ALPBAZ
- Yapay sinir ağları ve genetik algoritmalar kullanılarak EKG vurularının sınıflandırılması
Classification of ECG beats by using artifical neural networks and genetic algorithms
ZÜMRAY DOKUR
- A New image printing approach
Yeni bir görüntü basma yaklaşımı
AYHAN ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
1993
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. MELİH PAZARCI