Genetik algoritma destekli bulanık denetim kullanarak vektör esaslı asenkron motor kontrolü
Vector control of ac induction machine using genetic algotithm based fuzzy controller
- Tez No: 177119
- Danışmanlar: PROF. DR. H. RIZA ÖZÇALIK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- 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
Üç fazlı indüksiyon motorları şüphesiz endüstriyel uygulamalarda kullanılan çok popüler elektrik makineleridir. Çünkü bu makineler basit ve güvenilir bir yapıya sahiptirler. Üç fazlı indüksiyon motorları oldukça fazla kullanıldıklarından bu tip motorlarda hız ve moment kontrolü için birçok kontrol metodu ileri sürülmüştür. Son yıllarda, geleneksel kontrol sistemleri yerini adaptif ve akıllı kontrol sistemlerine bırakmaya başlamıştır.Bu tezde, indüksiyon motor kontrolü için Genetik Algoritma (GA) ve Bulanık mantık (BM) tabanlı Model Feferanslı Adaptif Kontrol (MRAK) sistemi, Uzay vektör Darbe Genişlik Modülasyonu (UVDGM) kullanılan bir vektör esaslı sürme yöntemiyle beraber kullanılmıştır. Birinci adımda, indüksiyon motorunun iyi bir matematiksel modeli elde edilmiştir. İkinci adımda ise daha önce belirlenen kontrol stratejisi bilgisayar ortamında hazırlanan simülasyonlarla model üzerinde denenmiştir. Kontrol metodu, simülasyonlar üzerinde başarıya ulaştıktan sonra sayısal sinyal işleyici ve çevre birimleri kullanılarak indüksiyon motoruna uygulanmıştır. Bu çalışmada, sayısal sinyal işleyici olarak, Microchip Co. firmasının ürettiği DSPIC 30F6010 kullanılmıştır.Yapılan çalışmada, sonuç olarak, indüksiyon motoru yumuşak bir yaklaşımla referans değerleri yakalamış, sistem cevabının hızlı ve hatanın referans değerlerin yüzde 2'sinin altında kaldığı gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Three phase induction motors are, obviously, electrical machines having the most usage among all machines of industry. Because, these machines have got very simple, compact and reliable structure. Therefore, many control methods have been developed to obtain accurate speed trajectory and adequate torque values for AC induction motors. In recent years, adaptive and intelligent control schemes have begun to take the place of conventional control methods.In this thesis, in order to control an induction motor, a Model Reference Adaptive Control (MRAC) scheme based on Genetic Algorithm (GA) and Fuzzy Logic (FL) has been used by the help of Vector Control type driving method based on Space Vector Pulse Width Modulation (SVPWM). First, a good mathematical model is obtained for induction motor and secondly this model is used for the simulation of control strategy which is mentioned before. After the observation of the success of the control method in simulation, the control strategy has been applied to induction motor in real conditions by using an appropriate digital signal processor and peripheral units. In this study, as digital processor, DSPIC 30F6010 which is produced by Microchip Co. has been used.As a conclusion, the running of induction motor in real conditions has demonstrated that the reference speed values have been obtained with smooth convergence regime and rather small error values being left under the 2 per cent of set values in a good response time.
Benzer Tezler
- Application of radial basis function neural network technique for multi-user DS-CDMA demodulation assisted by genetic algorithm
Çok kullanıcılı DS-CDMA demodülasyonunda genetik algoritma destekli radyal tabanlı yapay sinir ağı yapısı uygulaması
HÜRRİYET KESKİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. DAMLA GÜRKAN KUNTALP
- A Model of boundedly rational learning in dynamic games
Dinamik oyunlarda sınırlı rasyonel bir öğrenme modeli
HAKAN AKSOY
- Bilgisayar destekli yapısal ve şekil optimizasyonu için algoritma geliştirilmesi
Başlık çevirisi yok
İDRİS KAREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Makine MühendisliğiUludağ ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. FERRUH ÖZTÜRK
- Kabul örneklemesi planları için yapay zeka destekli sistem tasarımı yaklaşımı
An artifical intelligence assisted system design approach for acceptance sampling plans
ESRA SERTEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. NİMETULLAH BURNAK
- Transfer saçılma parametreleri ile mikrodalga kuvvetlendirici analiz ve sentezi
Analysis and synthesis of microwawe amplifiers using transfer scattering parameters
UMUT HINÇAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİLİZ GÜNEŞ