Geri Dön

Üç fazlı asenkron motorların yapay sinir ağları ile vektör esaslı hız kontrolü

Speed control with artificial neural networks with vector control of three phase asynchronous motors

  1. Tez No: 182132
  2. Yazar: ZAFER KOCA
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. HASAN RIZA ÖZÇALIK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Asenkron motor, Yapay Sinir Ağı, Vektör Kontrolü, Hız konrolü, Induction Motor, Artificial Neural Network, Vector Control, Speed Control
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Elektrik makinaları sürücü sistemleri endüstride ve günlük yaşamdaçok yaygın uygulama alanlarına sahiptir. Örneğin havalandırma sistemleri, fanlar,kompresörler, çimento değirmenleri vb. Tüm uygulamalarda bu makinalar için iki önemlihusus vardır. Bunlar sürme tekniğinin kullanım esnasında sistemin kararlılığı vegüvenilirliliğidir. Özellikle kararlı çalışma sürme planı ile kontrol tekniğinin eş zamanlıolması çok önemlidir.Son yıllarda Uzay Vektör Modülasyon Tekniği (SVM) klasik PWM'inyerine tercih edilmektedir. Bu yeni teknik sisteme etki eden tüm bozucu etkileri ve SinePWM (sinüse Darbe Genişlik Modülasyonu) algoritması ile oluşan sakıncalı etkileriortadan kaldırabilir. Bu nedenle bir Yapay Sinir Ağı temelli kontrol sistemi sistemin non-lineer ve adaptif yapısı için daha uygun ve verimli bir yöntem olacaktır. Bu çalışma iki anakısımdan oluşmaktadır. Birincisi Yapay Sinir Ağı modeli ile motorun kontrol edilmedenönceki işleyişini diğeri ise kontrol sistemi sürekli çalışıyorken güncelleştirilmesini (pre-filter) sağlar. (Microchip, 2005)Bu çalışmada ilk önce MATLAB 7.1 `de hazırlanan bir m-file `ı yapay sinirağına uyarlandı ve daha sonra Simulink'de hazırlanan kontrol sistem diyagramına transferedildi. İkinci olarak SVM ve IGBT blokları kontrol yapısına ilave edilerek MATLAB'adahil edildi. Bu hazır kontrol sistemi Simüle indüksiyon motorunu sürdü. Bu NeuralKontrol hız değerlerini kabul edilebilir ölçüde doğru olarak denetlemiştir.

Özet (Çeviri)

Electric machine drive systems have a large application area in industry anddaily life such as air conditioners, pumps, fans and compressors, cement mills, etc. In allapplications, there have been two important matters with these machines: Reliability andaccuracy of driving techniques being in use. Especially, if the accuracy is in discussion, it isvery important the control technique accompanying with driving scheme.In recent years, Space Vector Modulation Technique (SVM) has been preferredinstead of conventional PWM scheme. This new technique can overcome the drawbacks ofSine PWM algorithm and increases over-all system efficiency. For this reason, a neuralnetwork (NN) based controller is appropriate and efficient considering its nonlinear andadaptive structure. In this study, control process consists of two main parts; an inverse NNmodel of the motor obtained just before essential control process and a NN based pre-filterthat is continuously updated while the control system runs.(Microchip, 2005)In this study, as a first, proposed NN controller has edited as an m-file in theMATLAB 7.1 environment and then transferred into the whole control system diagram whichis prepared in SIMULINK. Secondly, SVM and IGBT blocks that exist as MATLAB facilitieshave been added into control structure. This prepared control system drives the simulatedinduction motor. The proposed neural controller has proved its ability by demonstratingaccurate speed values as a result.

Benzer Tezler

  1. Asenkron motorun DSP (sayısal işaret işleyici) tabanlı bir kontrol sistemi kullanılarak YSA (yapay sinir ağları) ile performansının arttırılması

    The Performance increasing on the induction motor with ann (artifical neural networks) by using a DSP (digital signal processor) based control system

    KAYHAN GÜLEZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİT PASTACI

  2. Asenkron motorlarda kırık rotor çubuğu arızalarının yapay sinir ağları ile teşhisi

    Detection of squirrel cage faults of asynchronous motors via stator current analysis

    HAYRİ ARABACI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. OSMAN BİLGİN

  3. Fault detection of induction motors using nevral networks

    Asenkron motorlarda sinir ağları ile hata tespiti

    BÜLENT AYHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2000

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. OKYAY KAYNAK

  4. Yapay sinir ağlarıyla üç fazlı asenkron motorun hızının denetlenmesi

    Speed control of three phase asynchronous motor by artificial neural network

    ŞABAN YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ŞABAN ERGÜN

  5. Bir asenkron motor hız denetim sisteminin yapay sinir ağları ile gerçekleştirilmesi

    The Design of an induction motor speed control system based on artificial neural networks

    AHMET KÜÇÜKTÜFEKÇİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN RIZA ÖZÇALIK