Anahtarlamalı relüktans motorun denetimi
Control of a switched reluctance motor
- Tez No: 196537
- Danışmanlar: PROF. DR. ÇETİN ELMAS
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Anahtarlamalı relüktans motor, Yapay sinir ağı, Doğrusal olmayan modelleme, Switched reluctance motor, Artificial neural network, Nonlinear modelling
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Anahtarlamalı Relüktans Motorlar (ARM) değişken hız uygulamalarındagittikçe artan bir ilgiye sahiptirler. ARM'nin dinamik karakteristikleri durumdeğişikliklerinde farklılık göstermektedir. ARM'lerin en önemlisakıncalarından olan tork dalgalanmaları, manyetik akıya bağlı olarakdeğişmektedir. Manyetik akı ise faz akım ve rotor konumunun bir işlevidir.Dolayısıyla, ARM'nin modellenmesinde manyetik akı karakteristiklerininbilinmesi önemli bir gereksinimdir. ARM'nin manyetik akı karakteristiklerininbelirlenmesinde bir çok metot önerilmiştir. ARM doğrusal bir yapıya sahipolmadığından bu yöntemler yetersiz kalmaktadırlar. Bu tezde, ARM'deki torkdalgalanmalarını azaltmak için Yapay Sinir Ağ (YSA) tabanlı bir yaklaşımsunulmuştur. Benzetim çalışmalarından elde edilen sonuçlar, akı yoğunluğunungerçeğe en yakın bir biçimde YSA ile modellenebildiğini göstermiştir ve torkdalgalanmalarında büyük ölçüde azalma olmuştur.Bilim Kodu :704
Özet (Çeviri)
Switched Reluctance Motors (SRMs) are getting increasing attention in variablespeed applications. The SRMs dynamic characteristics vary as conditionchange. The most important drawback of SRMs is ripples in the torque at lowspeed. The torque in the SRM is a function of flux-linkage current and rotorposition. Therefore, modeling of the flux-linkage characteristics of the SRM isvery important to minimize tork ripples. So far, several methods of modeling ofthe flux-linkage characteristics of the SRMs have been proposed. Due tononlinear flux-linkage characteristics of the SRM, this cannot be adequatelydescribed by these models. In this thesis, simulations results show that anArtificial Neural Network (ANN) based solution minimizes torque ripple in aSwitched Reluctance Motor (SRM).Science Code : 704
Benzer Tezler
- Bir anahtarlamalı relüktans motorun sinirsel-bulanık denetimi
Neuro-fuzzy control of a switching reluctance motor
M. ALİ AKCAYOL
Doktora
Türkçe
2001
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ÇETİN ELMAS
- Anahtarlamalı relüktans motorun genetik uyarlamalı denetleyici ile hız denetiminin gerçekleştirilmesi
Implementation of speed control of a switched reluktance motor with genetic adaptive controller
TUNCAY YİĞİT
Doktora
Türkçe
2005
Teknik EğitimGazi ÜniversitesiElektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ÇETİN ELMAS
Y.DOÇ.DR. MUHAMMED AKCAYOL
- Sliding mode yaklaşımı ile anahtarlamalı relüktans motorun hız kontrolü
Speed control of switched reluctance motor by using sliding mode approach
İBRAHİM SEFA
Doktora
Türkçe
1997
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ŞABAN ÖZER
- Bir anahtarlamalı relüktans motorun hibrid gözlemci ile pozisyon algılayıcısız çalıştırılması
Position sensorless operation of a switched reluctance motor with hybrid observer
AYDIN ÇETİN
Doktora
Türkçe
2001
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇETİN ELMAS
- Endüstriyel çamaşır makinelerinde anahtarlamalı relüktans motoru kullanımı ve sistemin zeki denetimi
Intelligent control of industrial washing machine uses switched reluctance motor
FECİR DURAN
Doktora
Türkçe
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. ÖMER FARUK BAY