YSA tabanlı adaptif kontrollü paralel hibrit aktif güç filtresi tasarımı
ANN-based adaptive controlled parallel hybrid active power filter design
- Tez No: 979672
- Danışmanlar: DOÇ. DR. KADİR VARDAR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kütahya Dumlupınar Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, Paralel Hibrit Aktif Güç Filtresi (PHAGF) için yeni bir doğru akım (DA) bara kontrolörü geliştirmeyi, güç devresi tasarımını ve deneysel uygulamaları içermektedir. Çalışmada, PHAGF için Yapay Sinir Ağı (YSA) tabanlı yenilikçi bir adaptif DA bara kontrol yöntemi önerilmiştir. Geliştirilen kontrol yöntemi sayesinde PHAGF, değişken yüklerin farklı akım harmoniklerini adaptif DA bara gerilimi kullanarak dinamik olarak kompanse edebilmektedir. Donanımda kullanılacak YSA eğitimi için gerekli veriler Matlab/Simulink ortamında elde edilmiştir. Farklı yük ve parametreler için toplamda 8064 benzetim yapılmış, elde edilen sonuçlar arasından IEEE 519-2022 standartlarına uygun THD değerlerine sahip olanları seçilerek YSA eğitimde kullanılmıştır. Bu seçilen veriler kullanılarak 7 farklı YSA algoritması Matlab/nnstart ile eğitilmiş ve performans analizleri yapılmıştır. Analiz sonucunda en iyi performansı Bayesian Regularization ve Levenberg-Marquardt algoritmalarının gösterdiği belirlenmiştir. Bu iki algoritma, YSA tabanlı adaptif kontrollü PHAGF filtre benzetimleri ile test edilmiş ve karşılaştırılmıştır. Test sonuçları, Levenberg-Marquardt algoritmasının daha iyi THD değerleri sağladığını ortaya koymuştur. Bu nedenle, Levenberg-Marquardt algoritması ile eğitilmiş YSA'ya ait Matlab kodları, laboratuvar çalışmalarında kullanılmak üzere gömülü yazılım kodlarına dönüştürülmüştür. Bilgisayar ortamında hazırlanıp test edilen benzetim sonuçlarına göre uygun kontrol ve güç kartları tasarlanıp üretilmiştir. Üretilen kontrol kartları ve geliştirilen algoritmalar, gerçek yük ve gerilimler altında test edilmeden önce test simülatörü (hardware in the loop, HIL) yardımıyla doğrulanmıştır. Bu tez kapsamında geliştirilen ve üretilen simülatör, güç elektroniği devrelerinin donanım üzerindeki tepkisini çeşitli çalışma koşullarında test edebilmektedir. Simülatör ve PHAGF kontrol kartında aynı işlemci (STM32F407VGT6) kullanılmış olup, her iki donanım için de CubeMX IDE derleyicisi kullanılarak kodlama C dilinde yapılmıştır. YSA kontrollü adaptif DA bara kontrolüne sahip PHAGF prototipi, laboratuvar ortamında kaynak gerilimi faz-faz 346V ve 1 kVA ile 3 kVA arasında değişen lineer olmayan yükler ile test edilmiştir. Sonuçlar, aynı yükler için sabit DA bara gerilimine sahip PHAGF ile karşılaştırılmış ve tasarlanan algoritmanın PHAGF'deki performans iyileştirmesi ortaya konulmuştur. PHAGF için önerilen kontrolörün, tasarlanan güç katı ve elektronik kontrol devrelerinin kararlı durum, dinamik koşulları ve dengesiz yük performansı deneysel sonuçlarla doğrulanmıştır.
Özet (Çeviri)
This study includes the development of a new direct current (DC) line controller for the Parallel Hybrid Active Power Filter (PHAGF), power circuit design and experimental applications. In the study, an innovative adaptive DC line control method based on Artificial Neural Network (ANN) is proposed for PHAGF. Thanks to the developed control method, PHAGF can dynamically compensate for different current harmonics of variable loads using adaptive DC line voltage. The necessary data for ANN training to be used in the hardware was obtained in the Matlab/Simulink environment. A total of 8064 simulations were made for different loads and parameters, and the results obtained were selected with THD values compliant with IEEE 519-2022 standards and used in ANN training. Using this selected data, 7 different ANN algorithms were trained with Matlab/nnstart and performance analyzes were performed. As a result of the analysis, it was determined that Bayesian Regularization and Levenberg-Marquardt algorithms showed the best performance. These two algorithms were tested and compared with ANN-based adaptive controlled PHAGF filter simulations. The test results showed that the Levenberg-Marquardt algorithm provides better THD values. Therefore, the Matlab codes of the ANN trained with the Levenberg-Marquardt algorithm were converted to embedded software codes to be used in laboratory studies. According to the simulation results prepared and tested in the computer environment, appropriate control and power cards were designed and produced. The produced control cards and developed algorithms were verified with the help of a test simulator (hardware in the loop, HIL) before being tested under real loads and voltages. The simulator developed and produced within the scope of this thesis can test the response of power electronic circuits on the hardware under various operating conditions. The same processor (STM32F407VGT6) was used in the simulator and the PHAGF control card, and the coding was done in C language using the CubeMX IDE compiler for both hardware. The PHAGF prototype with ANN-controlled adaptive DC line control was tested in a laboratory environment with a source voltage of 346V phase-to-phase and nonlinear loads ranging from 1 kVA to 3 kVA. The results were compared with the PHAGF with constant DC line voltage for the same loads and the performance improvement of the designed algorithm in PHAGF was demonstrated. The steady-state, dynamic conditions and unbalanced load performance of the proposed controller, the designed power stage and electronic control circuits for PHAGF were verified with experimental results.
Benzer Tezler
- Farklı yüzeylere uyum sağlayabilen denge robotu için zeki ve adaptif kontrol algoritmalarının geliştirilmesi
Development of intelligent and adaptive control algorithms for balance robot capable of adapting different surfaces
ALİ ÜNLÜTÜRK
Doktora
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER AYDOĞDU
- Esnek hesaplama yöntemlerinin jeodezide uygulamaları
Applications of soft computing methods in geodesy
ORHAN AKYILMAZ
Doktora
Türkçe
2005
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. TEVFİK AYAN
- Adaptive inverse optimal controller design for non-affine nonlinear systems using machine learning techniques
makine öğrenmesi teknikleri kullanarak doğrusal ve afin olmayan sistemler için adaptif ters optimal kontrolör tasarımı
MUHAMMET EMRE SANCI
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL
- Fizyolojik sistemlerin yapay zekâ teknikleri kullanılarak modellenmesi ve kontrolü için eğitim amaçlı bir simülatör tasarımı
Designing educational simulators for modeling and control of physiological systems by implementing artificial intelligence techniques
ÜMİT TAŞ
Doktora
Türkçe
2009
BiyomühendislikMarmara ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET AKBAŞ
- Endüstriyel uygulamalarda görüntü işleme tabanlı otomatik hata tespit yöntemlerinin geliştirilmesi
Development of automatic fault detection methods based on image processing in industrial applications
BURAK GÜZELCE
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKAY BAYRAK