Asenkron motorun kayma kipli ve sinirsel bulanık gözlemleyicilerle algılayıcısız hız denetimi
Sensorless speed control of induction motor using sliding mode and neuro-fuzzy observers
Yazar: CAFER BAL
Danışman: PROF.DR. MUAMMER GÖKBULUT ; Y.DOÇ.DR. FİKRET ATA
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2007
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
ÖZETDoktora TeziASENKRON MOTORUN KAYMA KİPLİ VE SİNİRSEL BULANIKGÖZLEMLEYİCİLERLE ALGILAYICISIZ HIZ DENETİMİCafer BALFırat ÜniversitesiFen Bilimleri EnstitüsüElektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı2007, Sayfa: 120Asenkron motorların yüksek başarımlı denetimi için vektör denetim tekniğine ihtiyaçduyulur. Sürücü sistemlerin denetimi için gerekli olan motor hızını ölçmek amacıyla hızalgılayıcısı olarak çoğunlukla mil kodlayıcılar kullanılır. Motor miline bağlanan milkodlayıcılar, motorun çalışma güvenirliğini azaltır ve motora ek maliyet getirir. Ayrıcakodlayıcının motor miline bağlantısının mümkün olmadığı durumlar olabilir. Bu nedenle,asenkron motorların algılayıcısız hız denetimi önem kazanmaktadır. Asenkron motorunalgılayıcısız hız denetiminde kullanılan yöntemlerin çoğunda, motorun akıları veya akımları,motorun dinamik denklemleri yardımı ile gözlemlenerek motor hızı elde edilir.Modellenemeyen motor dinamikleri ve gerçek motor parametrelerinin çalışma koşullarına bağlıolarak değişmesi nedeniyle motorun dinamik denklemlerine bağlı olarak geliştirilengözlemleyicilerle kararlı ve dayanıklı bir hız tahmini yapılamamaktadır.Bu tez çalışmasında, akım gözlemleyici olarak kullanılan sinirsel bulanık ağlarlaasenkron motorun algılayıcısız hız denetimi gerçekleştirilmiştir. Önerilen sinirsel bulanık akımgözlemleyici, akı ve hız tahmini yapmak yerine doğrudan denetleyici olarak kullanıldığındanmevcut gözlemleyicilerden farklı bir yaklaşım getirmiştir. Algılayıcısız denetim sistemindekiakım denetimi için kayma kipli bir denetleyici tasarlanmıştır. Böylece, motor parametrelerindenbağımsız bir algılayıcısız denetim yöntemi elde edilmiştir. Sinirsel bulanık akım gözlemleyici,deneysel verilerle gerçek zamanlı eğitilmiştir. Eğitilmiş ağ yapısı kullanılarak farklı çalışmaXkoşullarında denetim sisteminin başarımı test edilmiştir. Sinirsel bulanık ağın eğitimi vedenetim algoritması MATLAB/Simulink ortamında programlanmış ve DSPACE-DS1104sayısal işaret işlemcisi ile gerçekleştirilmiştir. Deneysel sonuçlar, değişkenlere gerçek zamanlıerişimi sağlayabilen Control Desk Developer yazılımı kullanılarak oluşturulan bir arayüzdenelde edilmiştir. Sinirsel bulanık akım gözlemleyici ile motorun dinamik modeline göretasarlanan akım gözlemleyicinin başarısı karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Farklı hız ve yükkoşullarında elde edilen benzetim ve deneysel sonuçlarla, önerilen algılayıcısız denetimyönteminin başarımı gösterilmiştir.Anahtar Kelimeler: Asenkron motor, sinirsel bulanık ağlar, algılayıcısız denetim.XI

Abstract:
ABSTRACTPhD ThesisSENSORLESS SPEED CONTROL OF INDUCTION MOTOR USINGSLIDING MODE AND NEURO-FUZZY OBSERVERSCafer BALFırat UniversityGraduate School of Natural and Applied SciencesDepartment of Electrical and Electronics Engineering2007, Page:120Vector control technique is desired for high performance control of induction motordrives. A shaft encoder is used as a speed and position sensor in order to measure the motorspeed required for the control of motor drive systems. The encoder mechanically coupled to themotor shaft reduces the operation reliability and increases the cost of the drive system.Additionally, in some applications such as high speed drives, the encoders cannot be coupled tothe motor shaft. Therefore, sensorless speed control of an induction motor is needed. In the mostof sensorless speed control methods used in literature, the motor speed is determined from theestimated motor currents and/or fluxes using the dynamic equations of the motor. However,robustness and stability of the speed estimation cannot be achieved with the designed observersusing the dynamic model of the motor due to the unmodelled dynamics and parametervariations which change with the operating condition of the motor.In this thesis, a fuzzy neural network current observer is proposed for the sensorlessspeed control of induction motor. The proposed fuzzy neural current observer offers a differentapproach than the current methods since it is used as a direct controller instead of the flux andthe speed estimation. Sliding mode current controller is designed for the current control in thesystem. Thus, the proposed sensorless control method is not affected from the parametervariations. Fuzzy neural network current observer is trained online with the experimental data.Performance of the control system including the trained fuzzy neural network current observerXIIis tested for various operating conditions of the motor. Training algorithm of fuzzy neuralnetwork and the control algorithm are prepared at the MATLAB/Simulink environment and it isimplemented using the digital signal processor DSPACE-DS1104 card. Experimental results areacquired from the developed interface using Control Desk Developer software which allowsonline access to the variables. The performance of the fuzzy neural current observer iscompared with the current observer designed using the dynamic model of the motor. Theperformance of proposed sensorless control method is verified with the simulation andexperimental results under different speed and load conditions.Keywords: Induction motor, fuzzy neural network, sensorless control.XIII