Yapay sinir ağı ile modellenmiş bulanık mantık denetleyici tabanlı SMSM kontrolü
PMSM control based on fuzzy logic controller modelled with artificial neural network
Yazar: ERTUĞRUL YILDIRAY
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET SERHAT CAN
Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Alan yönlendirme = Field orientation ; Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Denetleyiciler = Controller ; Sabit mıknatıslı senkron motorlar = Permanent magnet synchronous motors ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Sabit Mıknatıslı Senkron Motor (SMSM) mıknatıs teknolojisindeki yenilerle beraber daha düşük maliyetlerle üretilebilir duruma gelmiş ve düşük enerji tüketimi nedeniyle de bir çok endüstriyel uygulamada yaygın kullanılır hale gelmiştir. SMSM'nin kullanımının yaygınlaşması yüksek seviyeli doğruluğa sahip kontrol performansı ihtiyacını da beraberinde getirmiştir. Modern kontrol yöntemlerinin geleneksel kontrol yöntemlerine göre daha etkili bir kontrol performansı sergilemesi modern kontrol yöntemlerinin kullanılmasını yaygınlaştırmış modern kontrol yöntemleri üzerinde yapılan çalışmalar yoğunluk kazanmıştır. Modern kontrol yöntemlerinden olan Bulanık Mantık Denetleyici (BMD) insan düşünce yapısında benzerliği ve sistem tasarımcısının uzmanlığını kontrol sistemine daha etkili bir şekilde yansıtabilmesine olanak sağlayan etkili bir kontrol yöntemidir. BMD etkili bir kontrol performansı sunmasına rağmen yapısının karmaşıklığı ve içerdiği yoğun matematiksel işlemlerden dolayı tepki süresi yavaş olabilmektedir. Yapay Sinir Ağları (YSA) sistem modelleme için oldukça uygun bir yöntemdir ve paralel işlem yapabilme özelliği sayesinde oldukça hızlı tepki süresine sahiptirler. Bu tez çalışmasında etkili bir kontrol performansına sahip olan BMD'nin YSA ile modellenerek daha hızlı bir tepki süresine sahip bir YSA modelinin oluşturulması ve elde edilen modelin SMSM'nin Alan Yönlendirmeli Kontrolü (AYK) üzerinde uygulanması amaçlanmıştır. BMD'nin giriş ve çıkışlarından alınan verilerle YSA'nın eğitiminde kullanılacak bir veri seti oluşturulmuştur. Oluşturan veri setleri ile eğitilen YSA modeli BMD'yi oldukça yüksek bir doğrulukla modellemiştir ve aynı girişlere karşılık çıkışında BMD ile aynı çıkışı üretmiştir. SMSM tasarımı ve AYK kontrol için gerekli birimler MATLAB programının Simulink eklentisinde tasarlanmıştır. BMD MATLAB programının Fuzzy Logic Toolbox eklentisinde tasarlanmış ve YSA'da Neural Network Toolbox eklentisinde tasarlanarak Simulink ortamına aktarılarak simülasyon çalışmalarında performansları karşılaştırılmıştır. Simülasyon sonuçlarında BMD'nin geleneksel kontrol yöntemi olan Oransal-İntegral (PI) kontrolden daha başarılı bir kontrol performansı sergilediği görülmüştür. YSA ile oluşturulan BMD modelinin ise BMD'den daha hızlı tepki süresine sahip olduğu görülmüştür.  Önerilen bu yöntem daha etkili ve yüksek hızlı bir kontrol performansı istenen SMSM kontrolü için kullanılabilir.

Abstract:
The Permanent Magnet Synchronous Motor (PMSM) has been produced at lower costs with the innovations in magnet technology and has become widely used in many industrial applications due to its low energy consumption. The widespread use of PMSM has brought along the need for control performance with high level of accuracy. The fact that modern control methods exhibit a more effective control performance than traditional control methods has made the use of modern control methods widespread and studies on modern control methods have intensified. Fuzzy Logic Controller (FLC), which is one of the modern control methods, is an effective control method that allows the system designer to reflect the similarity in human thought structure and the expertise of the system designer to the control system more effectively. Although FLC offers an effective control performance, its response time can be slow due to the complexity of its structure and the intensive mathematical operations it contains. Artificial Neural Networks (ANN) is a very suitable method for system modelling and has a very fast response time thanks to its parallel processing capability. In this thesis, it is aimed to create an ANN model with a faster response time by modelling the FLC, which has an effective control performance, with ANN and to apply the obtained model on the Field Oriented Control (FOC) of PMSM. A data set to be used in the training of the ANN was created with the data taken from the inputs and outputs of the FLC. The ANN model trained with the generated data sets modelled the BMD with a very high accuracy and produced the same output as the FLC for the same inputs. The units required for the PMSM design and the FOC control were designed in the Simulink plug-in of the MATLAB programme. The FLC was designed in the Fuzzy Logic Toolbox plugin of MATLAB and the ANN was designed in the Neural Network Toolbox plugin of MATLAB and transferred to Simulink environment and their performances were compared in simulation studies. In the simulation results, it was observed that FLC exhibited a more successful control performance than the traditional control method, Proportional-Integral (PI) control. It is also observed that the FLC model created with ANN has a faster response time than FLC.  This proposed method can be used for PMSM control where a more effective and high speed control performance is required.