Asenkron motorların hız-algılayıcılı ve hız-algılayıcısız kontrolü için kestirim algoritmalarının geliştirilmesi
Developments of estimation algorithms for speed-sensored and speed-sensorless control of induction motors
Yazar: YUNUS EMRE ALTINIŞIK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ RIDVAN DEMİR
Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Algoritmalar = Algorithms ; Asenkron motorlar = Induction motors ; Kalman filtre = Kalman filter ; Kestirimci denetim = Predictive control ; Kontrol yöntemleri = Control methods ; Sistem parametreleri = System parameters ; Zamanla değişen parametre modelleri = Time varying parameter models ; Çalışma koşulları = Working conditions

Özet:
Bu tez çalışmasında, genişletilmiş Kalman filtresi (GKF) ve modele uyarlamalı sistem (MUS) tabanlı kestiriciler asenkron motorların (ASM'nin) hız-algılayıcılı ve hız-algılayıcısız yüksek başarımlı kontrolünü gerçekleştirmek amacıyla tasarlanmıştır. Tasarlanan kestirim algoritmaları, alan yönlendirmeli kontrol/vektör kontrol (AYK/VK)  ve/veya model öngörülü moment kontrol (MÖMK) tabanlı ASM sürücü sisteminde test edilmiştir. İlk olarak, önerilen anahtarlamalı-GKF (A-GKF) ile rotor akılarının stator duran eksen takımındaki bileşenleri (ψ_rα, ψ_rβ), rotor mekanik hızı (ω_m), yük momenti (τ_l), rotor direnci (R_r) ve stator direnci (R_s) kestirilmektedir. A-GKF algoritması AYK sisteminde doğrulanmıştır. Daha sonra  ψ_rα, ψ_rβ, ω_m ve R_r'nin eş zamanlı kestirimini gerçekleştiren GKF algoritması, MÖMK tabanlı ASM sürücüsü ile doğrulanmıştır. Ayrıca GKF tarafından kestirilen R_r, MÖMK sistemi içerisine güncellenerek parametre değişimlerinden kaynaklanan bozulmalar azaltılmıştır. Son olarak, ψ_rα, ψ_rβ, R_r ve R_s'nin kestirimleri aktif-reaktif güç tabanlı MUS (ARG-MUS) ile gerçekleştirilmiş ve ARG-MUS algoritması AYK ile doğrulanmıştır. Önerilen sürücü sistemlerinden elde edilen benzetim sonuçları, kestirim algoritmalarının başarımını göstermektedir.

Abstract:
In this thesis study, extended Kalman filter (EKF) and model reference adaptive system (MRAS) based estimators are designed for the purpose of providing high performance control with speed-sensor and speed-sensorless of induction motors (IM). The designed estimation algorithms are tested in the field oriented control/vector control (FOC/VC) and/or model predictive torque control (MPTC) based IM drive system. Firstly, with the proposed switching-EKF (S-EKF), the components in the stator stationary axes of rotor fluxes (ψ_rα, ψ_rβ), rotor mechanical speed (ω_m), load torque (τ_l), rotor resistance (R_r) and stator resistance (R_s) are estimated. The S-EKF algorithm is confirmed in the FOC system. Then, the EKF algorithm which performs the simultaneous estimation of ψ_rα, ψ_rβ, ω_m, R_r is confirmed with the MPTC-based ASM drive. In addition, R_r estimated by EKF, by updating into the MPTC system, is reduced the distortions caused by parameter changes. Finally, the estimation of ψ_rα, ψ_rβ, R_r and R_s are realized by the speed-sensored active-reactive power based MRAS (PQ-MRAS) and the PQ-MRAS algorithm is approved with the FOC system. Simulation results from the proposed drive systems are reveal the performance of the estimation algorithms.