Sanayi tipi üç fazlı bir asenkron motor için uzay vektör darbe genişlik modülasyonu kullanan yapay sinir ağları temelli hız kontrol sistemi tasarımı
Design of artificial neural networks based speed control system using space vector pulse width modulation for industrial type three phase induction motor
Yazar: ERDAL KILIÇ
Danışman: PROF. DR. HASAN RIZA ÖZÇALIK
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2017
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Asenkron motorlar, güvenilirlik, sağlamlık, basit yapı, düşük maliyet ve yüksek verimlilik nedeniyle endüstride en yaygın kullanılan elektrikli makinelerdir. Karmaşık ve doğrusal olmayan yapılarından dolayı bu motorların kontrolünde büyük güçlükler yaşanmaktadır. Teknoloji alanındaki yeniliklerle birlikte sürekli geliştirilen kontrol stratejileri; asenkron motorların daha etkin ve güvenilir bir şekilde kontrol edilmesine olanak sağlamaktadır. Asenkron motorların kontrolünde yüksek dinamik performans, vektör kontrol tekniği sayesinde elde edilebilmektedir. Bu yöntemde kullanılan koordinat dönüşümleri, akı tahmin algoritmaları ve denetim algoritmaları gibi karmaşık hesaplamalar güçlü mikrodenetleyicilerden olan sayısal işaret işlemciler ile kolay yapılabilmektedir.
Bu çalışmada sanayi tipi üç fazlı sincap kafesli bir asenkron motorun hız kontrolü gerçekleştirilmiştir. Üç fazlı eviricinin anahtarlamasında uzay vektör darbe genişlik modülasyon tekniği kullanılmıştır. Yapay zekâya dayalı modern araçlar arasında yer alan yapay sinir ağları, doğrusal olmayan dinamik sistemlerin modellenmesi ve kontrolünde yaygın olarak kullanılmaktadır. Sürücü sisteminin performansının artırılması amacıyla radyal taban fonksiyonlu yapay sinir ağı temelli model referans adaptif kontrol metodu kullanılarak bir hız denetim algoritması geliştirilmiştir. Kontrol yönteminin başarısını belirlemek amacıyla, geliştirilen denetleyicinin sonuçları ile klasik PI tipi denetleyicinin sonuçları karşılaştırılmıştır. Simülasyon ortamında ve deneysel olarak asenkron motorun farklı hız ve yük koşulları altında çalıştırılması ile elde edilen sonuçlardan önerilen kontrol yapısının oldukça başarılı olduğu açıkça gösterilmiştir.

Abstract:
Induction motors are the most widely used electrical machines in the industry due to their reliability, robustness, simple construction, low cost and high efficiency. There are major difficulties in controlling these motors because of their complicated and nonlinear construction. Innovations in the field of technology and continuously developed control strategies allow induction motors to be controlled more effectively and reliably. The high dynamic performance in control of induction motors can be achieved thanks to the vector control technique. Complex calculations such as coordinate transformations, flux estimation algorithms and control algorithms used in this method can be easily done with digital signal processors which are powerful microcontrollers.
In this study, speed control of an industrial type three-phase squirrel-cage induction motor is implemented. The space vector pulse width modulation technique is used in the switching of the three-phase inverter. Artificial neural networks, which are among modern tools based on artificial intelligence, are widely used for modeling and controlling nonlinear dynamical systems. In order to improve the performance of the drive system, a speed control algorithm has been developed using a radial basis artificial neural network based model reference adaptive control method. The results of the developed controller are compared with the results of the conventional PI type controller to prove the success of the control method. Experimentally and in the simulation environment, it is clearly shown that the proposed control structure is considerably successful from the results obtained by operating the induction motor under different speed and load conditions.