Sezgisel tabanlı bulanık mantık denetleyiciler ile sabit mıknatıslı senkron motorun hız kontrolü
Speed control of permanent magnet synchronous motor with heuristic based fuzzy logic controllers
Yazar: SİNAN ÜNSAL
Danışman: DOÇ. DR. İBRAHİM ALIŞKAN
Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Arama algoritmaları = Search algorithms ; Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Hibrid algoritmalar = Hybrid algorithms ; Parçacık sürü optimizasyonu = Particle swarm optimization ; Sürekli mıknatıslı senkron motorlar = Permanent magnet synchronous motors

Özet:
Bulanık mantık denetleyiciler (BMD'ler), geleneksel kontrol yöntemleri ile çözümü zor olan karmaşık, modellenemeyen ve doğrusal olmayan sistemlerin kontrolünde tercih edilen gelişmiş tekniklerden birisidir. İnsanın düşünme, akıl yürütme ve karar verme yapısına benzer bir işleyiş mekanizmasına sahip olan BMD'lerin tasarımında çalışılan çalışılan konuda başarılı olan uzmanların bilgi, beceri ve sezgilerinden yararlanılmaktadır. Bu doğrultuda, istenilen performans elde edilene kadar tasarımcının denetleyici üzerinde yaptığı ayarlamalara dayanan bir tasarım süreci kullanılmaktadır. Ancak, bu durum tasarım sürecini oldukça zor ve zaman alıcı hale getirdiğinden başarılı bir tasarım yapabilmek çoğu zaman mümkün olmamaktadır. BMD'nin yapısında doğru bir şekilde ayarlanması ve belirlenmesi gereken birçok tasarım parametresi bulunmaktadır. Bu nedenle, optimum denetleyici parametrelerinin belirlenmesi, BMD'lerin tasarımında karşılaşılan önemli bir problemdir. Bu tez çalışmasında, sabit mıknatıslı senkron motorun (SMSM) denetiminde kullanılan BMD'nin giriş ve çıkış üyelik fonksiyonlarının metasezgisel algoritmalar ile optimal bir şekilde tasarımı gerçekleştirilmiştir. Ele alınan çalışmada, SMSM'nin en iyi hız kontrol performansına ulaşmak için BMD'nin optimizasyonunda Genetik Algoritma (GA), Yerçekimsel Arama Algoritması (GSA) ve Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) algoritmalarının yanı sıra bu algoritmaların avantajları bir araya getirilerek oluşturulan ve H-GA-GSA olarak adlandırılan hibrit bir algoritma yaklaşımı kullanılmıştır. Gerçekleştirilen çalışma, ayrıca yukarıda bahsedilen metasezgisel algoritmalarla BMD'yi optimize etmek için uygun bir ayarlama ve tasarım yöntemi sunmaktadır. H-GA-GSA'nın etkinliğini değerlendirmek için optimize edilmiş BMD'lerin yakınsama performansı, SMSM hız denetimi ve elektromanyetik moment dalgalılık performansları bakımından GA, GSA ve PSO ile karşılaştırmalı analizleri yapılmıştır.  Elde edilen sonuçlar, H-GA-GSA kullanılarak optimize edilmiş BMD'nin, ele alınan tüm karşılaştırma kriterleri için diğer algoritmalar ile optimize edilmiş BMD tasarımlarına göre daha iyi bir performans sağladığını göstermiştir.

Abstract:
Fuzzy logic controllers (FLCs) are one of the advanced techniques preferred in the control of complex, unmodelable and nonlinear systems that are difficult to solve with traditional control methods. The knowledge, skills and intuitions of experts who are successful in the subject studied are utilized in the design of FLCs, which have a functioning mechanism similar to the human thinking, reasoning and decision-making structure. In this direction, a design process is used based on the adjustments made by the designer on the controller until the desired performance is achieved. However, since this makes the design process quite difficult and time-consuming, it is often not possible to make a successful design. There are many design parameters in the structure of the FLC that need to be properly adjusted and determined. Therefore, determining the optimum controller parameters is an important problem encountered in the design of FLCs. In this thesis, the input and output membership functions of the FLC used in the control of the permanent magnet synchronous motor (PMSM) are optimally designed with metaheuristic algorithms. In the study, in order to achieve the best speed control performance of PMSM, in the optimization of FLC, Genetic Algorithm (GA), Gravitational Search Algorithm (GSA) and Particle Swarm Optimization (PSO) algorithms as well as the advantages of these algorithms were created and a hybrid algorithm approach called as H-GA-GSA was used. The work performed also presents a suitable tuning and design method for optimizing FLC with the aforementioned metaheuristic algorithms. To evaluate the effectiveness of H-GA-GSA, comparative analyzes of optimized FLCs with GA, GSA and PSO in terms of convergence performance, PMSM speed control and electromagnetic torque ripple performance were performed. The obtained results showed that the FLC optimized using H-GA-GSA provides better performance than the FLC designs optimized with other algorithms for all the comparison criteria considered.