Tek fazlı asenkron motorun hız kontrolü için ysa ayarlamalı bir bulanık mantık denetleyici
An artificial neural network tuned-FLC for single phase asynchronous motor speed control
Yazar: YELİZ YILDIRIM
Danışman: PROF. DR. CEMİL GÜRÜNLÜ
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Tek fazlı Asenkron Motorlar, endüstri uygulamalarına olan uygunluğu ve ticari sebeplerden dolayı günümüzde pek çok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Asenkron Motora verilecek gerilimin kontrolü için ise yaygın olarak PWM (Pulse Width Modulation) tercih edilir. Çünkü PWM asenkron motorun kontrol uygulamalarını kolaylaştıran bir tekniktir.
Bu çalışmada, Matlab/SIMULINK ortamında PWM Eviriciyle besli tek fazlı Asenkron Motorun hızı yeni bir tür kontrolör ile denetlenmiştir. Önerilen bu denetleyicide, Bulanık Mantık üyelik fonksiyonlarının aralıkları Yapay Sinir Ağlarıyla ayarlanmaktadır. Bu ayarlamayı yapan Yapay Sinir Ağının en iyi ağırlıkları ise ADALINE (Adaptif Lineer Element) yardımıyla belirlenmektedir. Bu amaçla oluşturulan tez, üç ana kısma ayrılmıştır. İlk kısım olan giriş kısmında tezin uygulama kısmının anlaşılabilmesi için bilinmesi gereken teknik kısımların ve kontrol yöntemlerinin açıklaması yapılmıştır. İkinci kısımda kontrol amaçlı kullanılan yöntemlere alternatif olarak tezde önerilen Yapay Sinir Ağlarıyla ayarlanan Bulanık Mantık yöntemi ile ilgili açıklama yapılmış ve son kısımda ise Matlab/SIMULINK uygulamalarına yer verilmiştir. Bu son kısımda geleneksel yöntemlerle akıllı yöntemlerin farkını ortaya koyabilmek için öncelikle PWM ile besli tek fazlı Asenkron Motorun PID ile kontrol benzetimi yapılıp sonrasında Bulanık Mantık ve Yapay Sinir Ağları gibi akıllı sistemlerle kontrolü yapılmıştır. Uygulama kısmının son adımında da önerilen denetleyicinin Matlab/SIMULINKte tek fazlı Asenkron Motor hız kontrolü yapılmış ve çıktıları elde edilmiştir. Bu çıktılar ise tezin sonuç kısmında kıyaslanmıştır

Anahtar Kelimeler: Tek fazlı Asenkron Motor, PWM (Pulse Width Modulation), Bulanık Mantık, Yapay Sinir Ağları, ADALINE (Adaptif Liner Element), ANFIS (Adaptive Network based Fuzzy Inference System )

Abstract:
Asynchronous Motors, due to its suitability to industrial application and commertional reasons, are commonly used today in many fields. To control the feeding voltage of Asynchronous motor, PWM(Pulse Width Modulation) is widely preffered. Because PWM is a technic which ease the speed control of Asynchronous Motor.
In this study, the speed of PWM Inverter fed- single phaseAsynchronous Motor is controlled in Matlab/SIMULINK environment with a newkind of controller. In this proposed controller, the intervals of membership function of Fuzzy Logic Controller is tuned with Artificial Neural Network. The weights of this Artificial Neural Network is adjusted with the help of ADALINE (Adaptive Linear Element). The thesis, which is written in this purpose, is examined into three main parts. In introduction part, in order to make understandable the simulation part of the thesis, technical information and some control technics are explained. In second part, Artificial Neural Network tuned Fuzzy Logic Controller, which is suggested as an alternative to controllers used before studies with the aim of controlling single phase Asynchronous Motor, is introduced and in the last part Matlab/SIMULINK speed control applications are done and outputs of them are given. In the last part, to clarify the difference between conventional controllers and intelligent controllers, PWM-fed single phase Asynchronous Motor is controlled with PID, then with intelligent controllers such as Fuzzy Logic Controller and Artificial Neural Network. Last part of the control application, controlling single phase Asynchronous Motor with proposed method is simulated in Matlab/SIMULINK. Outputs of those simulations are compared in the conclusion part of thesis

Key Words: Single Phase Asynchronous Motor, PWM (Pulse Width Modulation), Fuzzy Logic, Artificial Neural Network, ADALINE (Adaptif Liner Element), ANFIS (Adaptive Network based Fuzzy Inference System).