Anahtarlamalı relüktans motorun makine öğrenmesi algoritmaları ile konum algılayıcısız sürücü modelinin geliştirilmesi
Developing a position sensorless drive model with machine learning algorithms of a switched reluctance motor
Yazar: MEHMET AKİF BUZPINAR
Danışman: PROF. DR. FERHAT DALDABAN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Bu tez çalışmasında 3 fazlı 6/4 bir anahtarlamalı relüktans motorun (ARM) konum algılayıcısız kontrolünü gerçekleştirebilecek modeli, yapay zekanın alt dallarından biri olan makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak eğitilmiştir. Rotor konumunu belirlemede kullanılan yüksek frekanslı konum algılama darbeleri, konum algılayıcılı, sabit hız ve yükte çalışan bir ARM'nin doğal çalışması süresince pasif fazlarına uygulanmıştır. Rotor konumuna göre değişen relüktansın sonucu olarak pasif fazlarda farklı değerlerde indüklenen akımlar, bilgisayar ortamına kaydedilmiştir. Bu akım değerleri, makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarının eğitim ve test verilerini oluşturmuştur. Bu akım değerleri ile eğitilen model, aktif faz tahmininde kullanılmıştır. Zaman serisi yaklaşımı ve algoritma parametrelerinin düzenlenmesiyle model başarısı en üst seviyeye çıkarılarak farklı algoritmaların performansları karşılaştırılmıştır. Pasif faz akım değerlerinden oluşan veri seti, K-Nearest Neighbors (KNN), Ensemble Bagged Tree ve Tuned Fine Tree algoritmalarında karmaşık ve ağır matematiksel ön işlemlere tabi tutulmadan, %99,6, %99,9 ve %100,0 gibi yüksek başarı değerleri ile eğitilebilmiştir. Bu çalışmayla, gerçek zamanlı ölçülen pasif faz akımlarının rotor konumu ile olan ilişkisi aracılığıyla aktif fazın tahmin edilebileceği gösterilmiştir. Önerilen başarılı modeller ile 6/4 bir ARM'nin sabit yük ve hızda gerçek zamanlı pasif faz akım değerleri kullanılarak mekanik konum algılayıcısız olarak sürülebileceğini göstermiştir.

Abstract:
In this thesis, the model that can control a 3-phase 6/4 switched reluctance motor (SRM) without a position sensor was trained using machine learning algorithms, one of the sub-branches of artificial intelligence. The high frequency position sensing pulses used in determining the rotor position were applied to the passive phases of a position-sensing SRM operating at constant speed and load during its natural operation. Currents induced at different values in passive phases as a result of the reluctance varying according to the rotor position were saved on the computer environment. These current values used for train and test data of machine learning classification algorithms. The model trained with these current values was used in active phase estimationThe success of the model was maximized with the time series approach and tuning parameters. Performances of different algorithms were compared. The data set consisting of passive phase current values could be trained in KNN, Ensemble Bagged Tree and Tuned Fine Tree algorithms with high success values such as 99.6%, 99.9% and 100.0% without being subjected to complex and heavy mathematical pretreatments. With this study, it has been shown that the active phase can be predicted through the relationship of passive phase currents measured in real time with the rotor position. With the proposed successful models, it has been shown that a 6/4 SRM can be driven at constant load and speed without a mechanical position sensor using real-time passive phase current values.