Endüstriyel üç fazlı asenkron motorlar için adaptif sinirsel-bulanık çıkarım algoritması esaslı kontrol sistemi tasarımı
Design of adaptive neural-fuzzy inference algorithm based control system for industrial three-phase asynchronous motors
Yazar: SAMİ ŞİT
Danışman: PROF. DR. MUSTAFA ŞEKKELİ ; PROF. DR. HASAN RIZA ÖZÇALIK
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Asenkron motorlar, parametreleri zamana ve hıza bağımlı doğrusal olmayan yüksek dereceli diferansiyel denklemler içeren karmaşık bir modele sahiptir. Bu karmaşık modele bağlı olarak asenkron motorda akı ve momentin oluşumu, motora uygulanan voltaj ve frekansın bir fonksiyonu olduğu için motor akımları ile akı ve moment arasında bir kenetlenme etkisi vardır. Skaler kontrol yöntemi ile denetlenen bir asenkron motorun hız ve moment cevabı bu kenetleme etkisinden dolayı düşüktür. Motor modeli üzerinde yapılan analitik çözümlemeler neticesinde, üç faz değişkenleri yerine iki eksene indirgenmiş uzay vektörleri ile temsil edilen motor modelinin geliştirilmesine bağlı olarak bu kenetleme etkisi ortadan kalkar ve böylece motorun akısı ile momentinin birbirinden bağımsız olarak denetimine olanak sağlanır. Vektör kontrolü olarak bilinen bu yöntemin geliştirilmesiyle, skaler kontrol yöntemindeki bu düşük hız ve moment cevabının asenkron motorun yapısından kaynaklanmadığı bilakis motora uygulanan kontrol şeklinden kaynaklandığı anlaşılmıştır.
Bu çalışmada endüstriyel üç fazlı asenkron motorların hız kontrolü için adaptif sinirsel-bulanık çıkarım algoritması esaslı kontrol sistemi tasarımı yapılmıştır. Üç fazlı invertörün anahtarlamasında üretilen sinyaller uzay vektör darbe genişlik modülasyon yöntemi kullanılarak elde edilmiştir. Motor sürücülerinde yapay zekâ temelli modern kontrol yöntemlerinin başarısı oldukça yüksektir. Bu tip kontrol yöntemlerinin ve sistem dinamiğinin ihtiyaç duyduğu ileri matematik ve nümerik analiz metotları doğal olarak yetenekli mikro işlemciler gerektirmektedir. Bu sebeple gelişmiş bir sayısal işaret işleyici kullanılarak kontrolcünün işlem yapma hızı arttırılacaktır. Geliştirilen adaptif bulanık çıkarım esaslı denetleme algoritması, amaçlanan hız kontrolünde performansın artırılması bakımından oldukça önemli bir yere sahiptir.
Geliştirilen kontrol algoritmaları MicroChip Teknoloji firmasının üretiği yüksek işlem kapasiteli dsPIC30F6010A mikroişlemci kullanılmıştır. Bu firmanın geliştirdiği MPLAB IDE v8.92 programı yardımıyla yazılan program kodları, MPLAB ICD 2 derleyici ile dsPIC30F6010A mikroişlemciye aktarılmıştır.
Geliştirilen kontrol yönteminin başarı performans sonuçlarını değerlendirmek amacıyla klasik PI tipi kontrol ile sonuçları kıyaslanmıştır. 1.5 kW'lık sincap kafesli asenkron motorun değişken referans hız ve farklı yük altında gösterdikleri tepkileri incelenmiştir. MATLAB/Simulink ortamında yapılan benzetim çalışmaları ile deneysel sonuçlar karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde önerilen kontrol yapısının başarı performansının üstünlüğü açıkça görülmüştür.

Anahtar Kelimeler: Sincap Kafesli Asenkron Motor, Adaptif Sinirsel-Bulanık Çıkarım Algoritması (ANFIS), Vektör Kontrol, PI Kontrol, Bulanık Mantık Kontrol

Abstract:
Induction motors have a complex model whose parameters include time and speed dependent nonlinear high order differential equations. Depending on this complex model, there is a clamping effect between motor currents and flux and torque since the formation of flux and torque in the asynchronous motor is a function of the voltage and frequency applied to the motor. The speed and torque response of an asynchronous motor controlled by scalar control is low due to this clamping effect. As a result of the analytical analysis on the motor model, this interlocking effect is eliminated due to the development of the motor model represented by two vector axis reduced space vectors instead of three phase variables, thus allowing the control of the motor flux and torque independently of each other. With the development of this method known as vector control, it is understood that this low speed and torque response in the scalar control method is not caused by the structure of the asynchronous motor but rather by the control applied to the motor.
In this study, a control system design based on adaptive neural-fuzzy inference algorithm for speed control of industrial three-phase asynchronous motors has been designed. The signals generated in the switching of the three-phase inverter were obtained using the space vector pulse width modulation method. The success of modern control methods based on artificial intelligence in motor drives is quite high. Advanced mathematical and numerical analysis methods required by such control methods and system dynamics naturally require skilled microprocessors. Therefore, the processing speed of the controller will be increased by using an advanced digital signal handler. The developed adaptive fuzzy inference based inspection algorithm has an important role in increasing the performance in the intended speed control.
The control algorithms developed were dsPIC30F6010A microprocessor with high processing capacity produced by MicroChip Technology Company. MPLAB IDE v8.92 developed by this company program code, written with the help of MPLAB ICD 2 compiler dsPIC30F6010A microprocessor was transferred.
In order to evaluate the success performance results of the developed control method, the results were compared with classic PI type control. The response of the induction motor under variable load and variable reference speed was investigated. Simulation studies in MATLAB / Simulink environment were compared with experimental results. When the results obtained were examined, the superiority of the success performance of the proposed control structure was clearly seen.

Keywords: Squirrel Cage Induction Motor, Adaptive Neural-Fuzzy Inference Algorithm (ANFIS), Vector Control, PI Control, Fuzzy Logic Control