Bir fırçasız doğru akım motorunun modellenmesi ve kontrolü
Modeling and control of a brushless direct current motor
Yazar: MERT AKSÖZEK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ NEVRA BAYHAN
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: PI denetleme = PI control ; PID denetleme = PID control

Özet:
Tez çalışmasında bir fırçasız doğru akım (DC) motor modeline oransal-integral(PI), oransal-integral-türev (PID) ve bulanık mantık-PI (FGPI) kontrolörler uygulanarak elde edilen sistemin performans analizi yapılmıştır. Bu amaçla öncelikle seçilen uygun parametre değerleriyle bu fırçasız doğru akım motorunun MATLAB Simulink ortamında sistem modeli oluşturulmuştur. Daha sonra klasik Ziegler-Nichols yöntemi ve ayrıca yusufçuk optimizasyon algoritması (DA), su döngüsü algoritması (WCA), parçacık sürü optimizasyonu (PSO), genetik algoritma (GA), gri kurt optimizasyonu (GWO), yapay arı kolonisi (ABC), atom arama optimizasyonu (ASO), yarasa optimizasyon algoritması (BA) ve çiçek tozlaşma optimizasyon algoritması (FPA) gibi dokuz tane farklı metasezgisel optimizasyon algoritmaları ile PI, PID ve bulanık mantık-PI (FGPI) kontrolörlerin parametrelerinin optimizasyonu yapılmış ve fırçasız DC motor modelimize uygulanarak sistemin çıkış sinyalleri yükselme süreleri, yerleşme süreleri ve yüzde aşım değerlerine göre kıyaslanmıştır. Ayrıca kullanılan dokuz adet metasezgisel optimizasyon yöntemlerinin amaç fonksiyonlarının yakınsama eğrileri ve çalışma hızları da birbirleriyle karşılaştırılmıştır. 
Optimize edilmiş PI ve FGPI kontrolörler uygulanmış fırçasız DC motor sistemimizin birim basamak giriş altında pozitif ve negatif bölgelerdeki performans kriterleri karşılaştırıldığında FGPI denetleyicilerin PI kontrolörlere göre yüzde aşımları azaltırken, yükselme sürelerini ise arttırdığı görülmüştür. GWO ve PSO ile optimize edilmiş PID ve FGPI kontrolörler fırçasız DC motor modelimize uygulandığında, hesaplanan yerleşme sürelerinin diğer metasezgisel algoritmalarınkinden ve Ziegler-Nichols yöntemininkinden daha küçük olduğu görülmüştür. Hız kontrolü fırçasız DC motorlar için önemli olduğundan, en küçük yerleşme sürelerini veren GWO ve PSO algoritmaları bu konuda önem kazanmaktadır. Metasezgisel algoritmalarla optimize edilmiş PID, PI ve FGPI için aşım yüzdeleri dikkate alındığında motor modelimizde PID kontrolör kullanmanın diğer iki kontrolöre göre daha az yüzdesel aşımlar ve genelde daha küçük yükselme süreleri elde etmeyi sağladığı görülmüştür. Metasezgisel algoritmaların hem PID hem de PI kontrolörler için yakınsama eğrileri karşılaştırıldığında genelde GWO algoritmasının daha düşük hata değeri verdiği anlaşılmıştır. Metasezgisel algoritmaların hem PID hem de PI kontrolörler için çalışma süreleri kıyaslandığında ise FPA algoritmasının optimizasyon sonuçlarına daha hızlı ulaştığı görülmüştür.

Abstract:
In this thesis, the performance analysis of the obtained system was performed by applying proportional-integral (PI), proportional-integral-derivative (PID) and fuzzy logic-PI (FGPI) controllers to a brushless direct current (DC) motor model. For this purpose, firstly, the system model of this brushless direct current motor was created in MATLAB Simulink environment with the appropriate parameter values selected. Then, the parameters of PI, PID and fuzzy logic-PI (FGPI) controllers were optimized with nine different metaheuristic optimization algorithms such as classical Ziegler-Nichols method and dragonfly optimization algorithm (DA), water cycle algorithm (WCA), particle swarm optimization (PSO), genetic algorithm (GA), gray wolf optimization (GWO), artificial bee colony (ABC), atom search optimization (ASO), bat optimization algorithm (BA) and flower pollination optimization algorithm (FPA) and applied to our brushless DC motor model and compared according to the rise times, settling times and percent overshoot values of the system output signals. In addition, the convergence curves and operating speeds of the objective functions of the nine metaheuristic optimization methods used are compared with each other.
When the performance criteria of our brushless DC motor system with optimized PI and FGPI controllers are compared in positive and negative regions under unit step input, it is seen that FGPI controllers reduce percentage overshoots and increase rise times compared to PI controllers. When PID and FGPI controllers optimized with GWO and PSO are applied to our brushless DC motor model, it is seen that the calculated settling times are smaller than those of other metaheuristic algorithms and Ziegler-Nichols method. Since speed control is important for brushless DC motors, GWO and PSO algorithms that give the smallest settling times gain importance in this regard. When the overshoot percentages for PID, PI and FGPI optimized with metaheuristic algorithms are taken into consideration, it is seen that using PID controller in our motor model provides less percentage overshoots and generally smaller rise times compared to the other two controllers. When the convergence curves of metaheuristic algorithms are compared for both PID and PI controllers, it is understood that the GWO algorithm generally gives lower error values. When the running times of metaheuristic algorithms are compared for both PID and PI controllers, it is seen that the FPA algorithm reaches the optimization results faster.