Fırçasız doğru akım motorlarının genetik tabanlı bulanık denetleyici ile sensörsüz kontrolü
Sensorless control of brushless dc motors by means of genetic based fuzzy controller
Yazar: ÖMER AYDOĞDU
Danışman: Y.DOÇ.DR. RAMAZAN AKKAYA
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2006
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Fırçasız Doğru Akım (DC) motorları, yüksek verim, yüksek kalkınmamomenti ve sessiz çalışma gibi özelliklerinden dolayı gittikçe geniş bir kullanımalanı bulmaktadır. Fırçasız DC motorların çalıştırılabilmesi için, bir kontrol sistemineve rotor pozisyonunu belirleyen sensörlere ihtiyaç duyulmaktadır. Ancak, sensörlerinmaliyet, yer ve kararsızlık gibi dezavantajlarından dolayı, son yıllarda sensörsüz hızkontrolü önem kazanmıştır. Ayrıca, yapay zeka tekniklerindeki gelişmeyle birlikte,fırçasız DC motorların bulanık mantık, YSA ve genetik algoritma tabanlı sensörsüzhız kontrolü konusunda değişik çalışmalar yapılmaktadır.Bu çalışmada, fırçasız DC motorların genetik tabanlı bulanık denetleyici ilesensörsüz hız kontrolü simüle edilmiş ve pratik olarak gerçekleştirilmiştir. FırçasızDC motor, trapezoidal zıt emk dalga şekline göre yeniden modellenmiş vesimülasyon işlemlerindeki hesaplama hatalarını azaltmak için dördüncü derecedenRunge-Kutta metodu kullanılmıştır. Fırçasız DC motor hız kontrol sistemi için ilkolarak uzman kişi bilgi ve becerisine dayanan bilgi tabanlı bir bulanık denetleyicitasarlanmıştır. Bu tip tasarımda, sistematik bir yaklaşım olmadığı için denetleyicininbaşarısı, bilgi tabanıyla sınırlı kalmakta ve denetleyici tasarlanmış olsa bile optimumçözüm garanti edilememektedir. Bu dezavantaj, bulanık denetleyicilerin kullanımalanını sınırlandırmaktadır. Bu problemleri çözmek için, denetleyici tasarımında bilgitabanı yerine, denetleyici parametrelerinin gerçek kodlu genetik algoritma ileoptimize edildiği yeni bir kontrol sistemi geliştirilmiştir.Geliştirilen kontrol sisteminin optimizasyonunu sağlamak için, çok amaçlı birperformans indeksi tanımlanmış ve genetik algoritmada minimize edilmesi gerekenamaç fonksiyonu olarak kullanılmıştır. Tanımlanan performans indeksine göre,denetleyici parametrelerinin genetik algoritma ile optimizasyonunda iki farklıyaklaşım ortaya konulmuştur. Bu yaklaşımlardan ilki, çok sayıdaki bulanıkdenetleyici parametresinin uygun biçimde gruplandırıldığı ve sırasıyla her birgruptaki parametrelerin genetik algoritma ile belirlendiği ardışık yaklaşımdır. İkincisiise, bulanık denetleyicinin tüm parametrelerinin genetik algoritma ile aynı andabelirlendiği eş zamanlı yaklaşımdır. Geliştirilen optimal bulanık denetleyiciler ilefırçasız DC motorun hız kontrolü simüle edilerek, geleneksel bulanık denetleyiciyeve birbirlerine göre üstünlükleri tartışılmıştır. Sonuçta, eş zamanlı yaklaşımındiğerlerine göre daha iyi sistem cevabına sahip olduğu görülmüştür.iiiSimülasyon çalışmalarında başarıyla yürütülen geleneksel ve optimal bulanıkdenetleyici algoritmaları, uygun boyut ve kod yapısına dönüştürülerek ADSP-21992sayısal işaret işlemcisine (DSP) yüklenmiş ve fırçasız DC motorun sensörsüz hızkontrolü deneysel olarak gerçekleştirilmiştir. Deneysel çalışmalardan elde edilensonuçların, simülasyon çalışmalarından elde edilen sonuçlarla uyum içinde olduğugörülmüştür.Anahtar Kelimeler: Fırçasız DC Motor, Bulanık Denetleyici, GenetikAlgoritma, Optimal Kontrol, Sensörsüz Kontrol, DSP, Performans İndeksi.iv

Abstract:
Brushless DC motors are finding more widespread use due to their highefficiency, high starting torque and noiseless operation characteristics. The operationof brushless DC motors requires a control system and sensors to estimate rotorposition. However, owing to some of their drawbacks such as cost, spacerequirement and instability, sensorless speed control has recently gained importance.Especially with the improvements in artificial intelligence techniques, various studiesare implemented about the sensorless speed control of brushless DC motors based onfuzzy logic, ANNs and genetic algorithm.In this study, sensorless speed control of brushless DC motors with genetic-based fuzzy controller has been simulated and practically implemented. BrushlessDC motor has been remodeled according to trapezoidal back emf waveform and inorder to reduce calculation error in simulation process, fourth order Runge-Kuttamethod has been utilized. For brushless DC motor speed control system, firstly aknowledge-based fuzzy controller depending on the knowledge and capability of ahuman expert has been designed. In this type of design, because no systematicapproach exists, the success of the controller is limited by the knowledge-base and anoptimum solution in the designed controller is not guaranteed. This drawback limitsthe implementation fields of the fuzzy controllers. To overcome these drawbacks incontroller design, in place of knowledge-base, a new method in which controllerparameters are optimized by real coded genetic algorithm has been developed.In accomplishing optimization of developed control system, a multi-objectiveperformance index has been defined and it has been used as objective function to beminimized in genetic algorithm. According to the defined performance index, twoapproaches have been presented in genetic algorithm optimization of controllerparameters. The first one is a sequential approach, by which parameters areappropriately grouped and parameters in each group is determined by geneticalgorithm sequentially. The second one is a simultaneous approach by which allfuzzy controller parameters are determined simultaneously. The brushless DC motorspeed control has been simulated for the developed optimal fuzzy controller and theirsuperiorities have been compared with each other and with the conventional fuzzycontroller. As a result, simultaneous approach has been found to possess a bettersystem response than the others.vThe successful implementations of simulated conventional and optimal fuzzycontroller algorithms have been transformed into appropriate size and code structureand programmed into ADSP-21992 digital signal processor, and sensorless speedcontrol of brushless DC motor has been experimentally implemented. The resultsobtained from the experimental studies have been found to be in compliance with theresults obtained from the simulation studies.Keywords: Brushless DC Motor, Fuzzy Controller, Genetic Algorithm,Optimal Control, Sensorless Control, DSP, Performance Index.vi