Sürekli mıknatıslı senkron motorlarda yapay sinir ağları kullanarak algılayıcısız konum tahmini
Sensorless position estimation of permanent magnet synchronous motors using artificial neural networks
Yazar: SENCER ÜNAL
Danışman: YRD. DOÇ. DR. MEHMET ÖZDEMİR
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2009
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Son yıllarda sürekli mıknatıslı senkron motorlar (SMSM), basit yapıları, düşük ağırlık ve boyutları, yüksek verimleri nedeniyle doğru akım ve alternatif akım motorlarının yerini almaya başlamıştır. Bu üstünlüklerinden dolayı SMSM' lar özellikle servo motor olarak endüstriyel uygulamalarda yaygın bir şekilde kullanılmaya başlanmıştır.SMSM' ların kontrolünü gerçekleştirebilmek için rotor pozisyonu ve hız bilgisine ihtiyaç duyulur. Bu amaçla kullanılan encoder' lar, sistem maliyeti ve motor boyutunu arttırmak, güvenilirliği azaltmak gibi sakıncalara neden olmaktadır. Dolayısıyla bu algılayıcıları elimine etmek önemli bir araştırma konusu olmuştur.Bu tez çalışmasında, SMSM' un algılayıcılı ve algılayıcısız kontrolü detaylı olarak ele alınmıştır. Bu amaçla SMSM' un histerezis ve darbe genişlik modülasyonlu alan yönlendirmeli kontrolü gerçekleştirilmiştir. Algılayıcısız alan yönlendirmeli kontrolde rotor konum ve hız tahmini yapay sinir ağı tabanlı tahmin ediciler ile elde edilmiştir. Yapay sinir ağı tahmin edicilerin yapısı, model tabanlı bir tahmin yöntemi temel alınarak oluşturulmuştur. SMSM' un algılayıcılı ve algılayıcısız alan yönlendirme kontrolüne ilişkin MATLAB/Simulink benzetim modelleri ve deneysel uygulama düzeneği gerçekleştirilmiştir. Uygulama devresi dSPACE 1103 denetleyici kart kullanılarak gerçek zamanlı olarak çalıştırılmıştır. Benzetim modelleri ve uygulama devresinden elde edilen sonuçlar karşılaştırılarak sistemin doğruluğu gösterilmiştir. Önerilen yapay sinir ağı gözleyicisi ile yapılan pozisyon tahminlerinin özellikle geniş hız aralığında yüksek doğruluğa sahip olduğu görülmüştür.

Abstract:
Recently DC and AC motors have replaced by permanent magnet synchronous motors (PMSM) due to their simple and lightweight structure, small dimension and high efficiency. Therefore, they have been widely used in industrial applications especially as servo motor.Rotor position and speed are required to control PMSMs. The encoder used for this purpose has some disadvantages such as higher system cost, larger motor dimensions and decreased safety. Therefore, eliminating these sensors is an important research subject.In this thesis, the sensor and sensorless control of PMSMs was examined in detail. For this aim, the field oriented control with hysteresis and pulse width modulation of PMSM was carried out. In the field oriented sensorless control, the position and speed of rotor were estimated by the artificial neural network estimators the structure of which were formed by a model-base estimation method. MATLAB/Simulink simulation model and experimental application setup were prepared for the sensor and sensorless field oriented control of PMSM. Application circuit was run in real time by using DSPACE 1103 control. The accuracy of the system was proved by comparing the results from simulation model and application (experimental) circuit. It was seen that the position estimations by artificial intelligence observer had a high accuracy especially in wide speed range.