PLC kontrollü indüksiyonlu ısıtma sistemleri için YSA ile farklı çalışma frekanslarında sıcaklığa bağlı endüktans değerinin tahmini
Estimation of inductance depending to temperature at different operating frequencies with ann for PLC controlled induction heating system
Yazar: MEHMET TOPRAK
Danışman: PROF. DR. OSMAN BİLGİN
Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
İndüksiyon yöntemi ile bir malzemeyi ısıtma, eritme, sertleştirme uygulamaları günümüzde sıklıkla kullanılmaktadır. Bu yöntemin kullanılma sebebi, özellikle patlama riski ve yanıcılığının olmamasıdır. Ayrıca otomasyona uygun projelerin yapılabilmesi sebebi ile indüksiyon teknolojisinin kullanımı son zamanlarda giderek artmaktadır. Yapılan bu çalışmada güç elektroniği devresi olarak seri rezonans topolojisi kullanılıp, tip olarak da sabit gerilimli devre tercih edilmiştir. Isıtılan malzemenin elektriksel direnci ve manyetik geçirgenliği gibi iki önemli parametresi vardır. Bu değerler birçok uygulamada sabit kabul edilmekte ve bu değerlere göre tasarım yapılmaktadır. Fakat indüksiyon bobinin içine yerleştirilen bu malzeme ısıtılmaya başlandığı zaman bu değerlerin sıcaklığa göre değiştiği gözlemlenmektedir. Buna göre sistemin toplam endüktansı da malzemenin sıcaklığına göre değişken olmaktadır. Seri rezonans inverter devresinde rezonans frekansında anahtarlama elemanlarına sinyal göndererek sistemi verimli hale getirmekte ve  böylelikle  anahtarlama elemanlarının kayıpları minimize edilmektedir. CENOS adlı bir programa 3 boyutlu olarak malzemenin boyutları girilmiştir. Sabit voltaj ve frekansta bölgesel ısıtma yapılmış ve simülasyon ortamında veriler kayıt altına alınmıştır. Bu gelişmiş simülasyon programı sadece indüksiyon sistemleri için tasarlanmış uluslararası platformda kabul gören bir programdır. CENOS programında hesaplanan veriler MATLAB ortamında yapay sinir ağları kullanılarak, sistemin doğal rezonans frekansı tahmin edilmiştir. PLC ile PC'yi MATLAB içinde MODBUS protokolü kullanarak haberleştirilmiştir. PLC'nin gönderdiği input verisi ile yapay zeka algoritması istenilen çıkışı  doğru tahmin ederek tekrar PLC'ye istenilen veriyi göndererek sistemi kontrol etmiştir. Algoritmanın tahmin etttiği endüktans değeri gerçek veriler ile kıyaslandığında sonucun gerceğe çok yakın olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca bu sistem PLC ile beraber çalıştığı için endüstride birçok projede yapay zekanın kullanabilirliği açıkça gösterilmektedir.

Abstract:
The applications of heating, melting, and hardening a material with the induction method are frequently used today. The reason why this method is especially used is that it has no explosion risk and flammability. In addition, the use of induction technology has been increasing recently due to the fact that there are projects suitable for automation. In this study, series resonance topology was used as the power electronics circuit and constant voltage circuit was preferred as the type. The heated material has two important parameters such as electrical resistance and magnetic permeability. These values are considered constant in many applications and are designed according to these values. However, when this material placed in the induction coil starts to be heated, it is observed that these values change according to the temperature. Accordingly, the total inductance of the system also varies according to the temperature of the material. In the serial resonance circuit, it makes the system efficient by sending a signal to the switching elements at resonant frequency and thus the losses of the switching elements are minimized. In a program called CENOS, the dimensions of the material were entered in 3D. District heating was performed at constant voltage and frequency and data were recorded in the simulation environment. This advanced simulation program is an internationally accepted program designed only for induction systems. The natural resonance frequency of the system was estimated by using artificial neural networks in the MATLAB environment from the data calculated in the CENOS program. PLC communicated with PC using modbus protocol in MATLAB. With the input data sent by the PLC, the artificial intelligence algorithm controlled the system by predicting the desired output correctly and sending the desired data back to the PLC. When the inductance value estimated by the algorithm is compared with real data, it has been found that the result is very close to reality. In addition, since this system works with PLC, the usability of artificial intelligence is clearly shown in many projects in the industry.