Asenkron motorun durum ve parametre kestirimi için karma uyarlamalı genişletilmiş kalman filtresinin tasarımı
Design of hybrid adaptive extended kalman filter for state and parameter estimation of induction motor
Yazar: GİZEM ÖZKURT
Danışman: DOÇ. DR. EMRAH ZERDALİ
Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Asenkron motorlar (ASM'ler) endüstride en yaygın kullanılan tahrik makinalarıdır. 
ASM'lerin durum/parametre kestirimi bu makinelerin yüksek başarımlı kontrolü ve hızalgılayıcısız kontrolü için önem arz etmektedir. Genişletilmiş Kalman filtresi (GKF) 
sistem ve ölçme gürültülerini de hesaba katarak durum/parametre kestirimine olasıl bir 
yaklaşım sunmaktadır. Bununla birlikte, GKF ile en iyi kestirimlerin gerçekleştirebilmesi 
için ASM'ye ait hem dinamik hem de istatiksel model parametrelerinin bilgilerine 
eksiksiz ihtiyaç duyulmaktadır. Bu bilgilerin çoğu uygulamada bilinmemesi veya kısmen 
bilinmesi geleneksel GKF'lerin başarımını düşürmektedir. ASM'nin durum/parametre 
kestiriminde, eksik sistem ve ölçüm gürültü kovaryansları filtreleme başarımı üzerinde 
en büyük etkiye sahiptir. Bu sorunun üstesinden gelmek için uyarlamalı GKF yöntemleri 
önerilmiştir. Bununla birlikte, mevcut uyarlama yapıları ile ilgili literatürde belirtilen 
sıkıntılar bu yöntemlerin kullanımını sınırlandırmaktadır. Bu tez çalışmasında, literatürde 
mevcut olan uyarlama yöntemlerinin üstünlüklerini bir araya getiren karma bir uyarlama 
yapısının tasarımı gerçekleştirilmiştir. Önerilen karma uyarlamalı GKF gözlemleyicisi 
ASM'nin durum/parametre kestirim sorununa uygulanarak başarımı test edilmiştir. 
Önerilen yöntem hem benzetim hem de deneysel çalışmalarla doğrulanmıştır.

Abstract:
Induction motors (IMs) are the most widely used drive machines in the industry. 
State/parameter estimation of IMs is crucial for high-performance control and speedsensorless control of these machines. Extended Kalman filter (EKF) provides a stochastic 
approach to state/parameter estimation, taking into account system and measurement 
noises. However, in order to make optimal estimations with GKF, the complete 
information of both dynamic and statistical model parameters of IM is required. Not 
knowing or partially knowing this information in most applications reduces the 
performance of conventional EKFs. In the state/parameter estimation of IM, incomplete 
system and measurement noise covariances have the greatest effect on the filtering 
performance. Adaptive EKF methods have been proposed to overcome this problem. 
However, the problems stated in the literature regarding existing adaptation mechanisms 
limit the use of these methods. In this thesis, a hybrid adaptation mechanism that 
combines the advantages of current adaptation methods has been designed. The 
performance of the proposed hybrid adaptive EKF observer has been tested by applying 
the state/parameter estimation problem of IM. The proposed method has been verified by 
both simulation and experimental studies.
Keywords: Induction motor, adaptive Kalman filter, state and parameter es