Sürekli mıknatıslı senkron motorlarda minimum kayıp kontrolü
Minimum loss control at permanent magnet synchronous motors
Yazar: HÜSEYİN ERDOĞAN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. MEHMET ÖZDEMİR
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Makinaları ve Güç Elektroniği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2016
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Sinirsel bulanık mantık = Neuro fuzzy logic ; Sürekli mıknatıslı senkron motorlar = Permanent magnet synchronous motors ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Sürekli Mıknatıslı Senkron Motor (SMSM)'da oluşan elektrik kayıplarının minimum düzeye indirilmesi temelinde yapılan bu çalışmada, öncelikle SMSM'da oluşan elektriksel kayıpların tespiti, analizi ve azaltma yöntemleri üzerine araştırmalar yapılmıştır. Yapılan araştırmalarda, kayıp kontrolü ve analizi için en önemli bileşen olan ve rotor hızı ve dolayısıyla frekans ile dinamik olarak değişen demir çekirdek direncinin tespit edilmesindeki büyük güçlükler belirlenmiş ve bu zorlukları aşabilmek için yeni ve uygulanabilir bir yöntem önerilmiştir. Bu bağlamda SMSM'da kayıp kontrol algoritmaları oluşturmanın temel taşı olan demir çekirdek direnci, Sonlu Elemanlar Yöntemi (SEY) ve akıllı sistemlerin birlikte kullanılmasıyla oldukça başarılı bir şekilde hesaplanmıştır. 
Elde edilen dinamik demir çekirdek direncinin etkisini araştırmak amacıyla demir çekirdek direncinin ihmal edildiği kayıpsız model ile demir çekirdek direncinin dinamik olarak alındığı model arasında karşılaştırma yapılmıştır. Ardından demir çekirdek direncinin sabit alınması durumunda oluşabilecek hatayı belirlemek için dinamik ve sabit demir çekirdek dirençlerinin etkisi karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırmalar ışığında demir çekirdek direncinin dinamik olarak alınmaması durumunda yanıltıcı sonuçlar elde edildiği gösterilmiştir. 
Kayıp azaltma uygulamalarındaki dinamik direncin öneminin belirlenmesinin ardından dinamik direncin eklenmesi ile oluşturulan SMSM kayıp modeli üzerinde detaylı kayıp azaltma algoritmaları uygulanmıştır. Bu bağlamda ilk aşamada, elde edilen modele Amper Başına Maksimum Moment (Maksimum Tork Per Ampere (MTPA)) ve Alan Zayıflatma (Field Weakening (FW)) kontrol yöntemlerinin birleşimi olan analitik kayıp azaltma yöntemi uygulanmıştır. Analitik yöntemin sunduğu başarının tespit edilmesinin ardından tasarlanan Sinirsel-Bulanık (Neuro-Fuzzy) ve Sinir Ağı (Neural Network) temelli akıllı kayıp azaltma yöntemleri analitik yöntemlere alternatif olarak motor modeline uygulanmış ve elde edilen tüm sonuçlar irdelenmiştir.

Abstract:
In this study, which is on the basis of the minimizing methods of the electrical losses of Permanent Magnet Synchronous Motor (PMSM), primarily a research ran through detection, analysis and minimizing methods about electrical losses at PMSM.  As a result to this research, the major problems on determination iron core resistance, which is the most important component for the analysis at loss control procedures, are identified, so a new and practical method to overcome these difficulties have been proposed. and proposed new methods of these processes. In this context, the iron core resistance, which is the basis for creating lost control algorithms in PMSM, calculated quite successfully using the combination of the Finite Element Method (FEM) and intelligent systems. 
To investigate the effect of the dynamic iron core resistance, a comparison made between the lossless PMSM model, in which the core resistance neglected, and the model with dynamic core resistance. Then, to determine the errors that may occur when taking iron core resistance fixed, models with dynamic and fixed iron core resistance were compared. As a result of this comparisons, it has shown that misleading results will be obtained if the variation of the dynamic iron core resistance is ignored.
After establishing the importance of the dynamic core resistance in loss minimization applications, detailed loss minimization algorithms have been applied to created SMSM loss model which contains the dynamic core resistance. In this context, at first an analytical loss minimization method, which is a combination of Maximum Torque Per Ampere (MTPA) and Field Weakening (FW) control methods, was applied to the PMSM loss model. Finally, intelligent loss control algorithms that designed based on Neuro-Fuzzy and Neural Network systems applied to the PMSM loss model as two alternative loss minimization methods. So all the obtained results were examined.