Asenkron motor elektriksel eşdeğer devre parametrelerinin hibrid genetik algoritma yöntemiyle belirlenmesi
Determination of induction motor electrical equivalent parameters by using hybrid genetic algorithm
Yazar: MÜMTAZ MUTLUER
Danışman: YRD. DOÇ. DR. OSMAN BİLGİN
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Asenkron motorlar = Induction motors ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms

Özet:
Bu çalısmada, asenkron motorların (ASM) elektriksel esdeğer devreparametrelerinin hibrid genetik algoritma (HGA) ile belirlenmesi gerçeklestirilmistir.HGA'nın olusturulmasında, yapay zeka algoritmalarından genetik algoritma (GA) veısıl islem (simulated annealing ? SA) metotları kullanılmıstır. HGA'nın global aramaalgoritması kısmında, genetik algoritma metodu; lokal arama algoritması kısmındaise, simulated annealing metodu kullanılmıstır. Gelistirilen algoritmanın amaçfonksiyonu olarak ise, asenkron motorların nominal moment, kalkınma moment vedevrilme moment denklemleri kullanılmıstır.HGA ile esdeğer devre parametrelerinin belirlenmesi 50HP gücünde birasenkron motor üzerinde gerçeklestirilmistir. Yapılan çalısmada, farklı popülasyonve iterasyon sayısı, çaprazlama, mutasyon ve lokal optimizasyon oran katsayıları içingelistirilen HGA ile elde edilen asm parametre değerleri incelenmis ve klasik GAkullanılarak elde edilen parametre değerleriyle karsılastırılmıstır. Bununla birlikte,hibrid genetik algoritma ile elde edilen esdeğer devre parametrelerinin asm momentdeğerlerinin değisimi üzerindeki etkileri incelenmis ve grafiklerle gösterilmistir.?ki algoritma arasında benzer bir karsılastırma, 1997 yılında yapılan?Application of genetic algorithms to motor parameter determination for transienttorque calculations? isimli makale çalısmasından sağlanan asm etiket değerlerikullanılarak da yapılmıstır. Ayrıca, gelistirilen HGA'nın performansı, De Jong testfonksiyonları kullanılarak test edilmistir. Hibrid genetik algoritmanın karakteristiğinedeniyle, rasgele yapılan islemlerden dolayı farklı sonuçlar elde edilmektedir. Bunedenle, her bir simülasyon 50 kez tekrar edilerek sonuçlar alınmıstır.HGA program kodları Delphi programlama dilinde yazılmıstır. Yazılım, çokaz bir değisiklikle farklı elektrik makinelerine de uygulanabilir esnekliktehazırlanmıstır.Yapılan çalısmalar sonucunda, asenkron motor elektriksel esdeğer devreparametrelerinin belirlenmesinde hibrid genetik algoritmanın kullanımınınyakınsama hassasiyetini artırdığı ve esdeğer devre parametrelerinin belirlenmesüresini kısalttığı gözlemlenmistir.Anahtar Kelimeler: hibrid genetik algoritma, genetik algoritma, simulatedannealing, asenkron motor, elektriksel esdeğer devre parametreleri, bilgisayar ileprogramlama.

Abstract:
In this study, estimation of electrical equivalent circuit parameters ofinduction motors (IM) by hybrid genetic algorithm (HGA) was implemented. Toform HGA, genetic algorithm (GA) and simulated annealing (SA) methods, whichare artificial intelligence algorithms, were used. The global search algorithm of HGAis a genetic algorithm method and the local search algorithm of HGA is a simulatedannealing method. Full-load torque, lock-rotor torque, and breakdown torquefunctions of IM were selected as objective functions of the developed algorithm.Estimation of equivalent circuit parameters by HGA was performed on a50HP induction motor. Separately, according to results for different populationnumbers and iteration numbers, crossover, mutation, and local optimization ratiosHGA was examined and compared with the conventional GA. Furthermore, effect ofequivalent circuit parameters, which were estimated by hybrid genetic algorithm, ofIM were examined and observed by graphics.The same comparison between two algorithms was performed by using IMvalues in an article which name is ?Application of genetic algorithms to motorparameter determination for transient torque calculations?. Furthermore, thedeveloped HGA?s performance was tested by using De Jong?s test functions. Due tohybrid genetic algorithm?s characteristic, distinct results were obtained at randomprocess of HGA. Therefore, each simulation repeated fifty times then results wereacquired.Hybrid genetic algorithm program codes were written by Delphiprogramming language. Prepared software is flexible which applicable to differentelectric machines by little change.In consequence of our working, it was observed that using of hybrid geneticalgorithm in estimation electrical equivalent circuit parameters of induction motorincreased convergence and decreased computational time.Keywords: hybrid genetic algorithm, genetic algorithm, simulated annealing,induction motor, electrical equivalent circuit parameters, computer programming.