İçme suyu arıtma tesislerinde kullanılan motorların yapay sinir ağları ile kontrolü
Control of motors in drinking water treatment plants using artifical neural networks
Yazar: OĞUZHAN ERDOĞAN
Danışman: DOÇ. DR. NURETTİN ÇETİNKAYA
Konya Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Arıtma = Treatment ; Asenkron motorlar = Induction motors ; Hız kestirimi = Velocity estimation ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; İçme suyu arıtma = Drinking water treatment

Özet:
İçme suyu tarihin her döneminde olduğu gibi günümüz için de çok önemlidir. Tarihin eski dönemlerinde medeniyet su yataklarının çevresinde kurulmuştur. Günümüzde ise barajlar sayesinde su belirli bölgelerde tutulup çeşitli arıtma işlemlerinden geçerek çeşmelerimize gelmektedir.
Bu çalışmada Konya'nın içme suyu ihtiyacının büyük bir bölümünü karşılayan Mavi Tünel İçme suyu arıtma Tesisinde suyun hangi aşamalardan geçerek nasıl arıtıldığı ve suyun kullanıma hazır gelmesinde elektrik motorlarının özelliklerinden bahsedilmiştir.
Elektrikli motorlar hayatımızın her alanında mevcut bulunmaktadır. Sincap kafesli asenkron motorlar dünyada en yaygın kullanılan motor türüdür. İçme suyu arıtma tesislerinde en çok bu motor tipini görmemiz kaçınılmazdır.
Asenkron motorun değişken karakteristik özellik ve karmaşık yapısı sebebiyle endüstriyel uygulamalarda algılayıcısız kontrolü belirli bir seviyeyi geçememiştir. Bu olumsuz durumu kaldırmak amacıyla pek çok akademik çalışma yapılmıştır.
Bu tez çalışmasında Mavi Tünel İçme suyu arıtma tesisinde kullanılan motorlardan herhangi birisini rastgele seçip, sürücü yardımıyla gerilim ve frekans değerleri değiştirilerek motorun hız ölçümü yapılmış olup, Yapay Sinir Ağları için eğitim verileri elde edilmiştir. Daha sonra eğitim verilerinin içinden olan ve eğitim verilerinin dışında olan değerlerle birlikte aynı şekilde sürücü yardımıyla gerilim ve frekans değerleri değiştirilerek hız ölçümü testi yapılmıştır. En sonunda eğitim verileri ile birlikte MATLAB'de Yapay Sinir Ağları eğitilmiştir. Giriş değerleri olarak gerilim, frekans verileri kullanılmıştır. Bu değerlere göre Yapay Sinir Ağlarında simülasyonu yapılmıştır. Yapılan test sonucu elde edilen gerçek sonuçlar ile simülasyonların sonucu kıyaslanmıştır.

Abstract:
Drinking water is very important today as it has been at all times in history. In ancient times, civilization was built around water beds. Today, thanks to dams, water is kept in certain regions and enters our wells through various purification processes.
In this study, it is mentioned that the Blue Tunnel Drinking Water Treatment Plant, which provides a large part of Konya's drinking water needs, how the water is purified through which stages and the functions of electric motors to make the water ready for use.
Induction motors are present in every aspect of our lives. The squirrel cage asynchronous motor is the most commonly used type of motor in the world. It is inevitable that we see this type of motor most often in drinking water treatment plants.
Due to the variable characteristics and complex structure of the induction motor, its sensorless control could not exceed a certain level in industrial applications. Many academic studies have been conducted to eliminate this negative situation.
In this study, the motor speed was measured by randomly selecting one of the motors used in the Blue Tunnel drinking water treatment plant and changing the voltage and frequency values using the driver, and training data for the artificial neural networks were obtained. Then, the speed was measured by changing the voltage and frequency values with the help of the driver, along with the values inside the training data and outside the training data. Finally, the artificial neural networks were trained in MATLAB using the training data. Voltage, frequency, and both voltage and frequency data were used as input values. Simulations were performed. The results of the simulations were compared with the actual results obtained from the test. It was found that they were very close to the actual values.