Bir fırçasız DC motorun aralıklı tip-2 bulanık mantık ile kontrolü
Brushless DC motor control with interval type-2 fuzzy logic
Yazar: COŞKUCAN BÜYÜKYILDIZ
Danışman: PROF. DR. İSMAİL SARITAŞ
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering

Özet:
Bu çalışmada, fırçasız doğru akım motoru zıt elektromotor gerilimlerinden elde edilen sıfır geçiş noktalarının tespiti ile anahtarlama sağlanarak sensörsüz olarak kullanılmış ve motorun hız kontrolü ise kapalı çevrim bir döngüde aralıklı tip-2 bulanık mantık kontrolör ile gerçekleştirilmiştir. Teorik olarak, JK42BLS04 fırçasız doğru akım motoru Matlab-Simulink ortamında modellenmiştir. Modellemede sıfır geçiş bloğu kullanılarak zıt elektromotor kuvveti sinyallerinden sıfır geçiş noktaları tespit edilmiştir. Simülasyonda, aynı zamanda motora yük ve gürültü sinyali uygulanmıştır ve bu şartlar altında da motorun cevapları incelenmiştir. Tip-1 bulanık mantık, PI kontrolör ile sistem cevapları karşılaştırılmıştır. Sonuçlar çizelge ve grafiklerle ortaya konmuştur. Motor boşta çalıştığında ve motora yük uygulandığında en iyi sistem cevabını teorik olarak gerçekleştirilen sistemde tip-2 bulanık mantık kontrolörün sağladığı görülmüştür.

Aynı fırçasız doğru akım motorunun kontrolü pratik olarak da gerçekleştirilmiştir. Pratik olarak gerçekleştirilen sistemde sürücüden geri besleme ile kare dalga hız bilgisi elde edilmiştir ve Arduino kartıyla frekans değerine dönüştürülmüştür. Daha sonra Raspberry PI kartıyla da hız verileri bilgisayarda Matlab ortamına aktarılmış ve burada kapalı çevrim döngü kontrolü uygulanmıştır. Matlab ortamında uygulanan kapalı çevrimdeki kontrolörden elde edilen sonuçlar ise Arduino kartına iletilerek, PWM sinyalinin doluluk oranı belirlenmiştir. Böylece fırçasız DC motor istenilen hızda kontrol edilmiştir. Ayrıca, motorun ucuna ters yönde dönen bir motor bağlanarak yük uygulanmıştır. Pratik olarak gerçekleştirilen sistemin sonuçları PI kontrol ve tip-1 bulanık mantık kontrol sistemleriyle karşılaştırılmıştır. Motor boşta çalışma hızı, motorun yük altındaki hızı, hata ve hata değişimi cevapları şekillerle ortaya konmuştur. Motor boşta çalıştığında ve motora yük uygulandığında en iyi sistem cevabını pratik olarak gerçekleştirilen sistemde tip-2 bulanık mantık kontrolörün sağladığı görülmüştür.

Abstract:
In this study, a brushless direct current motor have been used in way sensorless by detecting the zero-crossing points obtained from the voltage of back electromotive force. The speed control of the motor is performed in a closed loop with interval type-2 fuzzy logic controller which prove superior in recent years. Theoretically, the JK42BLS04 brushless direct current motor is modeled in Matlab-Simulink environment. In the modeling, zero crossing block is used to determine the zero crossing point. In the simulation, a load and noise signal is applied to the motor. The motor's responses were also examined under these conditions. System responses are compared with type-1 fuzzy logic, PI controller. The results are presented in tables and graphics. When the motor runs no load and load is applied to the motor, it has been observed that the best system response is provided by the type-2 fuzzy logic controller in the system that is theoretically realized. 

The control of the same brushless direct current motor is also practically realized. In the system, square wave velocity information was obtained with the feedback from the driver and converted into frequency value by transmitting to Arduino microcontroller board. Then, speed data were transferred to Matlab environment with Raspberry PI. The results obtained from the closed loop controller applied in the Matlab environment were transmitted to the Arduino microcontroller board, and duty cycle of the PWM signal was determined. Thus, the brushless direct current motor was controlled at the desired speed. In addition, a another motor rotating reverse is connected to the shaft of the brushless direct current motor and a load is applied. The results of the practically realized system were compared with PI control and type-1 fuzzy logic control systems. Motor speed without load, motor speed with load, error and error change responses are illustrated with figures. It has been observed that the type-2 fuzzy logic controller provides the best system response practically when the motor runs no load and the load is applied to motor.