Anahtarlamalı relüktans motorun genetik bulanık mantık kullanılarak tork rıpıl minimizasyonu
Torque ripple minimization of a switched reluctance motor by using genetic fuzzy logic
Yazar: MURAT ARSLAN
Danışman: PROF. DR. OĞUZ ÜSTÜN
Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu tezde anahtarlamalı relüktans motorda (ARM) genetik bulanık mantık ile tork rıpıl minimizasyonu üzerinde incelemeler yapılmıştır. Tork rıpıl minimizasyonu enerji verimliliğini göz önünde bulundurarak tork kontrolü ile gerçekleşmektedir. Tork kontrolünde tork paylaşım fonksiyonları (TPF) kullanılmıştır.  TPF'nin tork rıpıl minimizasyonu üzerindeki etkileri incelenmiştir. Buradaki TPF'de geleneksel yöntemlerin aksine iletime geçme açısı, yükselme açısı, düşme açısı, kesim açısının tork rıpıllara etkisi incelenmiştir. Tork rıpıl azaltılması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda ARM'nin akı-akım-pozisyon ve tork-akım-pozisyon verileri ANSYS programı ile sonlu elemanlar methodu (SEM) kullanılarak farklı sarım sayılarında elde edilmiştir. Buradan elde edilen veriler kullanılarak, genetik – yapay sinir ağları yardımıyla ARM'nin modeli çıkartılmıştır. Bu model yardımı ile ARM'nin endüktans karakteristiği incelenmiştir. Bu incelemeler doğrultusunda sarım sayısını arttırmanın avantajları gözlemlenmiştir. Sonrasında motorun tork sürme sistemi için yeni bir yaklaşım olan genetik – bulanık mantık önerilmiş ve tasarımı yapılmıştır. Tasarlanan bu yapının bilgisayar üzerinde simulasyonları gerçekleştirilmiştir. Bulanık Mantık'ın (BM) tork ve akı kural tabanları Genetik Algoritmalar (GA) ile belirlenmiştir. Önerilen yöntem ile üç açılı ve dört açılı olarak farklı hız ve torklarda simulasyonları yapılmıştır. Bu simulasyonların sonucunda önerilen dört açılı genetik fuzzy optimizasyon tekniği kullanıldığında geniş tork ve hız aralıklarında geleneksel yöntemlere göre tork rıpıllarının azaldığı açıkca görülmüştür.

Abstract:
Torque ripple minimization has been investigated by using with genetic fuzzy logic algorithm of switched reluctance motor (SRM) drive. Torque ripple minimization has been utilized to enable the energy efficiency. Torque sharing function (TSF) has been used in torque control. Torque ripple minimization has been examined on the effects of TSF. Turn on angle, rising angle, falling angle, turn of angle affect the torque ripple.  SRM's flux-current-position and torque-current-position data has been obtained by using the finite element method (FEM).  SRM's model has been created with the help of genetic - artificial neural networks. Inductance characteristic of SRM has been examined with this model. We have seen the advantages of increasing the number of turns. Genetic - fuzzy logic controller is proposed for the motor's torque drive system. Torque and flux rule bases of Fuzzy Logic has determined with Genetic Algorithms (GA). Three-angle and four-angle simulations have done with the proposed method. As a result, the torque ripple has been reduced by using the proposed four-angle genetic fuzzy optimization technique.