Vektör kontrollü asenkron motorun hızının yapay sinir ağları ile tahmini
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Doğru akım (DA) motorlarından elde edilebilen yüksek dinamik performans, güç yarı iletkenleri, sayısal sinyal işleyicileri (DSP) ve kontrol tekniklerindeki gelişmelerle birlikte, asenkron motorlarda da elde edilebilir olmuştur. Asenkron motorlarda alan yönlendirmeli kontrolün kullanılmasıyla, DA motorlarda olduğu gibi, akı ve moment bağımsız olarak kontrol edilebilir.Asenkron motorlar gibi sistemlerin genellikle lineer olmaması, lineer kontrol teorisinin başarılı uygulamalarını yapmak için büyük engel teşkil etmektedir. Doğal olarak lineer olmayan dönüşüm kabiliyetlerine sahip olan yapay sinir ağları (YSA), lineer olmayan tanıma ve kontrol problemlerine güçlü ve alternatif bir çözüm getirmiştir.Bu tez çalışmasında, dolaylı vektör kontrollü asenkron motorun kontrolünde sensörsüz hız tahminci olarak YSA kullanılmıştır. DSP'li uygulama devresi üzerinde yapılan deneylerden elde edilen veriler incelenerek YSA hız öngörücünün (tahmincinin) gerçek hızı tahminindeki başarısı ortaya konmuştur. High dynamic performance that can be obtained from direct current (DC) motors has also proved obtainable from asynchronous motors together with the advances in power semi-conductors, digital signal processors (DSP) and control techniques. With the use of field-oriented control in asynchronous motors, flux and torque can be controlled separately like in DC motors.Because systems like asynchronous motors are generally non-linear, such systems are obstacles to the implementation of successful applications of linear control theory. Naturally, Artificial Neural Networks (ANN) that have non-linear transformation capability have offered a more preferable and alternative solution to non-linear identification and control problems.In this study, ANN was used as sensorless speed observer in controlling indirect vector-controlled asynchronous motors. Data obtained from experiments on DSP application board were analyzed and in the end the success of ANN speed observer was evident.
Collections