Karşıtlı kuplajlı anahtarlı relüktans motorunun moment dalgalılığının azaltılması

Abstract

Bu tez çalışmasında, Karşıt Kuplajlı Anahtarlı Relüktans Motorunun(KKARM) modellenmesi ve moment dalgalılığının azaltılması ile ilgili önerilen yenibir yöntem sunulmuştur.Çalışmanın ilk bölümde KKARM ile ilgili yapılmış olan literatür çalışmasına yerverilmiş, ikinci bölümde klasik ARM ve sürücü sistemleri tanıtılmıştır. KKARM'ninyapısı tanıtımı ve manyetostatik analizleri üçüncü bölümde sunulmuştur. Bubölümde KKARM'nin modellenmesi amacıyla kullanılan manyetik devre temellimodelleme yöntemi ve matris temelli modelleme yöntemi tanıtılmıştır.Manyetostatik Analiz verileri kullanılarak, Yapay Sinir Ağları (YSA) tabanlıKKARM yeni bir model gerçekleştirilmiştir. YSA tabanlı modelin Matlab Simulinkortamında çalıştırılması ile KKARM'nin dinamik analizi gerçekleştirilmiş vemodelden elde edilen akım, akı, moment ve hız verilerinin literatürdegerçekleştirilmiş çalışmalar ile örtüştüğü benzer profiller çizdiği görülmüştür.Çalışmanın son iki bölümünde, KKARM'nin moment üretimi esnasında meydanagelen dalgalılığının azaltılması için yeni bir yöntem tanıtılmış ve bu yönteme ?meğrisi? adı verilmiştir. Bu yöntem ile, anlık moment değerlerinin ortalama momentdeğerinin altına düştüğü konum aralıkları önceden tespit edilebilmektedir. Bu konumaralıklarında KKARM'nin ilave bir kaynak ile beslenmesi sağlanarak momenttekidüşmeler desteklenmiş ve moment dalgalılığı %50'ye yakın bir değerde azaltıldığıyapılan deneysel çalışmalar sonucunda ispatlanmıştır.

In this thesis, is presented modeling of Mutually Coupled ReluctanceMotor (MCSRM) and a new method of torque ripple reduction about MCSRM.In first chapter, MCSRM related to literature study are presented that have beenmade. In the second section, the classical SRM and drive systems are introduced. Inthe third section, the structure of MCSRM and magnetostatic analysis are presented.Also used for the purpose of MCSRM model, modeling method based on magneticcircuit, and matrix-based modeling method is introduced. Magnetostatic Analysisusing the data, Artificial Neural Networks (ANN) was carried out based on a newmodel. ANN-based model in the Matlab environment Simuluk, dynamic analysis ofMCSRM was performed by running the model derived from current, flux, torque andspeed data in the literature have been found to be similar to the study.In the last two chapters of the study, occurring the production of torque in MCSRMto reduce the torque ripple a new method is introduced and the method is called `mcurve`.With this method, instantaneous torque values, the average torque value fallsbelow the range of positions can be determined in advance. This range of positionswith a source of nutrition MCSRM providing additional torque and torque-wavework supported by the decrease of 50% reduced close to the experimental value hasbeen proven in studies. With this method, instantaneous torque values, the averagetorque value falls below the range of positions can be determined in advance. Whenthe torque is reduced, in tihs position range of the MCSRM, is supported by anadditional power source. Torque ripple is reduced %50 and distinquished inexperimantel study chapter of this thesis.