Sıcaklık sensörü
6 analog giriş, 2 analog çıkış
5 adet basmalı buton (push button) 4 adet giriş/çıkış (I/O) hat
Şekil 3.11’da LabVIEW RIO Evaluation Kit görülmektedir.
Şekil 3.11. LabVIEW RIO Evaluation Kit
3.8. SGA Sinyalinden Hız Bilgisinin Elde Edilmesi
Asenkron motorlarda rotorun dönme hızı besleme kaynağının frekansına ve motorun kutup sayısına bağlıdır.
𝑓𝑟 = 60∗𝑓
𝑃 (3.52)
Burada 𝑓𝑟 rotorun dakikadaki devir sayısını, f besleme kaynağının frekansını, P ise motorun kutup çifti sayısını temsil etmektedir. 50 Hz’lik bir besleme kaynağı kullanıldığında 4 kutuplu bir asenkron motor için rotor hızının 1500
39
devir/dakika olması gerekir. Bu değer saniyede 25 devir (25 Hz) anlamına gelmektedir. Stator akımının sıfır geçiş anlarından yararlanılarak elde edilen SGA sinyalinin FFT dönüşümü alındığında elde edilen sinüs harmonikleri, rotorun hız bileşenini de içermektedir. Teorik olarak 50 Hz’lik besleme kaynağı için 4 kutuplu bir asenkron motorun ideal rotor hızının 25 Hz olduğu bilinmektedir. Rotor hız bileşenini SGA sinyalinin FFT dönüşümünün alınmasıyla elde edilen sinüs harmoniklerinden ayırmak için bu harmonikler 25 Hz civarında bir band geçiren filtre ile filtrelenmelidir. Filtreleme işleminin sonucunda elde edilen harmoniklerin en büyük genliğe sahip olanı rotor hız bileşeni olacaktır.
40 4. ARAŞTIRMA BULGULARI
Asenkron motorun hız bilgisi, stator akım ve geriliminde meydana gelen rotor oyuk harmonik bileşenleri kullanılarak elde edilebilir. Bu bileşenler motorun yapısal özelliklerinden kaynaklanır ve elektriksel parametrelerden bağımsızdır.
Yalnızca motorun yapısına ve besleme kaynağının frekansına bağlıdır. Bu nedenle rotor hızı ve kayma frekansı stator faz akım ve gerilimlerinde bulunan oyuk harmoniklerinden yararlanarak tespit edilebilir.
Stator gerilimi küçük frekanslarda çok düşük değerler almaktadır. Bu nedenle oyuk harmoniklerinin tespit edilmesi küçük frekanslarda zorlaşmaktadır. Oyuk harmoniklerinin tespit edilmesi için küçük frekanslarda azalmayan stator akımının kullanılması daha uygundur.
Stator akımlarının anlık değerlerinin ölçülmesi için akım sensörleri kullanılmıştır. Akım sensörleri Hall Effect özelliğinde olup basitlik, ucuzluk, doğrusallık, hızlı cevap verme, güvenilirlik gibi özelliklere sahiptir.
Akım sensörü ile ölçülen her bir faz akımı sinyali sıfır geçiş kıyaslayıcı devreleri ile sayısallaştırıldıktan sonra her bir alternans için üç adet kare dalga formunda sinyal elde edilir.
Şekil 4.1. Sayısallaştırma işlemi öncesi ve sonrası faz akımları
41
Elde edilen üç sinyal ikişerli olarak mantıksal AND işleminden geçirilir. Bu aşamada oluşan üç sinyal üç girişli bir mantıksal OR kapısı kullanılarak toplanır.
Şekil 4.2’de görüldüğü gibi kare dalga formunda tek bir sinyal meydana gelir. Bu sinyal SGA sinyalidir.
Şekil 4.2. Mantıksal işlemlerden sonra elde edilen SGA sinyali
Mantıksal devreler kullanılarak elde edilen SGA sinyali LabVIEW RIO Evaluation Kit yardımıyla tek kararlı multivibratör devrelerden geçirilerek multivibratör çıkışları mantıksal AND kapısı ile çarpılır. Elde edilen son sinyal Şekil 4.3.’te son satırda gösterilen kare dalgadır.
Şekil 4.3. Multivibratör çıkışları ve SGA sinyalinin son hali
Bu aşama sonunda ulaşılan SGA sinyalinin FFT ile spektrum analizi yapıldığında rotor hız frekansı, kaynak frekansı (temel harmonik), ikinci harmonik ve stator ve rotordan kaynaklanan bazı harmonikler gözlenmektedir. 50 Hz besleme frekansı ile beslenen 4 kutuplu bir asenkron motorun dönme hızı 1500devir/dakika olmaktadır. Bu hızın frekans karşılığı 25 Hz’dir. Bu nedenle elde edilen SGA sinyalinin FFT’si alındıktan sonra elde edilen harmoniklerin 25 Hz frekans bölgesinde hız bilgisi yer almaktadır. %8’lik bir kayma töleransı düşünülürse 23-25Hz aralığında hız bilgisine erişmek mümkün olacaktır.
42
FFT’si alınan SGA sinyali alt kesim frekansı 23 Hz ve üst kesim frekansı 25 Hz olan bir band geçiren filtre ile filtrelendiğinde elde edilen harmoniklerin en büyük genlikli olanı rotor hız bilgisini verir.
LabVIEW RIO Evaluation Kit kullanılarak SGA sinyalinin FFT dönüşümü gerçekleştirilmiştir. Şekil 4.4’te LabVIEW ile FFT alma işleminin blok şeması gösterilmektedir.
Şekil 4.4. FFT alma işleminin blok şeması
FFT dönüşümü sonunda elde edilen harmonikler 23-25 Hz sınırlarına sahip band geçiren filtreye sokulmuştur. Filtreleme işlemi için Butterworth tipi filtre kullanılmıştır. Bu filtre tipi mümkün olabildiği kadar düz bir frekans cevabı alabilmek için tasarlanmıştır. Filtrenin çıkışında elde edilen frekans harmonikleri içinde yer alan rotor hızı bileşeni, genliği en büyük olan harmonik olarak tespit edilmiştir.
FFT’si alınan sinüs dalgası Şekil 4.5’te ve Butterworth filtre çıkışında elde edilen sinyal Şekil 4.6’da gösterilmektedir.
43
Şekil 4.5. FFT’si alınan sinüs dalgası
Şekil 4.6. Butterworth filtre çıkış sinyali
Yapılan simülasyon çalışmaları sonucunda yüksek doğruluk oranında sonuçlar alındığı gözlenmiştir. 50 Hz’lik şebeke gerilimine karşılık ölçülmesi beklenen 25 Hz’lik hız bilgisine %1’den daha düşük bir hata oranıyla ulaşılmıştır.
44 5. TARTIŞMA VE SONUÇLAR
Asenkron motorlarda hız değişimi görülmesi istenmeyen bir durumdur.
Motorun yük değişimlerinden fazla etkilenmemesi istenmektedir. Bu nedenle rotor hızının sabit tutulması önem verilen bir konudur. Anlık hız bilgisinin bilinir olması motor hızının kontrol edilebilmesi için gerekli olup hız sensörü gibi hem maliyetli hem de fiziksel olarak yer kaplayan ve motorun basitliğini bozan bir yapı kullanılması uygulamada zorluk yaratmaktadır. Bu yüzden hız sensörü kullanılmadan hız bilgisine ulaşılması gerekmektedir.
Asenkron motorda hız bilgisinin gerçek zamanlı olarak elde edilmesi için FPGA teknolojisi kullanılmıştır. Hız gerektiren çalışmalarda avantaj sağlayan FPGA, paralel işlem yapabilmesinin verdiği eş zamanlı birkaç işlemi aynı anda yapabilme özelliğiyle de farklı işlemlerin bir arada yapılabilmesine olanak sağlamıştır.
Yapılan çalışma ile SGA sinyalinden yararlanarak motorun gerçek zamanlı hız bilgisinin elde edilmesi simülasyon ortamında başarılı bir şekilde gerçekleştirilmiştir. Motor hızındaki anlık değişimlerin hızlı bir şekilde izlenmesi sağlanmıştır.
Bu çalışmada elde edilen sonuçların hız sensörü kullanılmadan motor hız kontrolü ve arıza tespiti gibi konularda yapılan çalışmalara katkı sağlayabileceği, bu sonuçlardan gerçek zamanlı hız bilgisinin önemli olduğu alanlarda yararlanılabileceği öngörülmektedir.
45 KAYNAKLAR
Alsofyani, I.M., Idris, N.R.N., 2013. A Review on Sensorless Techniques for Sustainable Reliablity and Efficient Variable Frequency Drives of Induction Motors. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 24, 111-121.
Artar, R., Ertuğrul, Ş., 2010. AC Asenkron Motorun Model Tabanlı Kontrolü.
İtüdergisi/d, 9(5), 157-167.
Bakan, A.F., 2002. Asenkron Motorda Doğrudan Moment Kontrolunun İncelenmesi ve Gerçekleştirilmesi. Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, 10s, İstanbul.
Bayram, L., 2007. Asenkron Motorun Hızının Sensörsüz Olarak Belirlenmesi.
Kocaeli Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 72s, Kocaeli.
Bharadwaj, R.M., Parlos, A.G., Toliyat, H.A., 1999. Adaptive Neural Network-Based State Filter for Induction Motor Speed Estimation. 25th Annual Conference on IEEE Industrial Electronics Society, 25 November-3 December, CA, USA, 1283-1288.
Bian, C., Ren, S., Ma, L., 2007. Sensorless DTC of Super High-speed PMSM.
Proceeding of the IEEE International Conference on Automation and Logistics, 18-21 August, Jinan, China, 3060-3064.
Bodkhe, S.B., Aware, M.V., Chaudhari, J.G., Agrawal, J.G., 2015. Speed Estimator for Induction Motor Drive Based on Synchronous Speed Tracking. Indian Academy of Sciences, 40(4), 1241-1256.
Cesur, O., 1998. Asenkron Motorlarda Stator Akımının Sıfır Geçiş Zaman Sinyali İle Yeni Bir Sensörsüz Hız Tahmin Metodu. Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 6s, Ankara.
Cirrincione, M., Pucci, M., Cirrincione, G., Capolino, G.-A., 2004. A New TLS-based MRAS Speed Estimation with Adaptive Integration for High-performance Induction Machine Drives. IEEE Transactions on Industry Applications, 40(4), 1116-1137.
Çakır, A., Çalış, H., Ayrılmış, A., Kızıl, A., 2009. 3 Fazlı Asenkron Motorun Sabit V/f Oranlı Kapalı Döngü Hız Denetimi. IATS’09 - 5. Uluslararası İleri Teknolojiler Sempozyumu, 13-15 Mayıs, Karabük, 517-520.
Çetiner, İ., 2003. Asenkron Motorların 8051 μC İle Sensörsüz Hız Tespiti.
Sakarya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 62s, Sakarya.
46
Demirtaş, M., 2002. Alan Yönlendirmeli Asenkron Motorun Bulanık-Kayan Kip ve Genetik-Kayan Kip Konum Kontrolü. Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, 8s, İstanbul.
Dere, H.K., 2012. Asenkron Motorlarda Stator Direnç Kestirimi ile Sensörsüz Hız Kontrolü. Kocaeli Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 21s, Kocaeli.
Ertürk, İ., 2006. Asenkron Motorun Sayısal İşaret İşleyici Tabanlı Vektör Kontrolü. Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 7s, Konya.
Ferrah, A., Bradley, K. J., Aster,G.M., 1992. An FFT-Based Novel Approach to Noninvasive Speed Measurement in Induction Motor Drives. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 41(6), 797-802.
Garcia, A.M., Liop, T.A., Novotny, D.W., 1998. A New Induction Motor V/f Control Method Capable of High-Performance Regulation at Low Speeds. IEEE Transactions on Industry Applications, 34(4), 813-821.
He, Y., Jiang, W., 2007. A New Variable Structure Controller for Direct Torque Controlled Interior Permanent Magnet Synchronous Motor Drive.
Proceeding of the IEEE International Conference on Automation and Logistics, 18-21 August, Jinan, China, 2349-2354.
Ishida, M., Iwata, K., 1984. A New Slip Frequncy Detector of an Induction Motor Utilizing Rotor Slot Harmonics. IEEE Transactions on Industry Applications, 20(3), 575-582.
Jian, Z., Hui, W.X., Yang, H., 2008. Practical Speed Estimation Method for Induction Motor Vector Control System Using Digital Signal Processor (DSP). International Conference on Electrical Machines and Systems, 17-20 October, Wuhan, China, 74-78.
Jung, J., Nam, K., 1999. A Dynamic Decoupling Control Scheme for High Speed Operation of Induction Motors. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 46(1), 100-110.
Kılıç, E., Özçalık, H.R., Yılmaz, Ş., Şit, S., 2015. Vektör Kontrollü Asenkron Motorların RTYSA Temelli Model Referans Adaptif Kontrol ile Değişken Yük Altında Hız Denetimi. Academic Platform Journal of Engineering and Science, 3(3), 27-33.
Kim, S.H., Park, T., Yoo, J., Park, G., 2001. Speed-sensorless Vector Control of an Induction Motor Using Neural Network Speed Estimation. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 48(3), 609-614.
47
Kolbaş, İ., Vahapoğlu, H., Şenol, İ., 2011. Yeni Bir Asenkron Motor Sürücü Algoritmasının Gerçekleştirilmesi. Türkiye’nin Otomasyon Dergisi, 232, 41-45.
Korkmaz, Y., Korkmaz, F., 2008. Comparing Performances of Direct Torque Controlled Asynchronous Motor and Permanent Magnet Synchronous Motor. Journal of Polytechnic, 11(4), 293-298.
Lesan, A.Y.E., Doumbia, M.L., Sicard, P., 2012. Comparative Study of Speed Estimation Techniques for Sensorless Vector Control of Induction Machine. IECON 2012 - 38th Annual Conference on IEEE Industrial Electronics Society, 25-28 October, Montreal, Canada, 4298-4303.
Lin, F.J., Wai, R.J., Lin, C.H., Liu, D.C., 2000. Decoupling Stator-Flux Oriented Induction Motor Drive with Fuzzy Neural Network Uncertainly Observer.
IEEE Transactions on Industrial Electronics, 47(2), 356-367.
Özçalık, H.R., Kılıç, E., Şit, S., 2013. Uzay Vektör Darbe Genişlik Modülasyonu ile Sürülen Üç Fazlı Bir Asenkron Motorun Denetiminde PI-Fuzzy Tipi Denetim Yönteminin Başarımının İncelenmesi. TOK 2013 - Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, 26-28 Eylül, Malatya, 1153-1158.
Özçıra, S., Bekiroğlu, N., Şenol, İ., Ayçiçek, E., 2012. Analysis and Realization of Simulation Study on Direct Torque Control for Permanent Magnet Synchronous Motor. The Chamber of Electrical Engineers (EMO) Journal, 2(3), 1-6.
Özmen, A., 2006. Asenkron Motorların Algılayıcısız Kontrolü İçin Yapay Sinir Ağları ile Hız ve Konum Tahmini. Fırat Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 5s, Elazığ.
Pillay, P., Xu, Z., 1998. Labview Implementation of Speed Detection for Mains-fed Motors Using Motor Current Signature Analysis. IEEE Power Engineering Review, 18(6), 47-48.
Reza, C.M.F.S., Islam, D., Mekhilef, S., 2014. A Review of Reliable and Energy Efficient Direct Torque Controlled Induction Motor Drives. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 37, 919-932.
Roque, L.A., da Silva, J.G.B., da Silva, L.E.B., 2014. Sensorless Speed Estimation for Inductions Motors Using Slot Harmonics and Time-based Frequency Estimation. IECON 2014 - 40th Annual Conference on IEEE Industrial Electronics Society, 29 October-1 November, Dallas, United States, 857-862.
Sahraoui, M., Cardoso, A.J.M., Yahia, K., Ghoggal, A., 2015. The Use of the Modified Prony’s Method for Rotor Speed Estimation in Squirrel Cage Induction Motors. SDEMPED 2015 - 10th International Symposium on
48
IEEE Diagnostics for Electrical Machines, Power Electronics and Drives, 1-4 September, Guarda, Portugal, 455-460.
Stefanovic, V.R., 1995. Opportunities in Motor Drive Research a View from Industry. IECON’95 – 21st International Conference on IEEE Industrial Electronics, Control and Instrumentation, 6-10 November, Florida, United States, 2, 642-651.
Sun, W., Gao, J., Yu, Y., Wang, G., Xu, D., 2015. Robustness Improvement of Speed Estimation in Speed Sensorless Induction Motor Drives. IEEE Transactions on Industry Applications, 99, 1-12.
Suwankawin, S., Sangwongwanich, S., 2002. A Speed-Sensorless IM Drive with Decoupling Control and Stability Analysis of Speed Estimation. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 49(2), 444-455.
Şit, S., Özçalık, H.R., Kılıç, E., Yılmaz, Ş., 2015. Üç Fazlı Asenkron Motor Sürücülerinde Hız Kontrol Yöntemlerinin Araştırılması. Uluslararası Hakemli Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi, 5, 125-151.
Vas, P., Alakula, M., 1990. Field-Oriented Control of Saturated İnduction Machines. IEEE Transactions on Energy Conversion, 5(1), 218-224.
Zhang, P., Neti, P., Grubic, S., 2015. Sensorless Speed Estimation of Mains-fed Induction Motors for Condition Monitoring Using Motor Relays. Energy Conversion Congress and Exposition (ECCE), 20-24 September, Montreal, Canada, 2840-2845.
Zidani, F., Nait Said, M.S., Abdessemed, R., Benbouzid, M., 2002. A Fuzzy Technique for Loss Minimization in Scalar-Controlled Induction Motor.
Electric Power Components and Systems, 30(6), 625-635.
49 ÖZGEÇMİŞ
Adı Soyadı : Serkan GÜLMEZ Doğum Yeri ve Yılı : Adapazarı, 1984 Medeni Hali : Bekâr
Yabancı Dili : İngilizce
E-posta : serkangulmez@sdu.edu.tr
Eğitim Durumu
Lise : İbn-i Sina Lisesi, 2000
Lisans : Erciyes Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği
Mesleki Deneyim
Hitit Üniversitesi Mühendislik Fakültesi 2012-2014
SDÜ Teknoloji Fakültesi 2014-…….. (halen)
Yayınları
Taranmış Fotoğraf (3.5cm x 3cm)