Bu tez çalışmada, asenkron motorun hız denetimi vektör kontrol yöntemi ile YGKĐ beslemeli yapay sinir ağları ve ileri beslemeli yapay sinir ağları kullanarak sağlanmıştır. Vektör kontrolü bir vektörle temsil edilen stator akımlarının denetiminden meydana gelir. Bu kontrol işlemini gerçekleştirebilmek için üç fazlı sistemden zamandan bağımsız iki koordinatlı (dq) sisteme dönüşüm gerekmektedir. Bölüm 2’de bu dönüşüm işlemleri yapılarak asenkron motorun dq modeli elde edilmiştir.
Bölüm 3’de, yapay sinir ağlarının yapısı ve çeşitleri hakkında bilgiler verilip, yapay sinir ağlarıyla sistemlerin denetiminde kullanılan yöntemler anlatılmıştır. Bu yöntemlerden doğrudan uyarlamalı denetim yöntemi kullanılarak asenkron motorun hız denetimi yapılmıştır.
Bölüm 4’de, eğitilen yapay sinir ağları denetleyici olarak sisteme bağlanıp girişlerine
hız hatası ve bu hatanın değişimi uygulanarak referans tork akımı
I
q* elde edilmiştir. Yapay sinir ağlarının denetleyici olarak kullanıldığı durumlarda genellikle giriş olarak sistem dinamikleri uygulanmaktadır. Sistem dinamikleri yerine sadece hız hatası ve değişimini kullanarak yapay sinir ağının giriş katmanı hücre sayısı azaltılmış böylelikle de daha basit bir ağ yapısıyla asenkron motorun hız denetimi sağlanmıştır.Bölüm 5’de, denetim yapısının performansını incelemek amacıyla kullanılan yapay sinir ağlarının yüksüz durumda farklı referans sinyallerini genelleme yeteneklerini, motora doğrusal ve doğrusal olmayan yük uygulanması ve eylemsizlik sabiti J’nin üç kat arttırılması durumundaki sistem hız cevaplarını gösteren benzetim sonuçları verilmiştir. Buna göre kullanılan yapay sinir ağlarının asenkron motor hız denetimindeki performanslarının oldukça iyi olduğu ve yapay sinir ağının tek başına kullanıldığı denetim yapılarında sistemde oluşabilecek sürekli durum hatasını YGKĐ beslemeli yapay sinir ağının ileri beslemeli yapay sinir ağına göre iyileştirdiği gösterilmiştir.
KAYNAKLAR
1. V. Del Toro, 1990, Basic Electric Machines, Prentice-Hall, Englewood Cliffs,NJ
2. B. K. Bose, 2002, Modern Power Electronics and AC Drives, Prentice-Hall, Upper Saddle River,NJ
3. G.O Garcia, R. M. Stephan and E. H. Watanabe, 1994, Comparing the indirect field- oriented control with a scalar method, IEEE Trans. Ind. Appl., 41(2),201-207.
4. N. P. Rubin, R. G. Harley and G. Diana, 1992, Evaliation of various slip estimation techniques for an induction machine operating under field-oriented control conditions, IEEE Trans. Ind. Appl., 28(6), 1367-1375.
5. D. Telford, M. W. Dunnigan and B. W. Williams, 2000, A Comparison of vector control and direct torque control of an induction machine, in Power Electronics Spec. Conf., 1, 421- 426,
6. C. C. Hang, K. J. Aström, W. K. Ho, 1991, Refinements of The Ziegler-Nichols Tuning Formula, IEEE Proceedings- D, 138, 2, 111-118.
7. M.Zhuang, D.P Atherton, 1993, AutomaticTuning of PID Controllers, Instrument Society of America.
8. K.S. Narendra and S. Mukhopadhyay, 1997, Adaptive control using neural Networks and approximate models, IEEE Transactions on neural networks, 8, 3, 475-485.
9. T. Fkuda and T. Shibata, 1992, Theory and applications of neural netwoks for industrial control systems”, IEEE Trans. Ind. Electron., pp.378-405.
10. Jiang X., Zhao J., Luo H., Cheng S., Wan S., 2003, Neural network speed controller of induction motor drive based on direct MRAC method, Industrial Electronics Society, 2003. IECON '03. The 29th Annual Conference of the IEEE Volume 3, Page(s):2531 - 2536 Vol.3 11. Shyu K.K., Shieh H.J., Fu S.S., 1998, Model Rederence Adaptive Speed Control for Induction Motor Driver Using Neurel Networks, IEEE Transactions on Industrial Electronics Vol 45 No:1
12. Yang H. T., Huang K. Y., Huang C.L., 1993, An ANN based identification and control approach for field-oriented induction motor, Advances in Power System Control, Operation
and Management, 1993. APSCOM-93., Page(s):744 - 750 vol.2
13. Ahmed F.I., Zaki A.M., Ebrahim E.A., 2001, Neuro-Controller for High Performance Induction Motor Drives in Robots, IEEE
14. Ren T. J. and Chen T. C., 2006, Robust speed-controlled induction motor drive based on recurrent neural network, Electric Power Systems Research, In Press, Corrected Proof, Available online 14 February 2006.
15. Oh W.S., Bose, B.K., Cho K. M., Kim H. J., 2002, Self tuning neural network controller for induction motor drives, IECON 02 [Industrial Electronics Society, IEEE 2002 28th Annual Conference of the] Volume 1, Page(s):152 - 156 vol.1
16. Miloudi, A., Draou, A., 2001, Neural controller design for speed control of an indirect field oriented induction machine drive, Industrial Electronics Society, 2001. IECON '01. The 27th Annual Conference of the IEEE Volume 2, Page(s):1225 - 1229 vol.2
17. Gökbulut M., Dandil B., 2004, Sabit Mıknatıslı Senkron Motorların Bulanık Sinir Ağı Denetleyici ile Dayanıklı Hız Denetimi, F. Ü. Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 16(4), 725-734
18. Saçkan, A. H., 1994, Asenkron Motorlar, Birsen Yayınevi, Bölüm 1, 2, 5, 6, 7 ve 8.
19. Nasar, S.A. 1987, Handbook of Electric Machines, Substitutes New York: McGraw Hill, Bölüm 3 ve 4.
20. Gülez, K., 1999, Asenkron motorun DSP (sayısal işaret işleyici) tabanlı bir kontrol sistemi kullanarak YSA (yapay sinir ağları) ile performansının arttırılması, Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Ens. Doktora Tezi
21. Texas Instruments yayını, 1998, Field Orientated Control of 3-Phase AC-Motors, Literature Number: BPRA073.
22. Di Gabriele, R., Parasiliti, F. Ve Tursini, T. 1997, “ Digital Field Oriented Control for Induction Motors: Implementation and Experimental Results ”, Universities Power Engineering Conferense (UPEC’97).
23. Zhang, L., Wathanasam, C. Ve Hardan, F. 1994 “ An Efficient Microprocessor-Based Pulse With Modulator Using Space Vector Modulation Strategy “, IEEE, Vol:1, Page:91-96 24. Dandil, B., 2004, Sinirsel bulanık denetleyicilerle asenkron motorun dayanıklı hız denetimi,
Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Ens. Doktora Tezi.
25. Altun, H., Sünter, S., 2003, Matrix Converter Induction Motor Driver: Modeling, Simulation and Control, Electrical Engineering, Springer Verlag, Vol.86, pp:25-33.
26. Gündoğdu A., 2005, Matris Konverterden Beslenen Sabit Mıknatıslı Senkron Motorun Vektör Kontrolünün Sayısal Benzetimi, Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi.
27. Sarıoğlu, M. Kemal, Gökaşan Metin, Boğosyan Sefa, 2003, Asenkron makineler ve Kontrolü, Birsen Yayınevi
28. Şahin, C., 1997, Asenkron motorlar için algılayıcısız akı gözlemleyicisi ve kontrolü, ĐTÜ
Fen Bil. Ens. Doktora Tezi
29. Kayışlı, K., 2004, Asenkron motorun kayma mod algılayıcısız hız kontrolü, Fırat Üniversitesi Fen Bil. Ens. Yüksek Lisans Tezi
30. Ong, C.M., 1998, Dynamic Simulation of Electric Machinery, Prentice Hall Ptr., New Jersey
31. Peresada, S., Tuh, A. and Tonielli, A., 2003, Theoretical and Experimental Comparison of lndirect Field-Oriented Controllers for Induction Motors, IEEE Trans. on Power Elect., 18,1,151-163.
32. Harvey, R. L., 1994, Neural Network Principles. Prentice-Hall, Inc. New Jersey.
33. Özmetel E., 1996, Bilgisayarda öğrenme ve yapay nöral ağları. Otomasyon. Mart, sayı 45, s. 134-140.
34. Karlık, B., 1995 Yapay Sinir Ağları. Yüksek lisans ders notları.
35. Özmeteler, E., 1989 Yapay Nöral Ağlar. ĐTÜ Fen Bil. Ens. Yüksek Lisans Tezi.
36. Zurada, M. J., 1992 Introduction to Artificial Neural Systems. West Publishing Company, Inc. New York.
37. Narendra, K.S. ve Parthasarathy, K. 1990, “ Identification and Control Dynamic Systems Using Neural Networks “, IEEE Trans. Neural Networks, Vol.1, pp.4-27.
38. Söderström, T. ve Stoica, P. 1989, System Identification, Prentice Hall. 39. Landau, I.D. 1990, System Identification and Control, Prentice Hall.
40. BAL, C., (2001) Uyarlamalı YSA ile Düz Modelleme F.Ü. Fen Bil. Ens. Yüksek Lisans Semineri
41. GÖKBULUT, M., (1998) Fırçasız Doğru Akım Motorlarının YSA ile Uyarlamalı Denetim E.Ü.Fen Bil. Ens. Doktora Tezi
42. M. Brown and C. Harris, 1994, “Neuro Fuzzy Adaptive Modelling and Control”, Prentice Hall Pub. U.K.
43. K.S. Narende and K. Parthsarathy, 1990, “Identification and control of dynamical systems using neural Networks”, IEEE Trans. Neural Networks, vol 1, pp 4-27.
44. C. Chee, and K. Y. Lee, “ Diagonal recurrent neural Networks for dynamic systems control”, IEEE on neural Networks, 6, 144-156, 1995,
45. A. Consoli, “ Trends in electrical motor drive control”, Melecon’94 conf. 25-33.
46. A. Rubai, R. Kotaru, And M.D. Kankam, 1997, “A real-time neural network based controller for brushless DC motor drivers”, Industry Applications Conference, Thirty- Second IAS Annual Meeting, IAS’97, Conference Record of the 1997 IEEE, Vol. 2, pp 828-835.
47. J.R. Heredia, F.P. Hidalgo, J.L.D. Paz, 1999, “Control of induction motors by artificial neural Networks”
Ind. Electronics, ISIE '99. Proceedings of the IEEE Int. Symp. on , Vol. 2 , 1999, pp 792 - 794
48. S. Deghedie, T.H. Abdelhamid, M. Naguib, 1999, ”ANN-based speed and current controllers for an AC-DC converterfed DC drive system”, Electric Machines and Drives,
Int. Conf. IEMD '99 , pp 281 -283
49. A Zergaoui, A. Bennia, 1999, “Identification and control of an asynchronous machine using neural Networks”, Elctr. Circuits and Sys., Proc.of ICECS '99.The 6th IEEE Int. Conf. on, Vol. 2, pp 1043-1046
50. A. Albostan, M. Gökbulut, 2001, “Self-Tuning Adaptive Neurocontroller For Brushless DC Motors”, International Journal of Electronics, Vol:88, pp:103-114.
51. M. A. ağabeydo and Y. A. Magid,” On-line identcation of synchronous motors using radial basis function neural Networks”, IEEE on power systems, 12, 1500-1506, 1997.
52. M. A. Sharkawi, A.A. El-samahy and M.L. El-sayed,” High performance drive of DC brushless motors using neural Networks”, IEEE on energy conversion, 9, 317-322, 1994.
ÖZGEÇMĐŞ
Koray ŞAHĐN, 1981 yılında Çanakkale’de doğdu. Đlköğretimi Tekirdağ’da, orta öğrenimini de Gaziantep’te tamamladıktan sonra 1999-2003 yılları arasında, Fırat Üniversitesi Teknik Eğitim Fakültesi Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Bölümünde lisans öğrenimini tamamlayıp mezun oldu. 2003 yılında Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Anabilim Dalında yüksek lisansa başladı.