Estimation of the Induction Motor Parameters Using Biogeography Based Optimization Method
Yükleniyor...
Tarih
2013
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Düzce Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
In this study, the determination of the electrical equivalent circuit parameters induction motors (IM) was carried out via Biogeography-Based Optimization (BBO). As an objective function in the algorithm, the equations of full-load torque, startup torque and breakdown torque of induction motors were used. The determination of the equivalent circuit parameters was performed with three different induction motors. Determination of the equivalent circuit parameters was performed for the induction motors which are 1.1kW and 0.37kW. The obtained results from the proposed approach are compared to obtained results from the Genetic Algorithm (GA).
Bu çalışmada, Asenkron Motorların (ASM) elektriksel eşdeğer devre parametrelerinin belirlenmesi Biyocoğrafya Tabanlı Optimizasyon (BiogeographyBased Optimization) (BBO) ile gerçekleştirilmiştir. BBO yöntemiyle asenkron motor elektriksel eşdeğer devre parametrelerinin hızlı ve en düşük hatayla belirlenmesini amaçlanmıştır. BBO, genetik algoritmalar gibi popülasyon tabanlı bir algoritma olup, aynı anda birçok noktadan araştırma yapabilmektedir. Algoritmalarda amaç fonksiyonu olarak, asenkron motorların nominal momenti, kalkınma momenti ve devrilme momenti denklemleri kullanılmıştır. Eşdeğer devre parametrelerinin belirlenmesi 1.1kW ve 0.37kW gücünde iki asenkron motor üzerinde gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar Genetik Algoritmanın (GA) sonuçları ile karşılaştırılmıştır.
Bu çalışmada, Asenkron Motorların (ASM) elektriksel eşdeğer devre parametrelerinin belirlenmesi Biyocoğrafya Tabanlı Optimizasyon (BiogeographyBased Optimization) (BBO) ile gerçekleştirilmiştir. BBO yöntemiyle asenkron motor elektriksel eşdeğer devre parametrelerinin hızlı ve en düşük hatayla belirlenmesini amaçlanmıştır. BBO, genetik algoritmalar gibi popülasyon tabanlı bir algoritma olup, aynı anda birçok noktadan araştırma yapabilmektedir. Algoritmalarda amaç fonksiyonu olarak, asenkron motorların nominal momenti, kalkınma momenti ve devrilme momenti denklemleri kullanılmıştır. Eşdeğer devre parametrelerinin belirlenmesi 1.1kW ve 0.37kW gücünde iki asenkron motor üzerinde gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar Genetik Algoritmanın (GA) sonuçları ile karşılaştırılmıştır.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Biogeography-Based Optimization (BBO) algorithm, induction motor, optimization., Biyocoğrafya Tabanlı Optimizasyon, asenkron motor, optimizasyon.
Kaynak
İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
2
Sayı
1
