Sabit mıknatıslı senkron motorun algılayıcısız hız kontrolünde parametre optimizasyonu
Küçük Resim Yok
Tarih
2025
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Düzce Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Sabit mıknatıslı senkron motorlar (SMSM) yüksek verimlilik, güç yoğunluğu, küçük boyutları ve hızlı dinamik tepki özellikleri ile yüksek performans gerektiren tahrik sistemlerinde ve endüstriyel uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Yüksek hassasiyet gerektiren uygulamalarda sabit mıknatıslı senkron motorların yüksek verimle çalışabilmesi için doğru hız bilgisine ihtiyaç duyulmaktadır. Algılayıcılar bu bilgiyi sağlamasına rağmen maliyet, boyut, ağırlık artışı ve sistem güvenilirliğini azaltması gibi problemlerden dolayı algılayıcısız kontrol yöntemleri son yıllarda önem kazanmıştır. Bu tez çalışmasında hız algılayıcısı kullanılmadan bir sabit mıknatıslı senkron motorun hız denetimi gerçekleştirilmiştir. Sabit mıknatıslı senkron motorun en iyi hız kontrol performansına ulaşmak için algılayıcısız kontrolü için uygulanan hız tahmin edici model referans adaptif sistem (MRAS) tekniğinin PI parametrelerinin optimizasyonunda çeşitli algoritmalar kullanılmıştır. Bunlar sırasıyla Genetik Algoritma (GA), Denizanası Arama Algoritması (JSA), Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) algoritması, Diferansiyel Evrim (DE) algoritması, Aritmetik Optimizasyon Algoritması (AOA), Yapay Tavşan Optimizasyon (ARO) algoritması, Vektörlerin Ağırlıklı Ortalaması (INFO) algoritması, Simbiyotik Organizmalar Arama (SOS) algoritması, Yapay Arı Kolonisi (ABC) algoritması, Ateş Şahini Optimizasyon (FHO) algoritması ve Runge-Kutta (RK) algoritması yaklaşımları kullanılmıştır. Sabit mıknatıslı senkron motorun algılayıcısız alan yönlendirmeli vektör kontrolü Matlab/Simulink ortamında gerçekleştirilmiştir. Çalışmada, motorun sabit hız, değişen hız ve ani yük değişikliğinde belirtilen optimizasyon algoritmalarının performansları değerlendirilmiştir.
Permanent magnet synchronous motors (PMSM) are widely used in drive systems and industrial applications requiring high performance with their high efficiency, power density, small size and fast dynamic response characteristics. In applications requiring high precision, accurate speed information is required for permanent magnet synchronous motors to operate with high efficiency. Although sensors provide this information, sensorless control methods have gained importance in recent years due to problems such as cost, size, weight increase and decreasing system reliability. In this thesis, the speed control of a permanent magnet synchronous motor without using a speed sensor is implemented. In order to achieve the best speed control performance of the permanent magnet synchronous motor, various algorithms have been used in the optimization of the PI parameters of the speed estimator model reference adaptive system (MRAS) technique applied for sensorless control. These are Genetic Algorithm (GA), Jellyfish Search Algorithm (JSA), Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, Differential Evolution (DE) algorithm, Arithmetic Optimization Algorithm (AOA), Artificial Rabbit Optimization (ARO) algorithm, Weighted Average of Vectors (INFO) algorithm, Symbiotic Organisms Search (SOS) algorithm, Artificial Bee Colony (ABC) algorithm, Fire Hawk Optimization (FHO) algorithm and Runge-Kutta (RK) algorithm approaches are used. Sensorless field- oriented vector control of a permanent magnet synchronous motor is implemented in Matlab/Simulink environment. In the study, the performances of the specified optimisation algorithms are evaluated under constant speed, varying speed and sudden load change of the motor.
Permanent magnet synchronous motors (PMSM) are widely used in drive systems and industrial applications requiring high performance with their high efficiency, power density, small size and fast dynamic response characteristics. In applications requiring high precision, accurate speed information is required for permanent magnet synchronous motors to operate with high efficiency. Although sensors provide this information, sensorless control methods have gained importance in recent years due to problems such as cost, size, weight increase and decreasing system reliability. In this thesis, the speed control of a permanent magnet synchronous motor without using a speed sensor is implemented. In order to achieve the best speed control performance of the permanent magnet synchronous motor, various algorithms have been used in the optimization of the PI parameters of the speed estimator model reference adaptive system (MRAS) technique applied for sensorless control. These are Genetic Algorithm (GA), Jellyfish Search Algorithm (JSA), Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, Differential Evolution (DE) algorithm, Arithmetic Optimization Algorithm (AOA), Artificial Rabbit Optimization (ARO) algorithm, Weighted Average of Vectors (INFO) algorithm, Symbiotic Organisms Search (SOS) algorithm, Artificial Bee Colony (ABC) algorithm, Fire Hawk Optimization (FHO) algorithm and Runge-Kutta (RK) algorithm approaches are used. Sensorless field- oriented vector control of a permanent magnet synchronous motor is implemented in Matlab/Simulink environment. In the study, the performances of the specified optimisation algorithms are evaluated under constant speed, varying speed and sudden load change of the motor.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
