Asenkron motorların akı, hız ve tork kontrolü performansı, motorun parametre sapmalarından ve doğrusal olmayan varyasyonlarından etkilenmektedir. Bu çalışmada, Doğrudan Moment Kontrolü (DMK) ve Dolaylı Alan Yönlendirmeli Kontrol (DAYK) yapıları incelenmiş ve her iki kontrol yapısındaki motor parametre sapmalarını yapay nöral ağlar (YNA) ile duyarsızlaştırılmaya çalışılmıştır. Literatürde Dolaylı Alan Yönlendirmeli Kontrol yapısında PI denetleyiciler kullanılmaktadır. Parametre duyarsızlaştırması için ANN önerilmesi ve bu iki yöntem için literatürde karşılaştırma ve değerlendirme yapılmamıştır. Karşılaştırmalar genellikle Doğrudan Alan Yönlendirmeli Kontrol üzerinedir. Bu çalışma, yapay nöral ağları olan/olmayan DAYK ve DMK’ nın parametre duyarsızlaştırması önererek ve çıkış performanslarına etkisini incelemektedir. Önerilen kontrol yapısı ile asenkron motor çıkışındaki akı, tork ve hızın istenen performansta verilen referans değeri yakaladığı ve hata değerlerinin azaldığı görülmektedir. YNA ile yapılan duyarsızlaştırma ile DAYK ’ın DMK’ e göre, özellikle aşma ve oturma zamanında %50 ’nin üzerinde daha iyi performans gösterdiği saptanmıştır. Önerilen algoritmalar Matlab/Simulink ile gerçeklenmiş ve her metot için aynı referans değerleri kullanılmıştır.
Asenkron Motor Hız Kontrolü Doğrudan moment kontrolü Dolaylı alan yönlendirmeli kontrol Tork kontrolü Matlab/Simulink
The flux, speed, and torque control performance of asynchronous motors are affected by parameter deviations and nonlinear variations of the asynchronous motor. In this study, Direct Torque Control (DTC) and Indirect Field Oriented Control (IFOC) structures are examined and asynchronous motor parameter deviations in both control structures are varied to desensitize with Artificial Neural Networks (ANN). In the literature, PI controllers are used in the IFOC structure. ANN is proposed for parameter desensitization, to the best of our knowledge no comparison and assessment has been made in the literature for these two methods. Comparisons are usually on the Direct Field Oriented Control (DFOC). This study proposes the parameter desensitization of IFOC and DTC with / without artificial neural networks and examines the effect on output performance. With the proposed control structure, it has been observed that the values of flux, torque and speed of asynchronous motor outputs capture the reference value at the desired performance and decrease the error values. With the proposed desensitization with ANN, IFOC performed over 50% better particularly in the time of overshoot and sitting than DTC. The proposed algorithms are implemented with Matlab / Simulink and the same reference values are used for each method.
Speed Control Asynchronous motor Direct torque control Indirect field oriented control Speed control, Torque control Matlab/Simulink
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Elektrik Mühendisliği |
Bölüm | Elektrik Elektronik Mühendisliği |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 27 Temmuz 2021 |
Gönderilme Tarihi | 7 Kasım 2019 |
Kabul Tarihi | 18 Ocak 2021 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2021 Cilt: 10 Sayı: 2 |