Yazar "Barut, Murat" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 20 / 36
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe A Comprehensive Comparison of Extended and Unscented Kalman Filters for Speed-Sensorless Control Applications of Induction Motors(IEEE-Inst Electrical Electronics Engineers Inc, 2020) Yildiz, Recep; Barut, Murat; Zerdali, EmrahIn this article, the real-time comparison of extended and unscented Kalman filter algorithms, which estimate the stator stationary axis components of stator currents, the stator stationary axis components of rotor fluxes, the rotor mechanical speed, and the load torque including viscous friction term, are performed under different operating conditions for speed-sensorless control applications of induction motors (IMs). Thus, it is clarified which algorithm is more suitable for state and parameter (load torque) estimation problem of IMs. For this purpose, four different real-time experimental tests have been carried out, which examine the effect of noise covariance matrices, parameter changes, sampling time, and computational burdens on estimation performance of both algorithms. Unlike the current literature, remarkable comparison results have been obtained.Öğe Asenkron Motor Sürücüleri için İndirgenmiş Dereceli Genişletilmiş Kalman Filtresi Tabanlı Parametre Kestirimi(2019) Demir, Rıdvan; Barut, MuratBu çalışmada asenkron motorların doğrudan vektör kontrol sistemi için hız-algılayıcılı indirgenmiş dereceli genişletilmiş Kalman filtresi (İD-GKF) tabanlı kestirici tasarlanmıştır. Tasarlanan kestirici ile rotor direnci, stator direnci ve mıknatıslama endüktansı eş-zamanlı olarak kestirilmektedir. Önerilen kestirici, sıfır hız ve alan zayıflama bölgesini de kapsayan geniş bir hız aralığında üretilen hız, rotor direnci, stator direnci, mıknatıslama endüktansı ve yük momentinin zorlayıcı değişimleri ile benzetim ortamında test edilmektedir. Önerilen kestirim algoritması ve bu algoritmayı kullanan hız-algılayıcılı doğrudan vektör kontrol sisteminden elde edilen benzetim sonuçları oldukça yüksek başarıma sahiptir. Ayrıca önerilen kestirim algoritması stator direnci, rotor direnci ve mıknatıslama endüktansını eş-zamanlı olarak kestiren ilk İD-GKF algoritması olarak bilinmektedir.Öğe Asenkron motorların hız-algılayıcısız kontrolü için genişletilmiş kalman filtresi yeni kestirim yöntemlerinin tasarım ve uygulamaları(2011) Barut, Murat[Abstract Not Available]Öğe Asenkron motorların iyileştirilmiş anahtarlamalı-GKF tabanlı alanyönlendirmeli kontrolü(2021) Altınışık, Yunus Emre; Demir, Rıdvan; Barut, MuratBu çalışmada hız-algılayıcısız iyileştirilmiş alanyönlendirmeli kontrol (AYK) tabanlı asenkron motor(ASM) sürücüsü sunulmuştur. Hız-algılayıcısız AYK içingerekli olan rotor akıları ve rotor mekanik hızına ek olarakyük momenti, stator direnci ve rotor direnci giriş olarakölçülen stator akım ve gerilimlerini kullanan hafızagereksinimi ve tasarım aşaması iyileştirilmiş anahtarlamalıgenişletilmiş Kalman filtresi (A-GKF) kullanılarakkestirilmiştir. Kestirilen yük momentinin ileri beslemelikontrolü ile AYK’nın başarımı iyileştirilmiştir. Buna ekolarak parametre değişimlerinden kaynaklanan kestirimhataları stator ve rotor dirençlerinin kestirimi ileazaltılmıştır. Önerilen hız-algılayıcısız ASM sürücüzorlayıcı senaryolar ile benzetim ortamında test edilmiştir.Elde edilen sonuçlar, iyileştirilmiş AYK tabanlı ASMsürücüsünün yüksek başarıma sahip olduğunugöstermektedir.Öğe ASENKRON MOTORUN KARMA KESTİRİCİ TABANLI HIZALGILAYICILI DOĞRUDAN VEKTÖR KONTROLÜ(2018) İnan, Remzi; Demir, Rıdvan; Barut, MuratBu çalışmada, asenkron motorlar (ASM’ler) için hız-algılayıcılı karma (hibrid) kestirim algoritması tabanlıdoğrudan vektör kontrol (DVK) yöntemi benzetim ortamında tasarlanarak gerçekleştirilmiştir. Önerilen karmakestirim yönteminde stator akımının stator duran eksen takımı (??) bileşenleri (?????? ve ??????), rotor akısının ??bileşenleri (?????? ve ??????), rotor direnci (?????) ve stator direnci (????) GKF ile kestirilirken; mıknatıslama endüktansı(????) ise çevrim-içi ????-kestiricisi ile kestirilmektedir. Önerilen karma kestirim algoritmasının kestirim ve bualgoritmanın kullanıldığı DVK sisteminin kontrol başarımları; sıfır hız ile anma hızının üzerindeki alanzayıflama bölgesini de kapsayan geniş bir hız aralığında oldukça zorlayıcı parametre ve durum değişimlerialtında benzetim temelli test edilmiştir. Benzetim ortamından elde edilen sonuçlar önerilen karma kestiricinin vebu yüzden DVK sisteminin oldukça yüksek bir başarıma sahip olduğunu göstermektedir. Bu yönleri ileliteratürde bilinen ilk çalışmadır.Öğe Bi Input-extended Kalman filter based estimation technique for speed-sensorless control of induction motors(PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD, 2010) Barut, MuratThis study offers a novel extended Kalman filter (EKF) based estimation technique for the solution of the on-line estimation problem related to uncertainties in the stator and rotor resistances inherent to the speed-sensorless high efficiency control of induction motors (IMs) in the wide speed range as well as extending the limited number of states and parameter estimations possible with a conventional single EKF algorithm. For this aim, the introduced estimation technique in this work utilizes a single EKF algorithm with the consecutive execution of two inputs derived from the two individual extended IM models based on the stator resistance and rotor resistance estimation, differently from the other approaches in past studies, which require two separate EKF algorithms operating in a switching or braided manner: thus, it has superiority over the previous EKE schemes in this regard. The proposed EKF based estimation technique performing the on-line estimations of the stator currents, the rotor flux, the rotor angular velocity, and the load torque involving the viscous friction term together with the rotor and stator resistance is also used in the combination with the speed-sensorless direct vector control of IM and tested with simulations under the challenging 12 scenarios generated instantaneously via step and/or linear variations of the velocity reference, the load torque, the stator resistance, and the rotor resistance in the range of high and zero speed, assuming that the measured stator phase currents and voltages are available. Even under those variations, the performance of the speed-sensorless direct vector control system established on the novel EKF based estimation technique is observed to be quite good. (C) 2010 Elsevier Ltd. All tights reserved.Öğe Bi input-extended Kalman filter-based speed-sensorless control of an induction machine capable of working in the field-weakening region(TUBITAK SCIENTIFIC & TECHNICAL RESEARCH COUNCIL TURKEY, 2014) Inan, Remizi; Barut, MuratThis study introduces a novel bi input-extended Kalman filter (BI-EKF)-based speed-sensorless direct vector control (DVC) of an induction motor (IM). The proposed BI-EKF-based estimator includes online estimations of the stator stationary axis components of the stator currents, i(s alpha) and i(s beta); stator stationary axis components of the rotor flux, phi(r alpha) and phi(r beta); rotor angular velocity, w(m); stator resistance, R-s; rotor resistance, R-r; and load torque t(L), as well as the magnetizing inductance, L-m, by only supposing that the stator phase currents and voltages are measured. Thus, the speed-sensorless DVC of the TM with the inclusion of the proposed estimator is able to be perfectly operated at a wide speed range, varying from zero speed to beyond the rated/based speed under the extreme variations in R-s, R-r, t(L), and L-m. The simulations confirm the effectiveness of the proposed BI-EKF-based estimator and, consequently, the speed-sensorless DVC of the IM.Öğe Deep Neural Network Training with iPSO Algorithm(IEEE, 2018) Kosten, Mehmet Muzaffer; Barut, Murat; Acir, NurettinDeep learning-based methods are frequently preferred in many areas in recent years. Another issue, which is as important as deep neural networks applications, is the training of deep neural networks. Although many techniques are proposed in the literature for the training of deep nets, most of these techniques use gradient descent based approaches. In this study, differently from the conventional gradient method, Improved Particle Swam Optimisation (IPSO) algorithm is used for the training of deep neural networks. LeNet-5 network is preferred as network structure and MNIST is utilized as data set. Depending on the number of particles, a performance of up to 96.29% was achieved. In the cases after 20 particles, the average performance was over 90%.Öğe Design and real-time implementation of a sliding mode observer utilizing voltage signal injection and PLL for sensorless control of IPMSMs(Elsevier B.V., 2024) Ates, Ertugrul; Tekgun, Burak; Ablay, Gunyaz; Barut, MuratIn this study, a sliding mode observer (SMO) based on high-frequency (HF) voltage signal injection and a phase-locked loop (PLL) is proposed for estimating the extended electromotive force (EEMF), rotor position, and rotor velocity of an interior permanent magnet synchronous machine (IPMSM). This approach addresses real-time estimation challenges associated with standard SMO and PLL at very low speeds and standstill. A reliable and accurate sensorless speed control system for IPMSM is then developed and implemented in real time using the proposed SMO and PLL, covering a wide range of speeds, including low-speed and standstill conditions. The SMO effectively estimates the EEMF, while the PLL extracts the rotor velocity and position based on these estimates. Compared to conventional SMO and PLL methods, real-time results from an 8-pole, 0.4 kW IPMSM demonstrate the superior efficiency of the proposed system. © 2024Öğe EKF Based Rotor and Stator Resistance Estimations for Direct Torque Control of Induction Motors(IEEE, 2017) Demir, Ridvan; Barut, Murat; Yildiz, Recep; Inan, Remzi; Zerdali, EmrahThis study presents the direct torque controlled induction motor (IM) drive utilizing a novel extended Kalman filter (EKF) that simultaneously estimates stator stationary axis components of stator currents and stator fluxes in addition to rotor and stator resistances with the assumption of available stator voltages/currents and rotor speed. Thus, it is desired to show that the on-line estimations of rotor and stator resistances are possible by using a single EKF algorithm in the case with speed-sensor. Performances of the proposed EKF are tested under challenging scenarios generated in simulations. The obtained results confirm very satisfying performances of the introduced EKF algorithm and thus the IM drive.Öğe EKF based rotor and stator resistance estimations for direct torque control of induction motors(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2017) Demir, Ridvan; Barut, Murat; Yildiz, Recep; Inan, Remzi; Zerdali, EmrahThis study presents the direct torque controlled induction motor (IM) drive utilizing a novel extended Kalman filter (EKF) that simultaneously estimates stator stationary axis components of stator currents and stator fluxes in addition to rotor and stator resistances with the assumption of available stator voltages/currents and rotor speed. Thus, it is desired to show that the on-line estimations of rotor and stator resistances are possible by using a single EKF algorithm in the case with speed-sensor. Performances of the proposed EKF are tested under challenging scenarios generated in simulations. The obtained results confirm very satisfying performances of the introduced EKF algorithm and thus the IM drive. © 2017 IEEE.Öğe Experimental evaluation of braided EKF for sensorless control of induction motors(IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC, 2008) Barut, Murat; Bogosyan, Seta; Gokasan, MetinTemperature- and frequency-dependent variations of the rotor (R-r') and stator (R-s) resistances pose a challenge in the accurate estimation of flux and velocity in the sensorless control of induction motors (IMs) over a wide speed range. Solutions have been sought to the problem by signal injection and/or by the use of different algorithms for the different parameters and states of the same motor. In this paper, a novel Extended -Kalman-Filter (EKF)-based estimation technique is developed for the solution of the problem based on the consecutive operation of two EKF algorithms at every time step. The proposed "braided" EKF technique is experimentally tested under challenging parameter and load variations in a wide speed range, including low speed. The results demonstrate a significantly increased accuracy in the estimation of R-s and R-r', as well as load torque, flux, and velocity in transient and steady state, when compared with single EKFs or other approaches taken to estimate these parameters and states in the sensorless control of IMs. The improved results also motivate the utilization of the new estimation approach in combination with a variety of control methods which depend on accurate knowledge of a high number of parameters and states.Öğe Extended Kalman filter based estimations for improving speed-sensored control performance of induction motors(Inst Engineering Technology-Iet, 2020) Yildiz, Recep; Barut, Murat; Demir, RidvanIn this study, an extended Kalman filter (EKF)-based estimation algorithm is presented to improve the speed-sensored control performance of induction motors (IMs). The proposed EKF-based estimation algorithm is to simultaneously estimate the stator stationary axis components of stator currents and rotor fluxes, rotor angular speed, load torque including viscous friction term, rotor resistance and magnetising inductance in a single EKF algorithm without requiring any switching operation or a hybrid structure. In order to improve the speed-sensored control performance, the measurement/output matrix of IM model is extended by the measured rotor speed in addition to stationary axis components of the measured stator currents. Therefore, the proposed EKF algorithm uses the speed and stator current errors between the measured and priori estimation values in order to calculate the posterior estimation ones. For performance evaluation, the eighth order (proposed) EKF algorithm is tested by simulations and real-time experiments under challenging scenarios and compared with the developed sixth order EKF in real time. The obtained real-time results also show that the eighth order (proposed) EKF algorithm provides additional and improved estimations with the increased but feasible execution time in terms of the sixth order EKF designed in this paper.Öğe HIZ-ALGILAYICISIZ ASENKRON MOTOR KONTROLÜ İÇİN DAĞILIMLI KALMAN FİLTRESİ İLE GERÇEK-ZAMANLI YÜK MOMENTİ VE ROTOR DİRENCİ KESTİRİMİ(2018) Barut, Murat; Yıldız, Recep; Zerdali, EmrahBu çalışmada, asenkron motorların (ASM’lerin) hız-algılayıcısız kontrolü için ölçülen stator akımları vegerilimleri kullanılarak; stator akımının ve rotor akısının duran eksen takımı bileşenlerini, rotor hızını, yükmomentini ve rotor direncini eş zamanlı olarak kestiren dağılımlı Kalman filtresi (DKF) tabanlı kestiriciningerçek-zamanlı uygulaması literatüre ilk kez tanıtılmaktadır. Böylece tasarlanan DKF tabanlı kestiricininkestirim başarımı, stator gerilimleri/akımlarının ölçme hatalarını dikkate alarak, yük momenti ve rotor direncininbasamak biçimli ve doğrusal olmayan belirsizlikleri/değişimleri altında sıfır hız geçişlerini ve hızterslendirmelerini de içeren geniş bir hız bölgesi için gerçek-zamanlı olarak test edilmiş olmaktadır. Mevcutliteratüre göre hız-algılayıcısız olarak en fazla durum ve parametre kestirimi yapan DKF algoritmasından eldeedilen sonuçlar, kestirilen durum ve parametrelerin hızlı bir şekilde gerçek değerlerine yakınsadığını ve süreklihaldeki kestirim hatalarının oldukça tatmin edici olduğunu göstermektedir. Bu yönleri ile literatürde bilinen ilkçalışmadır.Öğe Hız-algılayıcılı asenkron motor sürücüsü için indirgenmiş dereceli genişletilmiş kalman fitresi tabanlı parametre kestirimleri(2018) Demir, Rıdvan; Barut, Murat; Yıldız, RecepBu çalışmada, asenkron motorların alan zayıflama bölgesindeki yüksekbaşarımlı hız-algılayıcılı kontrolü için yeni bir indirgenmiş dereceligenişletilmiş Kalman filtresi tabanlı kestirici tasarlanarak benzetim vegerçek-zamanlı deneylerle test edilmektedir. Önerilen indirgenmişdereceli genişletilmiş Kalman filtresi ile vektör kontrol sistemi içingerekli olan rotor akısının stator duran eksen takımı bileşenlerikestirilmektedir. Ayrıca önerilen algoritma ile akı kestirimlerine ekolarak değeri çalışma koşulları ile değişen rotor direnci vemıknatıslama endüktansı, sıfır hız ve alan zayıflama bölgesini de içerengeniş bir hız aralığında eş-zamanlı olarak kestirilmektedir. Önerilenkestirim algoritmasına ait benzetim sonuçları hız, yük momenti, rotordirenci ve mıknatıslama endüktansının zorlayıcı değişimleri altındaoldukça tatmin edicidir. Bu nedenle önerilen kestirim algoritmasınıkullanan doğrudan vektör kontrollü asenkron motor sürücüsününbaşarımı da oldukça iyi olmaktadır. Ayrıca, elde edilen gerçek-zamanlıkestirim sonuçları da önerilen kestiricinin başarımını onaylamaktadırÖğe Hız-AlgılayıcılıDo?grudanVektörKontrollüAsenkronMotorSürücüleriiçin ? Indirgenmis¸ DereceliGenis¸letilmis¸ KalmanFitresiTabanlıStatorveRotor DirenciKestiricisi(2018) Demir, Rıdvan; Barut, Murat; Yıldız, Recep; Zerdali, Emrah; İnan, RemziBuçalıs¸mada,hız-algılayıcılıdog?rudanvektörkontrollüasenkron motor (ASM) sürücüleri için indirgenmis¸ dereceli yeni bir genis¸letilmis¸ Kalman ?ltresi (?IDGKF) tabanlı kestirici tasarlanarak benzetim temelli olarak gerçeklenmektedir. Önerilen ? IDGKF ile DVK tabanlı ASM sürücüsü için gerekli olan stator duran eksen takımındaki rotor akılarının ?? biles¸enlerine (?r? ve ?r?’ya) ilave olarak deg?eri sıcaklık ve frekansla deg?is¸enstatordirenci(Rs)verotordirenci(Rr)anmahızı,ortahız ve düs¸ük/sıfır hız bölgelerinde es¸ zamanlı olarak kestirilmektedir. Hız, yük momenti (tL), Rr ve Rs’nin zorlayıcı deg?is¸imleri altında üretilen senaryolar ile test edilen ?IDGKF’ye ilis¸kin benzetim temelli kestirim sonuçları ve bu yüzden DVK’lı ASM sürücüsünün kontrol bas¸arımı oldukça tatmin edicidir. Ayrıca ? IDGKF algoritmasının tam dereceli es¸deg?erine göre daha az hesap yükü gerektirdig?i bu çalıs¸ma kapsamında onaylamaktadır.Öğe Improved speed and load torque estimations with adaptive fading extended Kalman filter(Wiley, 2021) Zerdali, Emrah; Yildiz, Recep; Inan, Remzi; Demir, Ridvan; Barut, MuratBackground Extended Kalman filter (EKF) is one of the most preferred observers for state and parameter estimation of induction motor. To achieve optimal estimations, EKFs require a stochastic system with complete dynamic or measurement equation. However, those equations are partially known in practice and may vary depending on operating conditions, leading to a degradation in the estimation performance of conventional EKFs (CEKFs). Aim To overcome this drawback, this paper proposes an adaptive fading EKF (AFEKF) observer that can compensate for the effect of the incomplete dynamic equation for the estimations of stator currents, rotor fluxes, rotor mechanical speed, and load torque. Materials & Methods To show the superiority of AFEKF, its estimation performance is compared to that of CEKF in both simulations and real-time experiments. Both observers have been implemented through the S-Function block in Matlab/Simulink so that the same observer blocks can be used in both simulation and experimental studies. For real-time implementations, a DS1104 controller board is used. In addition, the computational burdens of both CEKF and AFEKF are compared with real-time experiments. Results and Discussion The simulation and experimental studies indicate that the forgetting factor in AFKEF clearly improves the estimation performance of CEKF, especially in transient states. It also prevents the observer from diverging. Considering its advantages, the additional computational load that causes an increase in the computational load of about 4% can be ignored. Conclusion The proposed AFEKF observer significantly improves the estimation performance and compensates for the effect of dynamic model inaccuracies. Its superiority has been validated by simulation and experimental studies. Finally, an observer with a better estimation performance has been proposed with a slight increase in computational load.Öğe Karton kesme bıçağının yürüyen banda senkronizasyonu(Niğde Üniversitesi, 1997) Barut, Murat; Görür, AdnanÖZET KARTON KESME BIÇAĞININ YÜRÜYEN BANDA SENKRONİZASYONU BARUT Murat Niğde Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı Danışman: Doç.Dr. Adnan GÖRÜR Eylül 1997, 132 Sayfa Bu çalışmada, Kayseri Organize Sanayi Bölgesinde bulunan oluklu mukavva karton kutu üreten bir işletmenin "Karton Kesme Bıçağının Yürüyen Banda (Bant Hızına) Senkronizasyonu'nu" sağlayan bir otomasyon sistemi gerçekleştirilmiştir. I. Bölümde, karton kesme bıçağının bant hızına senkronizasyonunun önemi belirtilerek, uygulamanın hangi materyal metodlarla gerçekleştirileceği açıklanmıştır. II. Bölümde, asenkron motorlar incelenerek, asenkron motorların sürücü sistemleri ve kontrol stratejileri belirlenmiştir. III. Bölümde, darbe genişlik modülasyonlu invertörler ile birlikte sürücü sistemleri irdelenerek, sürücü sistemi tayin edilmiştir. Ayrıca, belirlenen sürücü sistemi tasarlanarak, PSPICE analizi yapılmıştır. IV. Bölümde, otomasyon sisteminde kullanılan donanım birimleri ve teknik özellikleri izah edilmiştir. V. Bölümde, bant hızına ve kesilmesi istenen parçanın boyut bilgilerine bağlı olarak donanımı koordine eden yazılım programı açıklanmıştır. VI. Bölümde, tasarlanan otomasyon sisteminde kullanılan teorik ve uygulanan pratik yaklaşımlar ile birlikte elde edilen sonuçların yorumu yapılmıştır. Anahtar Sözcükler: AC Motor, Motor Kontrolü, AC Sürücü, İnvertör.Öğe Load Torque and Stator Resistance Estimations with Unscented Kalman Filter for Speed-Sensorless Control of Induction Motors(IEEE, 2017) Yildiz, Recep; Barut, Murat; Zerdali, Emrah; Inan, Remzi; Demir, RidvanIn this study, speedsensorless IM drive based on unscented Kalman filter (UKF) with the online estimations of stator stationary axis components of stator currents, rotor fluxes, rotor mechanical speed, load torque including the friction term, and stator resistance is designed. Therefore, the proposed speedsensorless IM drive is robust to load torque and stator resistance changes. Different challenging scenarios including ramp- and step-type variations in load torque and stator resistance at both zero and high speeds are performed in computer simulations to demonstrate the superiority of the proposed UKF based speedsensorless drive.Öğe Load torque and stator resistance estimations with unscented kalman filter for speed-sensorless control of induction motors(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2017) Yildiz, Recep; Barut, Murat; Zerdali, Emrah; Inan, Remzi; Demir, RidvanIn this study, speedsensorless IM drive based on unscented Kalman filter (UKF) with the online estimations of stator stationary axis components of stator currents, rotor fluxes, rotor mechanical speed, load torque including the friction term, and stator resistance is designed. Therefore, the proposed speedsensorless IM drive is robust to load torque and stator resistance changes. Different challenging scenarios including ramp-And step-Type variations in load torque and stator resistance at both zero and high speeds are performed in computer simulations to demonstrate the superiority of the proposed UKF based speedsensorless drive. © 2017 IEEE.
