Yazar "Zerdali, Emrah" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 20 / 36
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe A Comparative Study on Adaptive EKF Observers for State and Parameter Estimation of Induction Motor(IEEE-Inst Electrical Electronics Engineers Inc, 2020) Zerdali, EmrahIn this article, conventional extended Kalman filter (EKF) and adaptive extended Kalman filters (AEKFs) based on adaptive fading, strong tracking, and innovation are compared for state and parameter estimation problem of induction motor (IM) by considering their estimation performances and computational burdens. The estimation performance of EKFs depends on the proper selection of system and measurement noise covariance matrices. However, it is hard to select optimum elements of those matrices using the trial-and-error method, and those are affected by the operating conditions of IM. Therefore, different AEKF approaches with the ability to update those matrices online according to the operating conditions have been proposed in the literature. However, to the best of the author's knowledge, no comparison has been yet reported as to which observer is more effective for real-time state and parameter estimation problem of IM. This paper focuses on the detailed comparison of those observers and provides useful results to the literature.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 A study on improving the state estimation of induction motor(Springer, 2023) Zerdali, Emrah; Yildiz, RecepExtended Kalman filter (EKF) is widely used in state estimation of induction motor (IM), and its performance depends on both the use of proper noise covariance matrices and the precise knowledge of IM parameters. These matrices are generally tuned using the trial-and-error method. However, they vary with operating conditions and should be updated online to achieve higher estimation performance. Furthermore, the assumption of constant rotor resistance (R-r) in the IM model adversely affects the estimation performance at all speeds due to temperature-and frequency-dependent variations of R-r. To overcome these issues, an adaptive fading EKF (AFEKF) is designed and tested by simulation and experimental studies. The results, which include performance comparison between EKF and AFEKF, clearly demonstrate the improvement in estimating IM states, especially in transients. Finally, an AFEKF observer compensating for the adverse effects of incorrect selection of noise covariance matrices and parameter changes is introduced to the literature.Öğe Asenkron motor kontrolü için yapay zeka tabanlı algoritmaların geliştirilmesi ve gerçek-zamanlı uygulamaları(Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü, 2016) Zerdali, Emrah; Barut, MuratBu tez çalışmasında, asenkron motorların (ASM'lerin) hız-algılayıcısız kontrolü için yapay zeka tabanlı kestirim algoritmalarının geliştirilmesi ve gerçek-zamanlı uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla, literatürdeki ASM'lerin hız-algılayıcısız kontrolünde kullanılan çalışmalar incelenerek, tez çalışması kapsamında dört farklı çalışma önerilmiştir. İlk çalışmada, hız-algılayıcısız ASM kontrolünde kullanılan modele uyarlamalı sistemlerin uyarlama mekanizmasındaki geleneksel PI kontrolör yerine, kestirim başarımını arttırmak amacıyla iki adet optimize edilmiş bulanık mantık kontrolör (BMK) tasarımı gerçekleştirilmiştir. İkinci çalışmada, çift-girişli genişletilmiş Kalman filtresi (GKF) algoritmasının tasarımı gerçekleştirilmiş ve yüksek başarımlı kestirimler elde edebilmek amacıyla çift-girişli GKF'ye ait sistem (Q) ve ölçme (R) gürültü kovaryans matrisleri, zaman alıcı deneme-yanılma yöntemi yerine, genetik algoritma yardımıyla belirlenmiştir. Üçüncü çalışmada, sezgisel algoritmaların ve maliyet fonksiyonlarının GKF optimizasyonu üzerindeki etkisi incelenmiştir. Gerçekleştirilen dördüncü çalışmada, ASM'nin çalışma koşullarından etkilenen ama genellikle sabit olarak kabul edilen GKF'ye ait Q ve R matrisleri tasarlanan BMK'lar yardımıyla ASM'nin çalışma koşullarına göre çevrimiçi olarak güncellenmiştir.Öğe ASENKRON MOTORUN İNDİRGENMİŞ-DERECELİ UYARLAMALI GENİŞLETİLMİŞ KALMAN FİLTRESİ İLE DURUM VE PARAMETRE KESTİRİMİ(2019) Zerdali, Emrah; İnan, RemziBu çalışmada, asenkron motorların (ASM’lerin) hız-algılayıcısız kontrolü için indirgenmiş-dereceli uyarlamalıgenişletilmiş Kalman filtresinin (GKF’nin) tasarımı gerçekleştirilmiş ve bu gözlemleyici hız-algılayıcısızdoğrudan vektör kontrollü sürücü sisteminde kullanılarak başarımı benzetim çalışmaları altında test edilmiştir.Önerilen gözlemleyici ASM’lerin vektör kontrolü için gerekli olan rotor akılarının duran eksen takımı bileşenlerive rotor mekanik hızına ek olarak bozucu yük momenti değişimlerini de kestirmektedir. Diğer taraftan,GKF’lerin kestirim başarımı sistem (??) ve ölçme (??) hatası kovaryans matrislerinin doğru bilinmesine bağlıdır.Bu matrisler literatürde genellikle sabit kabul edilmekte ve deneme-yanılma yöntemi ile belirlenmektedir. Fakatbu matrisler ASM’nin çalışma koşullarından etkilenmekte ve daha yüksek başarımlı kestirimler elde edebilmekiçin çalışma koşullarına göre güncellenmelidirler. Hem ?? hem de ??’nin eşzamanlı değiştirilmesi ıraksama veyatakip sorunlarına neden olabileceğinden, önerilen çalışmada sadece ?? çalışma koşullarını göz önündebulundurularak unutma faktörüne sahip uyarlamalı GKF (UGKF) algoritması ile güncellenmiştir. Ayrıca,gerçek-zamanlı uygulamalar için işlem yükünü azaltmak amacıyla UGKF indirgenmiş-dereceli olaraktasarlanmıştır.Öğe Complex-Valued Model Reference Adaptive Systems for Speed Estimation of Induction Motor(IEEE, 2019) Zerdali, Emrah; Menguc, Engin CemalIn this study, two novel complex-valued model reference adaptive systems (MRASs) based on rotor flux and stator current are performed for speed-sensorless control of squirrel cage induction motor (SCIM) and tested under different operating conditions for a wide speed range. Nowadays, the complex-valued methods have become popular and provided significant advantages in some important applications where the signal or system can be defined in the complex domain. The reasons why these MRAS types are selected are that these structures are suitable to be defined in the complex domain, do not require external flux estimator, and are two of the most popular MRAS types. Finally, satisfactory estimation performances for both novel complex-valued MRAS algorithms have been obtained under simulations.Öğe Design and Implementation of Hybrid Adaptive Extended Kalman Filter for State Estimation of Induction Motor(IEEE-Inst Electrical Electronics Engineers Inc, 2022) Ozkurt, Gizem; Zerdali, EmrahToday, induction motor (IM) is still the most popular electrical machine due to its robust and rare element-free structure, lower maintenance requirement, and cost-effective production. State estimation for this motor is the cornerstone for speed-sensorless control, fault-tolerant control, and fault diagnostics. Nonlinear Kalman filters, especially extended Kalman filters (EKFs), are the most preferred state and/or parameter estimation methods for IM. However, they require a stochastic system with complete process and measurement noise covariances for optimal estimations. These noise covariances, unknown or partially known in practice, vary under different operating conditions of the IM. To deal with this problem, various adaptive EKFs (AEKFs) have been proposed, which can compensate for the effect of varying noise covariances, but each approach has its own pitfalls. This article discusses the hybrid AEKF (HAEKF), which eliminates the problems of existing AEKFs. To demonstrate its effectiveness, the proposed HAEKF is compared qualitatively and quantitatively with existing AEKFs through simulation and experimental studies. Finally, improved estimation stability and performance are provided with the proposed HAEKF observer.Öğe Design of adaptive extended Kalman filter-based speed-sensorless direct torque controlled drive system with constant switching frequency(Pamukkale Univ, 2020) Inan, Remzi; Zerdali, EmrahIn this study, the design of the adaptive extended Kalman filter (AEKF) based direct torque controlled drive system with constant switching frequency (DTCD-CSF) is performed for speed-sensorless control of induction motor (IM). The system noise covariance matrix, which directly affects the estimation performance of EKFs and is assumed as constant in conventional EKFs, is updated online according to the operating conditions by the AEKF, which uses stator flux-based IM model. The reason why the proposed algorithm is included on a DTCD-CSF, instead of a conventional DTCD, is to reduce the torque ripples in the traditional direct torque control and the switching losses caused by the variable switching frequency. The load torque and the stator stationary axis components of stator currents in addition to the stator stationary axis components of stator fluxes and the rotor mechanical speed required for the DTCD-CSF are estimated by the proposed AEKF-based observer. By the load torque estimation, it is ensured that the proposed speed-sensorless drive system is robust to changes in load torque. Finally, the proposed AEKF-based speed-sensorless DTCD-CSF is verified under simulation studies.Öğe 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 Genişletilmiş Karmaşık Kalman Filtresi Tabanlı Hız-Algılayıcısız Asenkron Motor Sürücüsünün Tasarımı(2018) Zerdali, EmrahBu çalışmada, stator akımlarının duran eksen takımı bileşenlerini, rotor akılarının duran eksentakımı bileşenlerini, rotor mekanik hızını ve sürtünme terimini de içeren yük momentikestirimlerini gerçekleştiren genişletilmiş karmaşık Kalman filtresi (GKKF) tabanlı hızalgılayıcısızvektör kontrollü asenkron motor sürücüsünün tasarımı gerçekleştirilmiştir.Geleneksel genişletilmiş Kalman filtresi (GGKF) yerine, karmaşık motor modelini kullananGGKF algoritması kullanılarak GGKF algoritmasındaki işlem yükünün düşürülmesiamaçlanmıştır. Önerilen sürücü sisteminin başarımını doğrulamak amacıyla, sürücü sistemi hızterslemeleri ve sıfır hızı da içeren geniş bir hız aralığında rampa ve basamak şeklindeki yükmomenti değişimleri altında test edilmiştir. Ayrıca, önerilen GKKF algoritmasının işlem yüküaynı durumları ve parametreleri kestiren GGKF algoritması ile karşılaştırılarak işlem yükününazaltıldığı gösterilmiştir.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-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 Hız-algılayıcısız genişletilmiş kalman filtresi tabanlı kestirici tasarımının genetik algoritma ile optimizasyonu(Niğde Üniversitesi, 2011) Zerdali, Emrah; Barut, MuratBu tez çalışmasında, Asenkron motorların (ASM'lerin) hız-algılayıcısız kontrolü için ölçülen stator faz gerilimleri ve akımlarını kullanarak, stator akım bileşenleri, rotor akısı bileşenleri, hız ve yük momentini kestiren genişletilmiş Kalman filtresindeki (GKF'deki) modelleme hatalarını temsil eden sistem kovaryans matrisi ve ölçme hatalarını temsil eden ölçme kovaryans matrisi elemanları, gerçel-değerli genetik algoritma (GDGA) ile optimize edilmiştir.Bilindiği gibi, herhangi bir GKF algoritmasının başarımı, sistem ve ölçme gürültüsü kovaryans matrisi elemanlarının doğru seçilmesine bağlıdır. Birçok gerçek-zamanlı uygulamada, kovaryans matrisleri deneme-yanılma yöntemi ile bulunmaktadır. Bu yaklaşım hem zaman alıcı bir süreç içermekte hem de matris elemanları deneme-yanılma yöntemiyle bulunduğu için kullanışlı olmamaktadır. ASM'lerin durum kestirimine yönelik literatürdeki mevcut optimize edilmiş GKF tabanlı çalışmalardan farklı olarak bu tez çalışmasında daha yüksek dereceden (6. dereceden) genişletilmiş ASM modelini kullanan GKF algoritması optimize edilmiştir. Böylece, literatürdeki mevcut optimize edilmiş GKF tabanlı çalışmalardan daha fazla sayıda optimize edilmişdurum ve parametre kestirimi gerçekleştirilmiştir. Önerilen yöntemin etkinliği hem benzetimlerle hem de gerçek-zamanlı uygulamalarla doğrulanmıştır. Bu yönleriyle, literatürde bilinen ilk çalışmadır.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 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.Öğe Metaheuristic optimization of predictive torque control for induction motor control(2022) Gürel, Aycan; Zerdali, EmrahPredictive torque control (PTC) is a high-performance control method of induction motors (IMs), which is still open to research. It provides many advantages over mature control techniques, such as straightforward imple-mentation, the ability to handle nonlinearities, easy inclusion of additional control objectives, and modulator-free structure. However, it has problems with the selection of weighting factors (WFs) involved in the cost function in PTC. In conventional PTC, these WFs are generally selected by the trial-and-error method. Also, a few studies optimize these WFs with a multi-objective optimization algorithm using both torque and flux errors. In this paper, the WF associated with the flux component is optimized by a genetic algorithm over the speed errors only. The optimized PTC is verified by simulation studies considering different operating conditions. Finally, good control performance has been achieved.Öğe MODELE UYARLAMALI SİSTEM TEMELLİ MODEL ÖNGÖRÜLÜ MOMENT KONTROLLÜ SÜRÜCÜ SİSTEMİNİN TASARIMI(2020) Zerdali, EmrahBu çalışmada, asenkron motorların hız-algılayıcısız kontrolü için modele uyarlamalı sistem temelli model öngörülü moment kontrollü sürücü sisteminin tasarımı gerçekleştirilmiş ve önerilen sürücü sistemi farklı çalışma koşulları altında benzetim çalışmaları ile doğrulanmıştır. Model öngörülü moment kontrolü kolay anlaşılması, basit uygulanması, çok değişkenli doğrusal olmayan sistemleri etkin bir şekilde ele alabilmesi ve kısıtlamaların dahil edilebilmesi gibi üstünlüklerden dolayı sürücüsistemlerinde geniş bir uygulama alanı bulmuştur. Son yıllarda, bu kontrol yönteminin hız-algılayıcısız gerçekleştirilmesi için literatürde yoğun çalışmalar yürütülmektedir. Diğer taraftan, modele uyarlamalı sistemler basit yapıları, kolay uygulanmalarıve düşük işlem gereksinimleri nedeniyle asenkron motorların hız kestiriminde oldukça fazla kullanılmaktadır. Bu çalışmada, diğer modele uyarlamalı sistem yaklaşımlarına kıyasla sunduğu üstünlüklerden dolayı stator akım hatası temelli modele uyarlamalı sistem tercih edilmiş ve model öngörülü moment kontrolü için gerekli akı ve hız kestirimi gerçekleştirilmiştir. Sonolarak, önerilen sürücü sistemi farklı çalışma koşulları ve parametre değişimleri altında test edilmiştir.Öğe MRAS based real-time speed-sensorless control of induction motor with optimized fuzzy-PI controller(IEEE Computer Society, 2013) Zerdali, Emrah; Barut, MuratIn this paper, rotor flux-oriented model reference adaptive system (RF-MRAS) based estimators are designed to obtain flux and speed estimations for speed-sensorless control of induction motors (IMs). The proposed RF-MRAS in this work replaces Conventional PI controller (CPI) in adaptation mechanism of RF-MRAS with fuzzy-PI (FPI) controller in order to improve conventional RF-MRAS. Additionally, the gains of both FPI and CPI controllers are optimized by offline via differential evolution algorithm (DEA) to make fair comparisons and without using time-consuming process of trial-and-error method. © 2013 IEEE.
