Asenkron motorların elektriksel ve mekanik parametrelerinin belirlenmesinde genetik ve diferansiyel evrim algoritmalarının başarım değerlendirmesi ve karşılaştırması
Küçük Resim Yok
Tarih
2023
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu tez çalışmasında, asenkron motorun (ASM'nin) yüksek başarımlı kontrolünün gerçekleştirilmesi amacıyla, ASM'nin dinamik modeline ait elektrik ve mekanik parametreleri tek-amaçlı akım, tek-amaçlı hız ve çok-amaçlı akım ve hız hatalarına göre genetik algoritma (GA) ve diferansiyel evrim algoritması (DEA) ile belirlenerek, algoritmaların başarımları hem benzetim ortamında hem de gerçek zamanlı deney çalışmaları ile karşılaştırılmıştır. Eniyileme işlemlerinde, sadece elektriksel parametrelerin belirlenmesi için ASM'nin dinamik modelinde elektriksel yana ilişkin dört eşitlik kullanılırken, elektriksel ve mekanik parametrelerin belirlenmesi durumunda dinamik modele ait beş eşitlik kullanılmıştır. Bu eniyileme çalışmalarında GA ve DEA'dan elde edilen parametre değerleri, geniş bir hız aralığında yük değişimlerini içeren senaryolar altında test edilmiş, GA ve DEA'nın başarımları kendi içlerinde ve birbirleri ile karşılaştırılmıştır. Ayrıca literatürdeki diğer çalışmalardan farklı olarak çok-amaçlı GA ve DEA'nın ASM dinamik model parametrelerinin belirlenmesindeki başarımları hem benzetim hem de gerçek zamanlı deneyler ile bu tez kapsamında ilk kez test edilmiştir.
In this thesis, the electrical and mechanical parameters of the dynamic model of the IM are determined by a genetic algorithm (GA) and differential evolution algorithm (DEA) in terms of single-objective current, single-objective speed, and multi-objective current and speed errors in order to realize high performance control of an induction motor (IM). The performances of the algorithms are compared with the experiments in both simulations and real-time. In the optimization processes, while four equations related to the electrical side of the dynamic IM model are used for determination of only the electrical parameters, five equations of the dynamic IM model are utilized for identification of the electrical and mechanical parameters together. The parameter values obtained by GA and DEA in these optimization processes are tested under the scenarios involving load torque variations in a wide speed range and the obtained performances of GA and DEA are compared within themselves and with each other. Moreover, unlike other studies in the literature, the performances of multi-objective DEA and GA in the determination of the dynamic IM model parameters are tested by both simulation and real-time experiments for the first time in the scope of this thesis.
In this thesis, the electrical and mechanical parameters of the dynamic model of the IM are determined by a genetic algorithm (GA) and differential evolution algorithm (DEA) in terms of single-objective current, single-objective speed, and multi-objective current and speed errors in order to realize high performance control of an induction motor (IM). The performances of the algorithms are compared with the experiments in both simulations and real-time. In the optimization processes, while four equations related to the electrical side of the dynamic IM model are used for determination of only the electrical parameters, five equations of the dynamic IM model are utilized for identification of the electrical and mechanical parameters together. The parameter values obtained by GA and DEA in these optimization processes are tested under the scenarios involving load torque variations in a wide speed range and the obtained performances of GA and DEA are compared within themselves and with each other. Moreover, unlike other studies in the literature, the performances of multi-objective DEA and GA in the determination of the dynamic IM model parameters are tested by both simulation and real-time experiments for the first time in the scope of this thesis.
Açıklama
Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Elektrik Makinaları Bilim Dalı
Anahtar Kelimeler
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
