SavedAdd your journal

Journals / Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi / 2017 / Cilt: 7 Sayı: 2

Asenkron Motorun Modellenmesi ve Modern Denetim Yöntemleri ile Hız Analizi

Abdulhakim Karakaya(Kocaeli Üniversitesi, Enerji Sistemleri Mühendisliği Bölümü, Kocaeli, Türkiye)
Pages
497–502
Publication Date
2017-06-01
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Referans hız değişimi ve basamak yük momenti uygulaması sonucu elde edilen hız grafiklerinden; referans hıza ulaşma zamanı, aşma miktarı ve açısal hız değişimi analizi yapılarak denetleyicilerin performansları karşılaştırılmaktadır.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Bu çalışmada, asenkron motorun matematiksel modeli elde edilmekte ve modelin simülasyonu Matlab/Simulink paket programında gerçekleştirilmektedir.
📊
Key Findings & Data:Asenkron motorun hız denetimi, PI ve Bulanık Mantık PI BMPI Denetleyicileri ile yapılmaktadır.
💡
Conclusion & Impact:Referans hız değişimi ve basamak yük momenti uygulaması sonucu elde edilen hız grafiklerinden; referans hıza ulaşma zamanı, aşma miktarı ve açısal hız değişimi analizi yapılarak denetleyicilerin performansları karşılaştırılmaktadır.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Asenkron makine · Benzetim · Bulanık mantık denetleyici

Abstract

Bu çalışmada, asenkron motorun matematiksel modeli elde edilmekte ve modelin simülasyonu Matlab/Simulink paket programında gerçekleştirilmektedir. Asenkron motorun hız denetimi, PI ve Bulanık Mantık PI BMPI Denetleyicileri ile yapılmaktadır. Referans hız değişimi ve basamak yük momenti uygulaması sonucu elde edilen hız grafiklerinden; referans hıza ulaşma zamanı, aşma miktarı ve açısal hız değişimi analizi yapılarak denetleyicilerin performansları karşılaştırılmaktadır.

Özet

Bu çalışmada, asenkron motorun matematiksel modeli elde edilmekte ve modelin simülasyonu Matlab/Simulink paket programında gerçekleştirilmektedir. Asenkron motorun hız denetimi, PI ve Bulanık Mantık PI BMPI Denetleyicileri ile yapılmaktadır. Referans hız değişimi ve basamak yük momenti uygulaması sonucu elde edilen hız grafiklerinden; referans hıza ulaşma zamanı, aşma miktarı ve açısal hız değişimi analizi yapılarak denetleyicilerin performansları karşılaştırılmaktadır

🔖

Cite This Article

Karakaya, A. (2017). Asenkron Motorun Modellenmesi ve Modern Denetim Yöntemleri ile Hız Analizi. Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi, Cilt: 7 Sayı: 2, 497–502. https://ajindex.com/articles/1152620

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. Uddin M. N., Radwan T. S., Rahman M. A. 2002. Performances of Fuzzy-Logic-Based Indirect Vector Control for Induction
  2. Motor Drive. IEEE TIA, 38: 1219-1225.
  3. Won C.Y., Kim D. H., Bose B. K. 1992. An induction motor servo system with improved sliding mode control. PEMC, San Diego, 1: 60–66.
  4. Chern T. L., Wu Y. C. 1991. Design of integral variable structure controller and application to electrohydraulic velocity servo systems. IEE PCTA, 138: 439–444.
  5. Hung J. C. 1994. Practical industrial control techniques. IECIC, Bologna, 7–14.
  6. Karakaya A., Karakaş E. 2005. The Speed Control of Permanent Magnet Synchronous Motor Using Fuzzy Logic and Self Tuning Fuzzy PI Controller. ELECO, Bursa, 162-166.
  7. Bose B. K. 1982. Adjustable speed ac drives—A technology status review. Proceedings of the IEEE, 70: 116–135.
  8. Ogata K. 1996. Modern control engineering. Englewood Cliffs: Prentice-Hall International Editions, New Jersey.
  9. Yager R. R., Filev D. P. 1994. Essentials of fuzzy modeling and control. John Wiley & Sons Inc., Canada.
  10. Lekhchine S., Soufi Y., Bahi T. 2013. Fuzzy logic control for rotor field oriented control of a dual star induction machines. POWERENG, Istanbul, 1723-1728.
  11. Mohammed H., Meroufel A. 2014. Contribution to the Neural network speed estimator for sensor-less fuzzy direct control of torque application using double stars induction machine. CISTEM, Tunis, 1-8.
  12. Gdaim S., Mtibaa A., Mimouni M. F. 2015. Design and Experimental Implementation of DTC of an Induction Machine Based on Fuzzy Logic Control on FPGA. TFUZZ, 23: 644 – 655.
  13. Berzoy A., Mohammed O., Rengifo J. 2016. Fuzzy Predictive DTC of induction machines with reduced torque ripple and high performance operation. APEC, Long Beach, 3200-3206, doi: 10.1109/APEC.2016.7468323.