Dergiler / Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi / 2026 / Cilt: 16 Sayı: 2

Mikrodenetleyici ile Yazılım Kontrollü İndüksiyon Isıtma Sistemi Tasarımı

Design of Software Controlled Induction Heating System with Microcontroller

Kenan Altun(SİVAS CUMHURİYET ÜNİVERSİTESİ, SİVAS TEKNİK BİLİMLER MESLEK YÜKSEKOKULU, ELEKTRONİK VE OTOMASYON BÖLÜMÜ)0000-0001-7419-1901
Didem Altun(SİVAS CUMHURİYET ÜNİVERSİTESİ, SİVAS TEKNİK BİLİMLER MESLEK YÜKSEKOKULU)0000-0002-1964-3538
Sayfa
155–165
Yayın Tarihi
2026-07-24
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

COMSOL Multiphysics™ simülasyonlarıyla doğrulanan tasarım, manyetik akı yoğunluğu ve yüzey sıcaklık dağılımını ortaya koymuştur.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada, indüksiyon ısıtma sistemlerinde uygulanacak malzemenin yapısına ısıl işlemin türüne ve istenilen süreye göre frekans, akım ve gerilim kontrolü sağlayan mikrodenetleyici tabanlı bir sistem tasarlanmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Geleneksel sistemlerde farklı uygulamalar için donanımsal değişiklik gerekirken, önerilen tasarım ile gereksinim yazılım tabanlı bir çözümle ortadan kaldırılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:COMSOL Multiphysics™ simülasyonlarıyla doğrulanan tasarım, manyetik akı yoğunluğu ve yüzey sıcaklık dağılımını ortaya koymuştur.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:İndüksiyon ısıtma · mikrodenetleyici · rezonans frekansı

Özet

Bu çalışmada, indüksiyon ısıtma sistemlerinde uygulanacak malzemenin yapısına ısıl işlemin türüne ve istenilen süreye göre frekans, akım ve gerilim kontrolü sağlayan mikrodenetleyici tabanlı bir sistem tasarlanmıştır. Geleneksel sistemlerde farklı uygulamalar için donanımsal değişiklik gerekirken, önerilen tasarım ile gereksinim yazılım tabanlı bir çözümle ortadan kaldırılmıştır. İndüksiyon bobininde oluşacak manyetik alan, kullanıcı arayüzü üzerinden uzaktan kontrol edilebilir. Arduino ve IGBT tabanlı H-köprü devresi kullanılarak önerilen sistem, C# ile tasarlanmış bir arayüz üzerinden ısıl işlem uygulanacak malzemenin cilt derinliği ve işlem gereksinimlerine uygun frekans seçimine olanak tanır. COMSOL Multiphysics™ simülasyonlarıyla doğrulanan tasarım, manyetik akı yoğunluğu ve yüzey sıcaklık dağılımını ortaya koymuştur. Tasarım 450 W çıkış gücüne sahip bir deneysel çalışma ile test edilmiştir. Önerilen yaklaşım, donanımsal değişiklik olmadan farklı malzeme ve işlemlere hızlı adaptasyon sağlayarak endüstriyel uygulamalarda esneklik ve maliyet avantajı sunar. Literatürdeki sabit frekanslı veya donanım odaklı sistemlerden farklı olarak, önerilen sistem yazılım tabanlı kontrol ile öne çıkar ve uzaktan erişim özelliğiyle işletme verimliliğini artırmayı hedefler. Simülasyon ve deneysel çalışma bulguları sistemin yüzey sertleştirme, tam ısıtma veya eritme gibi çeşitli işlemlerde etkin olduğunu göstermiştir. Gelecekte farklı malzemelerle gerçek zamanlı testler ve çoklu indüksiyon kontrolü gibi ek özelliklerin entegrasyonu planlanmaktadır. Bu sistem, indüksiyon ısıtma teknolojisinde pratik bir alternatif olarak işletme maliyetlerini düşürme ve uygulama kolaylığı sağlama potansiyeline sahiptir.

Abstract

In this study, a microcontroller-based system has been designed to control frequency, current, and voltage in induction heating systems based on the material structure, type of heat treatment, and desired duration. While traditional systems require hardware modifications for different applications, the proposed design eliminates this need with a software-based solution. It offers the ability to remotely control the magnetic field generated in the induction coil through a user interface. Utilizing an Arduino and an IGBT-based H-bridge circuit, the proposed system enables frequency selection suitable for the skin depth and processing requirements of the material to be heat-treated via an interface designed in C#. The design, validated through COMSOL Multiphysics™ simulations, reveals magnetic flux density and surface temperature distribution. The design was experimentally validated at 450 W output power using Arduino-controlled IGBT H-bridge inverter. The proposed approach provides rapid adaptation to different materials and processes without hardware changes, offering flexibility and cost advantages in industrial applications. Unlike fixed-frequency or hardware-focused systems in the literature, the proposed system stands out with its software-based control and aims to enhance operational efficiency with remote access capabilities. Findings from simulations and experimental studies demonstrate the system’s effectiveness in various processes such as surface hardening, full heating, or melting. Future plans include real-time testing with different materials and the integration of additional features such as multi-induction control. This system has the potential to serve as a practical alternative in induction heating technology, reducing operational costs and providing ease of application.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Altun, K., Altun, D. (2026). Mikrodenetleyici ile Yazılım Kontrollü İndüksiyon Isıtma Sistemi Tasarımı. Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi, Cilt: 16 Sayı: 2, 155–165. https://doi.org/10.7212/karaelmasfen.1915494

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (18)

  1. Aflyatunov, R. R., Khazieva, R. T., & Vasilyev, P. I. (2022). Development and research of an induction heating system for a long pipeline. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 2182, No. 1, p. 012039). IOP Publishing. https://doi.org/10.1088/1742-6596/2182/1/012039
  2. Chakrabarti, A., Sadhu, P. K., & Pal, P. (2023). AWS IoT Core and Amazon DeepAR based predictive real-time monitoring framework for industrial induction heating systems. Micfrosystem Technologies, 29(4), 441-456. https://doi.org/10.1007/s00542-022-05311-x
  3. Choi, J. K., Park, K. S., & Lee, S. S. (2018). Prediction of high-frequency induction hardening depth of an AISI 1045 specimen by finite element analysis and experiments. International journal of precision engineering and manufacturing, 19, 1821-1827. https://doi.org/10.1007/s12541-018-0210-0
  4. Demidovich, V. B., Chmilenko, F. V., Andrushkevich, V. V., & Rastvorova, I. I. (2015). 3D-simulation of electromagnetic and temperature fields in the continuous induction heaters. In COUPLED VI: proceedings of the VI International Conference on Computational Methods for Coupled Problems in Science and Engineering (pp. 976-984). CIMNE.
  5. Esteve, V., Bellido, J. L., & Jordán, J. (2024). State of the art and future trends in monitoring for industrial induction heating applications. Electronics, 13(13), 2591. https://doi.org/10.3390/electronics13132591
  6. Huang, H., Kong, Y., Chen, J., Jian, W., Sun, F., Sui, J., & Cheng, S. (2024). Research on a New Inverter Control Strategy of Induction Heating Power Supply. Electronics, 13(17), 3469. https://doi.org/10.3390/electronics13173469
  7. Kawshty, H. H., Sayed, K., & Elnozahy, A. (2023). Design and analysis of high frequency inverter for induction heating application. In 2023 24th International Middle East Power System Conference (MEPCON) (pp. 1-8). IEEE. https://doi.org/
  8. Lucia, O., Navarro, D., Guillén, P., Sarnago, H., & Lucia, S. (2019). Deep learning-based magnetic coupling detection for advanced induction heating appliances. IEEE access, 7, 181668-181677. https://doi.org/ 10.1109/ACCESS.2019.2960109
  9. Lucia, O., Sarnago, H., & Burdio, J. M. (2015). Soft-stop optimal trajectory control for improved performance of the series-resonant multiinverter for domestic induction heating applications. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 62(10), 6251-6259. https://doi.org/10.1109/TIE.2015.2417132
  10. Peng, Y., Wang, Y., Li, Y., Wang, Y., & Lu, J. (2023). A Review of Optimization Methods for Temperature Uniformity of Transverse Flux Induction Heating. In 2023 10th International Forum on Electrical Engineering and Automation (IFEEA) (pp. 403-407). IEEE. https://doi.org/10.1109/IFEEA60725.2023.10429680
  11. Pleshivtseva, Y., Rapoport, E., Nacke, B., Nikanorov, A., Di Barba, P., Forzan, M.,. & Sieni, E. (2017). Design concepts of induction mass heating technology based on multiple-criteria optimization. COMPEL-The international journal for computation and mathematics in electrical and electronic engineering, 36(2), 386-400. https://doi.org/10.1108/COMPEL-05-2016-0216
  12. Rudnev, V., Fett, G. A., Griebel, A., & Tartaglia, J. (2014). Principles of induction hardening and inspection. In Induction Heating and Heat Treatment (pp. 58-86). ASM International. https://doi.org/10.31399/asm.hb.v04c.a0005863
  13. Rudnev, V., Loveless, D., & Cook, R. (2020). Handbook of induction heating (2nd ed.). CRC Press.
  14. Shami, U. T., Shami, T. A., Murtaza, A. F., & Alsafrani, A. (2025). Dynamic resonant frequency tracking and synchronization for induction heating using half-cycle measurement algorithm. Energy Reports, 14, 3403-3418. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2025.10.032
  15. Siesing, L., Lundström, F., Frogner, K., Cedell, T., & Andersson, M. (2018). Towards energy efficient heating in industrial processes-Three steps to achieve maximized efficiency in an induction heating system. Procedia Manufacturing, 25, 404-411. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2018.06.110
  16. Um, D. Y., Kim, M. J., Chae, S. A., & Park, G. S. (2024). Investigation of dual coil induction heating for enhanced temperature distribution optimization. IEEE Access, 12, 37129-37140. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3373784
  17. Żelazny, R., Jabłoński, P., & Szczegielniak, T. (2021). Operation of the prototype device for induction heating of railway turnouts at various operating frequencies. Energies, 14(2), 476. https://doi.org/10.3390/en14020476
  18. Pleshivtseva, Y., Rapoport, E., Nacke, B., Nikanorov, A., Di Barba, P., Forzan, M.,. & Sieni, E. (2017). Design concepts of induction mass heating technology based on multiple-criteria optimization. COMPEL-The international journal for computation and mathematics in electrical and electronic engineering, 36(2), 386-400. https://doi.org/10.1108/COMPEL-05-2016-0216