2012

Anahtarlamalı relüktans motorun endüktans değişiminin sinirsel bulanık modellenmesi

Anahtarlamalı Relüktans Motorlar (ARM) yapılarının basit olması sebebiyle endüstriyel uygulamalarda yoğun bir şekilde kullanılmaktadırlar. Güç elektroniği ve bilgisayar teknolojisindeki gelişmeler neticesinde ARM denetimi alanında başarılı çalışmalar yapılmaktadır. ARM' ların dinamik karakteristikleri, çalışma şartlarına bağlı olarak değişmektedir. ARM' ların manyetik devresi analitik olarak modellenmiş ancak doğrusal olmayan yapısından dolayı farklı çalışma şartlarında tam doğru sonuçlar elde edilememiştir. Bu çalışmada ARM' ların endüktans değişimi sinirsel-bulanık modellenmiştir. Bulanık denetleyici üyelik fonksiyonları Yapay Sinir Ağı (YSA) kullanılarak en iyileştirilmiştir. YSA' nın eğitim kümesi olarak deneysel olarak ölçülen değerler kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar, oluşturulan modelin doğrusal olmayan endüktans değişimini ifade etmek için uygulanabilir olduğunu göstermektedir.

Neuro-fuzzy modelling of inductance variation of the switched reluctance motor

Switched Reluctance Motors have been used in industrial applications increasingly, because of simple structure. ARMs have been controlled succesfully depend on development of power electronic and computer technology. Dynamic characteristics of ARMs has been changing with different working conditions. ARMs magnetic circuit has been modeled by analytical methods but good performance was not obtained in different conditions because of nonlinear structure.In this study, a neuro-fuzzy model have been developed for ARMs inductance variation. Fuzzy logic membership functions and rule base have been optimized using by artificial neural networks. Measurement values of inductance variation was used for training set of neural network. Experimental results have validated the applicability of the proposed method.

___

1. Miller, T.J.M., Converter Volt-Amper Requirements of the Switched Reluctance Drive, IEEE Trans. On Ind. App., Vol. IA-21, No. 5, September, 1985.
2. Stephenson, M. and El-Khazendar, M.A., Saturation in Doubly Salient Reluctance Motors, Proc, IEE, Vol.136, Pt.B, No.l, January, 1989.
3. Elmas, Ç. and Zelaya De La Parra, H., A DSP Controlled Switched Reluctance Drive System for Wide Range of Operating Speeds, PESC’92, Vol.2, pp.844-849, June, Toledo, Spain, 1992.
4. Miller, T.J.E. and McGilp, M., Nonlinear Theory of the Switched Reluctance Motor for Rapid Computer Aided Design, Proc. IEE, Vol.137, Pt. B, No.6, 1990.
5. Torrey, D.A. and Lang, J.H., Modelling a Nonlinear Variable Reluctance Motor Drive, Proc IEE, Vol.137, Pt.B, No.5, 1990.
6. Bay, O.F. and Elmas, C., Fuzzy Logic Based Modelling of Inductance Variation of the Switched Reluctance Motor, Journal of Polytechnic, Vol.2, No.3, pp.1-6, Ankara, Turkey, 1999.
7. Akcayol, M.A., Anahtarlamalı Relüktans Motorun Sinirsel-Bulanık Denetimi, Doktora Tezi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, Türkiye, Aralık, 2001.
8. Elmas, C., Sagiroğlu, S., Colak, I., Bal, G., Nonliear Modelling of A Switched Reluctance Drive Based on Neural Networks, IEEE MELECON, p. 809-812, April, 1994.
9. Krishnan, R., Materu, P., 1989, Measurement and Instrumentation of Switched Reluctance Motor Drive, IEEE Annual Meeting, San Diego, October.
10. Al-Bahadly, I.H., 1991, A Simple Inductance Measurement Technique for Variable Reluctance Motors, UPEC, September, Brighton.
11. Ferrero, A., Raciti, A., 1990, A Digital Method for the Determination of the Magnetic Characteristic of Variable Reluctance Motors, IEEE Trans. on Instrumentation and Measurement, Vol.39, No.4, August.
12. Bay, Ö.F., 1996, Anahtarlamalı Relüktans Motorun Bulanık Mantık Tabanlı Modellenmesi ve Kontrolu, Doktora Tezi, Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Kayseri.
13. Nauck, D., Kruse, R., 1998, NEFCLASS-X-A Soft Computing Tool to Build Readable Fuzzy Classifiers, BT Technology Journal, 16(3):180-190.
14. Nauck, D., Kruse, R., NEFCLASS A Neuro- Fuzzy Approach For The Classification Of Data, ACM Symposium on Applied Computing, Nashville, February 26-28, 1995.