Sürekli mıknatıslı senkron motorlarda yapay sinir ağları kullanarak algılayıcısız konum tahmini

Son yıllarda sürekli mıknatıslı senkron motorlar (SMSM), basit yapıları, düşük ağırlık ve boyutları, yüksek verimleri nedeniyle doğru akım ve alternatif akım motorlarının yerini almaya başlamıştır. Bu üstünlüklerinden dolayı SMSM' lar özellikle servo motor olarak endüstriyel uygulamalarda yaygın bir şekilde kullanılmaya başlanmıştır.SMSM' ların kontrolünü gerçekleştirebilmek için rotor pozisyonu ve hız bilgisine ihtiyaç duyulur. Bu amaçla kullanılan encoder' lar, sistem maliyeti ve motor boyutunu arttırmak, güvenilirliği azaltmak gibi sakıncalara neden olmaktadır. Dolayısıyla bu algılayıcıları elimine etmek önemli bir araştırma konusu olmuştur.Bu tez çalışmasında, SMSM' un algılayıcılı ve algılayıcısız kontrolü detaylı olarak ele alınmıştır. Bu amaçla SMSM' un histerezis ve darbe genişlik modülasyonlu alan yönlendirmeli kontrolü gerçekleştirilmiştir. Algılayıcısız alan yönlendirmeli kontrolde rotor konum ve hız tahmini yapay sinir ağı tabanlı tahmin ediciler ile elde edilmiştir. Yapay sinir ağı tahmin edicilerin yapısı, model tabanlı bir tahmin yöntemi temel alınarak oluşturulmuştur. SMSM' un algılayıcılı ve algılayıcısız alan yönlendirme kontrolüne ilişkin MATLAB/Simulink benzetim modelleri ve deneysel uygulama düzeneği gerçekleştirilmiştir. Uygulama devresi dSPACE 1103 denetleyici kart kullanılarak gerçek zamanlı olarak çalıştırılmıştır. Benzetim modelleri ve uygulama devresinden elde edilen sonuçlar karşılaştırılarak sistemin doğruluğu gösterilmiştir. Önerilen yapay sinir ağı gözleyicisi ile yapılan pozisyon tahminlerinin özellikle geniş hız aralığında yüksek doğruluğa sahip olduğu görülmüştür.