Yazar "Cebeci, Emre" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim
    Öğe
    Senkron relüktans motorun gözlemci tabanlı sensörsüz kontrolü
    (Bursa Teknik Üniversitesi, 2021) Cebeci, Emre; Yaşa, Yusuf
    Senkron relüktans motorlar, relüktans momenti prensibiyle mekanik enerji üretebilen elektrik makineleridir. Rotorunda herhangi bir sargı ve mıknatıs bulundurmadığından dolayı ucuz ve sağlam yapıya sahiptir. Bu sebeplerden dolayı keşfi daha önceki zamanlara dayansa da güç elektroniği ve kontrol yöntemlerindeki gelişmelerden dolayı son zamanlarda popüler hâle gelmiştir. Senkron relüktans motor; asenkron motor gibi sabit hız uygulamaları için direkt şebekeye bağlanamamakta, motor sürücü devresi gerektirmektedir. Motor sürücü devresi, gerekli anahtarlamaları yapabilmesi için rotor açısal konumuna ihtiyaç duymaktadır. Kontrol yöntemleri konum sensörlü ve sensörsüz olmak üzere ikiye ayrılmaktadır. Bu tez çalışmasında sensörsüz olarak senkron relüktans motor kontrol edilmiştir. Sensörsüz kontrol yönteminde daha önce tüm alternatif akımlı makineler için önerilen aktif akı kavramının prensibi ile rotor açısal konumu tahmin edilmektedir. Aktif akı vektörü ile rotor konumu tahmininde daha önce önerilen yöntemlerden farklı olarak aktif akı vektörünü diferansiyel denklemlerine ayırarak durum uzay denklem kümesi oluşturulmuştur. Oluşturulan durum uzay denklemlerine uygun Kokusuz Kalman Filtresi (UKF) tasarlanmıştır. UKF sayesinde aktif akı vektör bileşenleri tahmin edilmiştir. Bileşenler sayesinde rotor açısal konumu tahmin edilmiştir. Diğer aktif akı ile rotor açısal konumu tahmin yöntemlerinden farkı, içeriğinde herhangi bir integrator veya Faz Kilitli Döngü (PLL) bulundurmamasıdır. UKF ile tahmin edilen rotor açısal konum değeri kullanılarak motor elektriksel parametreleri Park Dönüşümü ile dönen eksen takımına dönüştürülmektedir. Dönen eksen takımında oluşturulan senkron relüktans motor dinamik denklemleri için Genişletilmiş Kalman Filtresi (EKF) tasarlanmıştır. Tasarlanan EKF ile rotor açısal hızı ve yük torku tahmin edilebilmektedir. Tahmin edilen rotor açısal hızı, diğer tahmin yöntemlerindeki tahmin değerleri ile karşılaştırılmış, EKF ile tahmin edilen rotor açısal hız hatasının diğer yöntemlere göre %70 oranında daha az olduğu gözlemlenmiştir. Tahmin edilen rotor açısal konum, hız ve yük torku değerleri için alan yönlendirmeli kontrol yöntemleri uygulanarak senkron relüktans motor kontrol edilmiştir. Bahsedilen kontrol basamakları bilgisayar ortamında benzetim çalışması yapıldıktan sonra test düzeneğinde kontrol edilmiştir. Test düzeneğindeki sürücü kartında diğer güç anahtarlarına nazaran daha iyi performans sergileyen silisyum karbür (SiC) tip mosfetler kullanılmıştır. Bu Şekilde devre ve sistemin performansı artırılmıştır. Anahtar kelimeler: Senkron relüktans motor, Sensörsüz kontrol, Durum tahmini, Aktif akı gözlemcisi, Kalman filtresi.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Sensorless Control of Synchronous Reluctance Motor Based on Active Flux Vector and Extended Kalman Filter
    (Springer Singapore Pte Ltd, 2022) Cebeci, Emre; Yasa, Yusuf
    The need for high performance and high control accuracy in electric motors has made modern motor control techniques popular. Modern control techniques often require position sensors integrated into the electric motor. As an alternative to position measurement, the position estimation methods offer a cost advantage within acceptable error results. In this study, a new sensorless control method that includes both Active Flux Observer (AFO) and Extended Kalman Filter (EKF) is proposed. The active flux vector is obtained using stator currents and voltage data. The active flux vector components are separated and rotor position estimation is made. An angular velocity estimation is made to this vector by different methods. In this article, EKF, which can make less angular velocity estimation errors than angular velocity estimation methods obtained by AFO and other methods, is proposed. To validate the proposed method, the synchronous reluctance motor was modeled and controlled with the predicted position information. By applying EKF to the model, the load torque is estimated as well as the rotor angular velocity. Regarding position estimation, the results show that the EKF method is up to 50% more successful in the ramp and step load torques than other methods such as the Phase Locked Loop (PLL) and Flux Derivation Method in terms of rotor angular velocity estimation error.