Üç fazlı kafesli asenkron motorlarda toplam harmonik distorsiyonunun yapay sinir ağları yöntemi kullanılarak saptanması


Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Marmara Üniversitesi, Teknoloji Fakültesi, Elektrik - Elektronik Mühendisliği Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2008

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: HIDIR SELÇUK NOĞAY

Danışman: YAŞAR BİRBİR

Özet:

Günümüzde asenkron motorlar gerek enerji tasarrufu sağlamak ve gerekse kolay kontrol imkanına sahip olmak için genellikle sürücü sistemler ile birlikte kullanılmaktadırlar. Sürücülerde kullanılan PWM inverter, her anahtarlama anında asenkron motorun besleme geriliminde harmoniklere sebep olmaktadır. Asenkron motorlarda stator gerilimi harmonikleri stator sargı yapısına ve adımına göre değişmektedir. Asenkron motorlarda stator sargıları kısaltılmış adımlı olarak sarıldıklarında bazı düşük seviye harmonikler bastırılmaktadır. Bu çalışmada asenkron motorlarda toplam harmonik distorsiyonunu tahmin edebilen, farklı veri setleri ile eğitilmiş olan ve çıkışları akım ve gerilim toplam harmonik distorsiyonu olan, dört adet YSA modeli oluşturulmuştur.Yapay sinir ağından elde edilen sonuçlar ile deneysel çalışmadan elde edilen sonuçlar kıyaslanarak her sonuç için yaklaşım eğrileri çıkartılmış ve yapay sinir ağı sonuçlarının test sonuçlarına son derece yakın olduğu anlaşılmıştır. ABSTRACT ESTIMATION OF TOTAL HARMONIC DISTORTION IN THREE PHASE SQUIRREL CAGE INDUCTION MOTORS USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN) METHOD Today in industry, squirrel cage induction motors are generally used with AC drive systems to save energy and to obtain easy control. PWM inverters used in AC drives systems give rise to harmonics in supply voltage of induction motors at each switching times. Stator voltage harmonics of induction motors vary depending on the construction of stator coil and pitches. If stator coil pitches are chorded, then some low order odd harmonics are suppressed in induction motors. In this study, four ANN models are developed to predict total harmonics distortion in induction motors. The models, with current and voltage total harmonic distortion outputs are trained with different data sets and built. Regression graphs for all results were obtained by comparing the results obtained from ANN models to those from the experimental study. The regression analysis show that ANN results agree well with the experimental results.