PI Katsayıları ve Sistem Performansı Arasındaki İlişkinin Çıkarılmasında ANFIS ve YSA Yöntemlerinin Karşılaştırılması
- 24 December 2018
- journal article
- Published by Kahramanmaras Sutcu Imam University Journal of Engineering Sciences in Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
- Vol. 21 (4), 322-328
- https://doi.org/10.17780/ksujes.451420
Abstract
Bu çalışmada, dolaylı vektör kontrollü asenkron motor kontrolünde kullanılan PI katsayıları (Kp-Ki) ile bütün sistemin performansı arasındaki ilişkiyi modellemede uyarlamalı sinirsel bulanık çıkartım sistemi (ANFIS) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemlerinin başarıları karşılaştırılmıştır. PI katsayılarının optimum bir şekilde ayarlanabilmesi için sistem modeline ihtiyaç duyulmaktadır. Bütün sistem başarılı bir şekilde modellendiği taktirde kontrolör katsayılarını optimum olarak ayarlayabilmek mümkün olacaktır. Bu amaçla işlemci olarak Sayısal İşaret İşlemci (DSP) dsPIC33FJ128MC804, güç elemanı olarak Akıllı Güç Modülü (IPM) kullanılarak gerçekleştirilen sürücü devre tasarlamıştır. Bu sürücü devre ile asenkron motor, vektörel kontrol ile çalıştırılarak farklı Kp-Ki katsayıları için sistemin performansı ayrı ayrı maksimum aşım (Mo) ve referans hıza oturma zamanının (Ts) kullanıldığı bir formül ile 0-1 aralığında elde edilmiştir. Elde edilen eğitim veri setleri ile ANFIS ve YSA modelleri oluşturulmuş ve test veri seti ile de modellerin başarısı karşılaştırılmıştır.Keywords
This publication has 12 references indexed in Scilit:
- Productivity Analysis in Processed Natural Stones Production Process by Neural Networks and ANFIS MethodsAfyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 2016
- Uyarlamalı Bulanık-PI Denetim Esaslı Dinamik Senkron Kompanzatör ile Reaktif Güç Kompanzasyonu Benzetim ÇalışmasıKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 2015
- ANN- and ANFIS-based multi-staged decision algorithm for the detection and diagnosis of bearing faultsNeural Computing & Applications, 2012
- Speed estimation of vector controlled squirrel cage asynchronous motor with artificial neural networksEnergy Conversion and Management, 2011
- Modeling and control of V/f controlled induction motor using genetic-ANFIS algorithmEnergy Conversion and Management, 2009
- Online Optimal Neuro-Fuzzy Flux Controller for DTC Based Induction Motor DrivesPublished by Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) ,2009
- Controlled AC Electrical DrivesIEEE Transactions on Industrial Electronics, 2008
- Optimal tuning of PI speed controller coefficients for electric drives using neural network and genetic algorithmsElectrical Engineering, 2004
- DSP-Based Electromechanical Motion ControlPublished by Taylor & Francis Ltd ,2003
- Optimal tuning for PI controllerAutomatica, 2000