İndüksiyon motorun sinirsel kayma kipli gözlemleyiciler ile parametre ve durum kestirimi

Abstract

Vektör kontrolü ya da diğer bir adıyla alan uyumlu kontrol, indüksiyon motorun (İM) yüksek performanslı kontrolü için endüstriyel anlamda önemli bir yere sahiptir. Vektör kontrollü İM sürücüler yüksek performanslı indüksiyon motor kontrolü için stator akımı, rotor akısı, stator akısı gibi durum değişkenlerinden faydalanır. İM kontrol uygulamalarında ihtiyaç duyulan rotor akısı ölçülemediğinden kestirim teknikleriyle elde edilir. Bu da vektör kontrol performansını doğrudan etkiler. Rotora ve statora ait durum değişkenlerinin yanı sıra değişen parametrelerin de kestirimi gerekebilir. Özellikle hız algılayıcısının bulunmadığı vektör kontrol uygulamalarında rotor hızının ve yük momentinin kestirimi gerekir. Rotorun zaman sabiti rotor direncini içerdiğinden; rotor direnci motorun hızlanma eğrisini ve stator ile rotorun durum değişkenlerini doğrudan etkiler. Bu durumda rotor zaman sabitinin veya rotor direncinin kestirimi de önem arz eder. Bu tez çalışmasında önce abc eksen sisteminden dq eksen sistemine çevrilmiş durum değişkenlerini temel alan İM'nin durum uzayı matematiksel modelleri verilmiş ve bu modelleri kullanarak durum ve parametre kestirimi gerçekleştiren gözlemleyiciler ele alınıp farklı çalışma koşulları içerisinde incelenmiştir. Özellikle Kalman-Bucy algoritması ve kayma kip gözlemleyici teorisine dayalı yeni algoritmalar olan kayma kipli ortalama-kare ve kayma kipli ortalama-modül filtreleri; benzetim ve deneysel verilere dayalı olarak farklı çalışma koşullarında test edilmiş ve karşılaştırılmıştır. Lineer sistemler için önerilen söz konusu kayma kipli tabanlı bu iki filtreye hız kestirimi yük momenti kestirimi ve rotor hızı kestirimi özelliklerinin kazandırıldığı yeni filtreleme algoritmaları geliştirilmiş ve değişik çalışma koşullarında test edilmiştir.

Vector control, also known as field oriented control, has a very important reputation for high-performance control of the induction motors. Vector-controlled induction motor drives utilize state variables such as stator current, rotor flux and stator flux for controlling the high performance the induction motors. Because the rotor flux that is needed in the induction motor control applications cannot be directly measured, it must be obtained by estimation techniques. This has a direct effect on the performance of the vector control. It may be necessary to estimate the varying parameters, along with the state variables which belong to the rotor and stator. In addition, it is necessary to estimate the rotor velocity and load moment, especially in vector control applications that do not have an angular velocity sensor. The rotor time constant has rotor resistance, and this rotor resistance affects the acceleration and the state variables of the stator and rotor. This makes it even more important to be able to estimate the rotor time constant and the rotor resistance. In this study, the state space mathematical models of the induction motors, which is based on the state variables converted from the abc axis system to the dq axis system are presented. By using these mathematical models, the observers which estimate state variables and parameters are examined under different circumstances. Of note, the Kalman-Bucy algorithm and some new control-based algorithms such as sliding mode mean-square and sliding mode mean-module filters are tested in different operating conditions. We demonstrate through repeated testing that the two sliding mode filters, which were developed for linear systems, have features such as a rotor angular velocity estimator, a load moment estimator and a rotor resistance estimator.