Sürekli mıknatıslı tüpsel yapılı doğrusal hareketli doğru akım motorunun yapay sinir ağlarıyla denetimi

Abstract

Bu çalışmada, endüstride daha çok kısa mesafeli hareket veya mekanik darbe uygulama alanına sahip olan SMTYDHDAM'ın yapay sinir ağlarıyla motor hız denetimini sağlamak amaçlandı. Özgün olarak geliştirilen SMTYDHDAM'ın denetimi amacıyla elektronik kontrol sistemi oluşturuldu. Oluşturulan bu elektronik kontrol sistemi, evrensel seri veri yolu(USB) aracılığıyla, gerçek zamanlı çalışan MATLAB yazılımı ile yönetildi. Denetim, klasik yöntemlere bir alternatif olarak geliştirilen, karmaşık denetim algoritmalarına gerek duymayan yapay sinir ağları ile oluşturuldu. Geliştirilen YSA denetleyici yapısı öncelikle bilgisayar ortamında test edildi, eğitim sonuçlarından ağın öğrenme kabiliyetinde olduğu kabul edilerek geliştirilen sisteme uygulandı. Kullanılan algoritmalar ve devre düzeneğinin gerek rotor gerek frekans kontrolünde başarılı olunmasına yardımcı olduğu görüldü. Geliştirilen sisteme ait devre şemaları, denetim algoritmaları ve elde edilen grafikler tezde sunulmuştur. In this thesis study, provide the Permanent-Magnet Tubular Linear Direct Current Motor's (PMTLDCM) speed control is aimed with an Artificial Neural Network Control. An electronic control system was created for the PMTLDCM's control. Created this electronic control system was governed by real-time working MATLAB software, through universal serial bus (USB). Control, which was developed as an alternative to conventional methods, was created with artificial neural networks that do not require complex control algorithms them. The developed ANN controller structure was tested primarily on computer, assuming that the training results in improved learning ability of the network was applied to the system. It seemed helping to be successful in the algorithms and circuit setting that is used in both rotor and frequency. This control sistem's circuit diagrams, control algorithms, and graphs is presented in the thesis.