Examine of Speed Control Performance of Direct Torque Controlled Induction Motor using Fuzzy Logic Controller

Yıl 2013, Cilt: 1 Sayı: 2, 50 - 57, 01.08.2013

Hakan Açıkgöz Mustafa Şekkeli

https://doi.org/10.5505/apjes.2013.35744

Öz

In this study, Simulation studies are realized for speed control of direct torque controlled induction motor via MATLAB/Simulink. In this control technique, the conventional PI controller and fuzzy logic controller has been applied, to speed control unit of induction motor. Fuzzy logic controller is developed using MATLAB/Simulink Fuzzy Logic Toolbox. Simulation studies are implemented for both of the controllers under same conditions. The results obtained from conventional PI controller and fuzzy logic controller are analyzed and compared according to disturbance effects such as tracing different references speed, load torque and parameter variation. According to obtained simulation results, it is observed that fuzzy logic controller provides better speed and torque response than PI controller.

Anahtar Kelimeler

Induction Motor, Direct Torque Control, PI Controller, Fuzzy Logic Controller

Bulanık Mantık Denetleyici ile Doğrudan Moment Denetim Yöntemi Uygulanan Asenkron Motorun Hız Denetim Performansının İncelenmesi

Öz

Bu çalışmada, Doğrudan moment denetim (DMD) yöntemi uygulanan üç fazlı bir asenkron motorun hız denetim çalışması MATLAB/Simulink paket programı yardımıyla gerçekleştirilmiştir. Bu denetim yönteminde, klasik PI denetleyici ve bulanık mantık (BM) denetleyici asenkron motorun hız denetim ünitesine uygulanmıştır. BM denetleyici MATLAB/Simulink-Fuzzy Logic Toolbox yardımıyla tasarlanmıştır. Her iki denetleyici için aynı koşullar altında benzetim çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Klasik PI denetleyicisinden ve BM denetleyicisinden elde edilen sonuçlar, değişik hız referanslarını izleme, yük momenti ve parametre değişimleri gibi bozucu etkenlere göre incelenmiş ve karşılaştırılmıştır. Elde edilen simülasyon sonuçlarına göre BM denetleyicinin klasik PI denetleyiciye göre daha iyi hız ve moment cevabı verdiği gözlemlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Asenkron Motor, Doğrudan Moment Denetimi, PI Denetleyici, Bulanık Mantık Denetleyici

Kaynakça

• Sen, P. C., 1990. Electric Motor Drives and Control Past Present, and Future, IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol.37, No.6, 562-575.
• Bose, B. K., 2002. Modern Power Electronics and AC Drivers, Prentice Hall, New Jersey.
• Ho, E.Y.Y. and Sen, P. C., 1988. Decoupling Control
• Transactions on Industrial Electronics, Vol.35, No.2, 253-262.
• Blaschke, F., 1971. A New Method for the Structural Decoupling of AC Induction Machines, In Conf. Rec. IFAC, Dusseldorf, Germany, Oct. pp. 1- 15.
• Takahashi, I. and Noguchi, T., 1986. A New Quick-Response and High Efficiency Control Strategy of an Induction Motor, IEEE Transactions on Industry Applications,
• Vol.IA-22, No.5, 820-827.
• L. A. Zadeh, “fuzzy sets,” Inform, Control, Vol.8, 1965, pp.338-353
• T. G. Habetler, F. Profumo, M. Pastorelli, and L. M. Tolbert, “Direct Torque Control of Induction Machines using Space Vector Modulation,” in IEEE Transactions on Industry Applications. Volume: 28, Issue: 5, 1992, pp. 1045 – 1053.
• R. Toufouti and H. Benalla, “Direct torque control for induction motor using fuzzy logic,” in ACSE Journal. Volume: 6, Issue: 2, 2006. pp.19-26.
• Bakan, A.F., 2002. Asenkron Motorda Doğrudan Moment Kontrolünün İncelenmesi ve Geliştirilmesi, Doktora Tezi, Y.T.Ü Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
• Gündoğdu A., “Asenkron Motorlarda Moment Dalgalanmalarının
• Azaltılması” Elektrik-Elektronik Mühendisiği Ana Bilim Dalı Doktora Tezi, Fırat Üniversitesi Fen Bilimler Enstitüsü, Elazığ, 2012
• Açıkgöz H., “Vektör Denetim Yöntemi ve Doğrudan Moment Denetim Yöntemi Uygulanan bir Asenkron Motorda Hız Denetim Performansının Karşılaştırılması”, Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı Yüksek Lisans Tezi, Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Elazığ, 2008.
• M. Baishan, L. Haihua, Z. Jinping, “Study of Fuzzy Control in Direct Torque Control System,” International Conference on Artificial Intelligence, 2009
• Ross, T. J., 1995. Fuzzy Logic with Engineering Applications, McGraw-Hill Inc., ISBN 0-07-053917- 0.