Çok Amaçlı Genetik Algoritma Yöntemi Kullanılarak Enine Laminasyonlu Senkron Relüktans Motor Optimizasyonu
Abstract
Senkron relüktans motor (SynRM), asenkron motor ile aynı gövde yapısına sahip olmasına rağmen rotor yapıları farklıdır. Rotorunda sargı, bakır veya alüminyum çubuklar bulundurmadığından rotor kayıpları azalmakta ve verimleri artmaktadır. Ancak SynRM’nin tork dalgalanması önemli bir problemdir ve motor performansını düşürmeden tork dalgalanmasının azaltılması elzemdir. Bu amaç doğrultusunda çalışmada, 4 KW gücündeki senkron relüktans motor dikkate alınmıştır. Motora ait tüm elektriksel ve mekaniksel veriler Ansys Maxwell programında tanımlanarak motorun analizi gerçekleştirilmiştir. Çok amaçlı genetik algoritma (MOGA) yöntemi kullanılarak motor performansı artışı için tanımlanan amaç fonksiyonları doğrultusunda optimizasyon çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Rotor boyutlandırma parametreleri giriş değişkenleri, çıkış büyüklükleri ise çıkış gücü, verim, tork, tork dalgalanması, çıkıntı oranı olarak tanımlanmıştır. Bariyer sayısı sırasıyla 3, 4 ve 5 için beş amaç fonksiyonu MOGA ile sınanmıştır. Ele alınan amaç fonksiyonlarından elde edilen sonuçlar referans motor verileri ile karşılaştırılmıştır. Amaç fonksiyonu 1’in dışında diğer amaç fonksiyonları referans motorun verim, çıkış gücü, tork dalgalanması bakımından karşılayamamaktadır. 4 bariyerli amaç fonksiyonu 1’den elde edilen verimde değişim gözlenmezken çıkış gücünde % 0,31 artış, tork dalgalanmasında %31,71 azalma görülmüştür.
Keywords
Senkron Relüktans Motor, Çok amaçlı genetik algoritma, Ansys Maxwell, Optimizasyon
References
- Arslan, S. (2016). Dalgıç Motorun Analitik, Sayısal, Performans Sonuçlarının Karşılaştırılması. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 4(2), 403-415.
- Arslan Serdal, Akkaya Oy Sibel, Tören Murat (2016). Amorphous Nüveli Dalgıç Motorun ve Üç Fazlı Amorf Nüveli Transformatörün Demir Kayıplarının Sonlu Elemanlar Yöntemi ile İncelenmesi. 1. International Academıc Research Congress
- Arslan, S., Gurdal, O., Akkaya Oy, S. (2020). Design and optimization of tubular linear permanent-magnet generator with performance improvement using response surface methodology and multi-objective genetic algorithm. Scientia Iranica, 27(6), 3053-3065.
- Babetto, C., Bacco, G., & Bianchi, N. (2018). Synchronous reluctance machine optimization for high-speed applications. IEEE Transactions on Energy Conversion, 33(3), 1266-1273.
- Bacco, G., & Bianchi, N. (2018). Design criteria of flux-barriers in synchronous reluctance machines. IEEE Transactions on Industry Applications, 55(3), 2490-2498.
- Cupertino, F., Pellegrino, G., & Gerada, C. (2014). Design of synchronous reluctance motors with multiobjective optimization algorithms. IEEE Transactions on Industry Applications, 50(6), 3617-3627.
- Heidari, H., Rassõlkin, A., Kallaste, A., Vaimann, T., Andriushchenko, E., Belahcen, A., & Lukichev, D. V. (2021). A review of synchronous reluctance motor-drive advancements. Sustainability, 13(2), 729.
- Lovelace, E. C., Jahns, T. M., & Lang, J. H. (2002). A saturating lumped-parameter model for an interior PM synchronous machine. IEEE Transactions on Industry Applications, 38(3), 645-650.
- Murata, T., & Ishibuchi, H. (1995, November). MOGA: multi-objective genetic algorithms. In IEEE international conference on evolutionary computation (Vol. 1, pp. 289-294). Piscataway, NJ, USA: IEEE.
- Özçelik, N. G., (2016). IE4 verim sınıfı senkron relüktans motor tasarımı. Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul.
