Sabit Mıknatıslı Senkron Motor Kontrolünde Kullanılan Optimizasyon Algoritmalarının Farklı Performans İndislerine Göre Analizi

Abstract

Sabit mıknatıslı senkron motor (SMSM), mıknatıs teknolojisindeki yeni gelişmelerle daha düşük maliyetlerle üretilebilmekte ve düşük enerji tüketimi sayesinde birçok endüstriyel alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. SMSM'nin kullanım yaygınlığı, yüksek doğrulukta kontrol performansı gereksinimini de getirmektedir. Yüksek performans doğruluğu elde etmek için genellikle vektör kontrol tekniği tercih edilmektedir. Ancak bu teknikte kullanılan denetleyicilerin parametre değerleri motor performansı açısından çok önemlidir. Bu parametrelerin klasik metotlar yerine optimizasyon teknikleri ile ayarlanması popüler bir konu haline gelmiştir. Günümüzde modern kontrol metodlarının klasik kontrol metodlarına göre daha etkin bir kontrol davranışı göstermesi, modern kontrol metodlarının kullanımını yaygınlaştırmış ve modern kontrol metodları ile ilgili çalışmalar yoğunluk kazanmıştır. Bu çalışmada bir SMSM’nin kontrolünde kullanılan farklı optimizasyon algoritmalarının performans indislerine göre analizi Matlab-Simulink ortamında incelenmiştir. Farklı optimizasyon algoritmaları ile aynı koşullarda yapılan benzetim sonucunda hatanın mutlak değerinin integrali (IAE), hatanın karesinin integrali (ISE), hatanın karesinin zamanla çarpımının integrali (ITSE), ve mutlak hatanın zamanla çarpımının integrali (ITAE) gibi farklı performans indisleri kullanılarak optimizasyon algoritmalarının analizi gerçekleştirilmiştir.

Keywords

• SMSM
• optimizasyon
• Matlab-Simulink
• performans indisi.

Analysis of Optimization Algorithms Used in Permanent Magnet Synchronous Motor Control According to Different Performance Indices

Abstract

Permanent magnet synchronous motors (PMSM) can be produced at lower costs with new developments in magnet technology and are widely used in many industrial areas due to their low energy consumption. The widespread use of PMSM brings with it the requirement for high accuracy control performance. In order to achieve high performance accuracy, vector control technique is generally preferred. However, the parameter values of the controllers used in this technique are very important for motor performance. Tuning these parameters by optimization techniques instead of classical methods has become a popular topic. Nowadays, modern control methods show more effective control behavior than classical control methods, which has made the use of modern control methods widespread and studies on modern control methods have intensified. In this study, the analysis of different optimization algorithms used in the control of an PMSM according to their performance indices is investigated in Matlab-Simulink environment. As a result of simulation with different optimization algorithms under the same conditions, the analysis of optimization algorithms using different performance indices such as integral of the absolute value of the error (IAE), integral of the square of the error (ISE), Integral of the Square of the Error Multiplied by Time (ITSE), and Integral of the Absolute Error Multiplied by Time (ITAE) is carried out.

Keywords

• PMSM
• optimization
• Matlab-Simulink
• performance indices.

References

1. [1] K. Orman, "Daimi Mıknatıslı Senkron Motorlar İçin Akım Gözetleyici ve Hız Kestirimi," Yüksek Lisans Tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Atatürk Üniversitesi, Erzurum, 2008.
2. [2] T. Dokeroglu, E. Sevinc, T. Kucukyilmaz, ve A. Cosar, "A survey on new generation metaheuristic algorithms," *Computers & Industrial Engineering*, vol. 137, 106040, 2019.
3. [3] G. Villarrubia, J. F. De Paz, P. Chamoso, ve F. De la Prieta, "Artificial neural networks used in optimization problems," *Neurocomputing*, 2018. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.04.075
4. [4] M. Pandey, M. Zakwan, P. K. Sharma, ve Z. Ahmad, "Multiple linear regression and genetic algorithm approaches to predict temporal scour depth near circular pier in non-cohesive sediment," *ISH Journal of Hydraulic Engineering*, 2020. https://doi.org/10.1080/09715010.2018.1457455
5. [5] K. V. Shihabudheen, M. Mahesh, ve G. N. Pillai, "Particle swarm optimization based extreme learning neuro-fuzzy system for regression and classification," *Expert Systems with Applications*. 2018. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.09.037
6. [6] E. Aydın, "Gömülü Kalıcı Mıknatıslı Senkron Motorların Moment Dalgalanmalarının Minimizasyonu," Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi, Ocak 2024.
7. [7] X.-S. Yang, *Nature-inspired optimization algorithms*, 1st ed., Elsevier, 2014.
8. [8] J. S. B. Joseph, E. G. Dada, A. Abidemi, D. O. Oyewola, ve B. M. Khammas, "Metaheuristic algorithms for PID controller parameters tuning: Review, approaches and open problems," *Heliyon*, 2022, p. e09399.

9. [9] M. Dursun, "Fitness distance balance-based Runge–Kutta algorithm for indirect rotor field-oriented vector control of three-phase induction motor," *Neural Computing and Applications*, vol. 35, pp. 13685-13707, 2023, doi: 10.1007/s00521-023-08408-0.
10. [10] H. ŞENBERBER, "Zeki optimizasyon teknikleri ile sistemleri kesirli dereceli modelleme ve denetleyici tasarım," Doktora tezi, Erciyes Üniversitesi, 2018.
11. [11] Z. Cheng ve H. Xu, "PID Controller Parameters Optimization Based on Artificial Fish Swarm Algorithm," in *Proc. Fifth Int. Conf. Intell. Comput. Technol. Autom.*, 2012.
12. [12] T. Pajchrowski ve A. Wójcik, "Analysis of influence of linear regulators’ structure on level of speed unevenness of PMSM direct drive," *Przeglad Elektrotechniczny*, vol. 96, no. 7, pp. 59–67, 2020.
13. [13] E. Mert ve M. Dursun, "Kalıcı Mıknatıslı Senkron Motorun Optimizasyon Algoritmaları İle Vektör Kontrolünün Analizi," in *4. Uluslararası Göbeklitepe Bilimsel Araştırma Kongresi Bildiri Kitabı*, ss. 130-138, Ekim 2022.
14. [14] A. Parnianifard, S. A. Ahmad, M. K. A. Ariffin, ve M. I. S. Ismail, "Design and Analysis of Computer Experiments Using Polynomial Regression and Latin Hypercube Sampling in Optimal Design of PID Controller," *Journal of Applied Research on Industrial Engineering*, 2018. https://doi.org/10.22105/jarie.2018. 141898.1051
15. [15] L. Amador-Angulo, O. Mendoza, J. R. Castro, A. Rodríguez-Díaz, P. Melin, ve O. Castillo, "Fuzzy sets in dynamic adaptation of parameters of a bee colony optimization for controlling the trajectory of an autonomous mobile robot," *Sensors (Switzerland)*, vol. 16, no. 9, Art. no. 1458, 2016. https://doi.org/10.3390/s16091458
16. [16] A. Mishra, P. Agarwal, ve S. P. Srivastava, "A comprehensive analysis and implementation of vector control of permanent magnet synchronous motor," *International Journal of Power and Energy Conversion*, vol. 5, no. 1, pp. 1–23, 2014, doi: 10.1504/IJPEC.2014.059982
17. [17] Sarıoğlu ve diğerleri, *Asenkron Motorlar ve Kontrolu*, Birsen yayınları, 2003.
18. [18] F. K. Bayat, "Sürekli Mıknatıslı Senkron Makinenin Sensörsüz Vektör Kontrolü," Yüksek Lisans Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi, 2009.
19. [19] G. BAL, M. C. ÖZGENEL, ve Ş. DEMİRBAŞ, "Vektör Denetimli Kalıcı Mıknatıslı Senkron Motorun Uzay Vektör Darbe Genişliği Modülasyonu ile Performans Analizi," Cilt:10, Sayı: 1, ss.7-13, 2007.
20. [20] X.-S. Yang, *Nature-inspired optimization algorithms*, 1st ed., Elsevier, 2014.
21. [21] W. Bolton, *Kontrol Mühendisliği Cep Kitabı*, çev. O. Sunay, İstanbul: Bileşim, 1999.