Asenkron Motorda Genişletilmiş Kalman Filtresi İle Sensörsüz Doğrudan Moment Kontrolü

Abstract

Gelişen teknoloji asenkron motorların yüksek başarımlı kontrolünü mümkün kılmıştır. Buna yönelik ilk olarak Vektör kontrolü daha sonraki yıllarda ise Doğrudan Moment kontrolü yöntemi ileri sürülmüştür. Kontrolörler yerine histerisiz karşılaştırıcıların kullanılması, koordinat dönüşümü olmadan optimum anahtarlama tablosu ile evirici durumlarının doğrudan seçilmesi Doğrudan Moment kontrolünün avantajlarıdır. Hız sensörü maliyet, dayanıklılık ve hacimsel olarak fazla yer kaplaması nedeniyle istenmeyen bir bileşendir. Benzer olumsuzluklar akı ölçümünde kullanılan akı sensörleri için de geçerlidir. Bu olumsuzlukların Genişletiliş Kalman filtresi ile aşılması düşüncesi bu tezin konusu olmuştur. Bu çalışmada, yazılan üç farklı Kalman filtreleme algoritması ile asenkron motorun sensörsüz Doğrudan Moment kontrolü gerçekleştirilmiştir. Bunlardan ilki hızın parametre olduğu algoritmadır. Burada hız sistem parametresi gibi düşünülmüş ve motor modeli bu şekilde düzenlenmiştir. Hızın durum değişkeni olduğu ikinci algoritmada ise yük momenti sistem parametresi olarak modele eklenmiş ve Genişletilmiş Kalman filtresi ile kestirilmiştir. Her iki algoritma da Matlab/Simulink ortamında test edilerek başarımları karşılaştırılmıştır. Üçüncü algoritmada ise gerçek sistemde, dış etkenlerle değişiklik gösteren stator direncinin kestirilmesi amaçlanmıştır. Böylece kontrol sisteminin stator direncinde meydana gelen değişimlerden etkilenmesi önlenmiş olur.

High performance control of induction motors is possible with the development of technology. Firstly Vector control and in the next years Direct Torque control method is asserted for high performance motor control. Using hysteresis blocks instead of controllers and selecting inverter voltage space vector directly through a lookup table without coordinate transformations are advantages of Direct Torque control. Velocity sensor is unwanted component because of cost, size and its weak robustness. Similar problems are valid for flux sensor which is used to measure flux. The idea to overcome these problems with Extended Kalman filter is the subject of this thesis. In this study, Sensorless Direct Torque control of induction motor was executed with the written three different Kalman fitlering algorithm. Firstly, velocity is thought as system parameter. In the second algorithm, velocity is thought as state variable and load torque is added as a parameter to motor model and estimated with Extended Kalman filter. Both of these algorithms are tested in Matlab/Simulink and their performances are compared. In the third algorithm , the purpose is to estimate stator resistance which is chancing with external factors. So, control system is kept robust against variations of stator resistance.