FIELD ORIENTED CONTROL OF INDUCTION MOTOR BY METAHEURISTIC METHODS

Abstract

ABSTRACT

Three-phase squirrel-cage induction motors (IMs) are very important machines for power applications that require high reliability, high efficiency, and robust construction. Field oriented control (FOC) is an important method for controlling the IM drives with excellent performance. Due to the accuracy, simplicity, and high reliability, indirect field-oriented control (IFOC) approach is used to control the IM in this thesis. Generally, three PI controllers are used for speed, torque, and flux control in IFOC based IM. Most of the time, the gains of these PI controllers are tuned by trial and error or Ziegler Nichols method. However, these methods cause a poor dynamic response. As a result, in this thesis, to improve the dynamic performance of IFOC based IM, some metaheuristic methods such as Particle Swarm Optimization (PSO), Grey Wolf Optimization (GWO), and Artificial Bee Colony (ABC) algorithms are used to obtain the optimal values of the PI controller parameters. The best dynamic performance is obtained by GWO algorithm although its convergence speed is slow compared to the used other algorithms.

ÖZET

Üç fazlı sincap kafesli asenkron motorlar (AM), yüksek güvenilirlik, yüksek verim ve dayanıklı yapı gerektiren güç uygulamaları için çok önemli makinalardır. Alan yönlendirmeli kontrol (AYK), AM sürücülerini çok iyi bir performansla kontrol etmek için önemli bir yöntemdir. Bu tezde, doğruluğu, basitliği ve yüksek güvenilirliğine bağlı olarak dolaylı alan yönlendirmeli kontrol (DAYK) yaklaşımı AM’u kontrol etmede kullanılır. DAYK tabanlı AM’da genellikle hız, moment ve akı kontrolü için üç PI kontrolör kullanılır. Çoğu zaman, bu PI kontrolörlerin kazançları deneme-yanılma yoluyla veya Ziegler Nichols yöntemi ile ayarlanır. Fakat bu yöntemler zayıf bir dinamik performansa neden olur. Bu sebeple, bu tezde, DAYK tabanlı AM’un dinamik performansını iyileştirmek için Parçacık Sürüsü Optimizasyonu (PSO), Gri Kurt Optimizasyonu (GKO) ve Yapay Arı Koloni (YAK) gibi bazı metasezgisel algoritmalar, PI kontrolör parametrelerinin optimal değerlerini elde etmede kullanılır. GKO algoritmasının kullanılan diğer algoritmalara göre yakınsama hızı yavaş olmasına rağmen, en iyi dinamik performans GWO algoritmasıyla elde edilmiştir.