التحكم الذكي الأمثل للمحرك المعاوقي المفتاحي عالي الأداء

الباحث

محمد عبد الجليل إبراهيم سلطان

المشرف

أحمد نصر بهجت السماك

الجامعة

جامعة الموصل

الكلية / القسم

الهندسة / الهندسة الكهربائية

الشهادة

دكتوراه

السنة

2023

لغة الرسالة

E

الكلمات المفتاحية

المحرك المعاوقي المفتاحي;التحكم الذكي;الأمثلية;الهندسة الكهربائية

الميزات المتأصلة في محرك المعاوقة المفتاحي (SRM) تجعل منه مرشحًا واعدًا لمزيد من الدراسة . يواجه محرك SRM حاليًا مشكلات معينة في تعقيد التحكم وجودة عزم الدوران؛ ومع ذلكء يمكن دراسة هذه التحديات وحلها. تهدف هذه الأطروحة على تحسين نظام مسوق محرك المعاوقة المفتاحي للوصول الى الموثوقية و افضل جودة عزوم دوران. يتم استعمال استراتيجيات التحكم الذكي الامثل لتحسين أداء محرك المعاوقة (SRM) atta) وهي: خوارزمية تحسين تغذية البكتيريا (BFOA) ، والخوارزمية الجينية (GA) ونظام استدلال المضبب العصبي المتكيف (ANFIS) يتكون مساهمة هذا العمل من أربعة اجزاء. أولاً ، تطوير نموذج دقيق وموثوق للغاية لتحليل SRM 60 kW, 8/6 SRM ، 4kW lai 8/6. وبالاعتماد على طريقة العناصر المحددة FEA وباستخدام برنامج Gis FEMM4.2 إلى جنب مع AutoCAD مع أقل تعقيد ممكن من حيث اختيار عدد نقاط أبعاد المحرك من أجل تحقيق أفضل خصائص مغنطة. ويشتمل النموذج المقترح على جميع العناصر اللاخطية الموجودة في هذا المحرك. GE ¢ فحص تأثير نطاق تحكم التيار في تحكم الهسترة ( Hysteresis tal (Control الطور بإسهاب على تموج عزم ومعدل العزم ومتوسط تردد التبديل . اجريت هذه الدراسة من خلال التحكم لتيار الطور في تحكم الهسترة الناعم (Soft) و (Hard) eal) أثبتت نتائج المحاكاة ان تحكم التيار الناعم في تحكم الهسترة يعطي أفضل النتائج مقارنة مع الطريقة الاخرى. تم اختيار أفضل نطاق تحكم حالي بنسبة 961 من التيار المقنن ل 6/8 SRM والحد الأقصى لمتوسط تردد التبديل عند 11 كيلو هيرتز. ثالثاء تم التوصل إلى معاملات PID المثلى للتحكم في سرعة 4/6 SRM باستخدام الخوارزمية الجينية. أدى هذا الإجراء إلى تحسين أداء الحالة العابرة والمستقرة بشكل كبير باستخدام PID-GA-ISE وهي الانسب لخصائص الاستجابة الديناميكية. Hash ، تم استخدام خوارزمية تغذية البكتريا سريع قائم على التحسين لاختيار القيمة المثلي لزوايا ،cai وهو العامل الاكثر اهمية في Aig yo التحكم. تم دراسة خمسة مؤشرات أداء في هذا الدوران، abel كفاءة الذكية والتحسين متعدد الأهداف. باستخدام تحسين متعدد alan) تم الحصول أفضل مفاضلة بين تموج ale الدوران وتيار طور RMS مع الحفاظ على أعلى كفاءة ذكية.

The inherent features of the Switched Reluctance Motor (SRM) make it a promising candidate for further examination. SRM is currently encountering certain control complexity and torque quality issues. However, these challenges can be examined and resolved. This thesis aims at improving the SRM drive system to achieve reliability and the best torque quality. Intelligent optimization control are utilized to enhance the performance of SRM drive system, namely bacterial foraging optimization algorithm (BFOA), genetic algorithms (GA) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). The contribution of this study is of four folds. Firstly, an accurate and highly reliable model is developed to analyze the performance of a 4 kW 8/6 SRM and a 60 kW 8/6 SRM. Based on the finite element method, the FEMM4.2 program has been utilized along with AutoCAD with the less possible complexity in terms of selecting the number of points motor dimensions to order to achieve the best magnetization characteristics. The proposed model can incorporate all nonlinearities present in this machine. Secondly, the effect of the current control band of hysteresis control on the phase current has been deeply investigated on torque ripple, average torque and average switching frequency. This investigation has been performed with soft-hysteresis current control and hard-hysteresis current control simultaneously. Simulation results proved that the soft HCC gives the best results. Best current control band is selected at 1% from the rated current of 8/6 SRM and a maximum average switching frequency is 11 KHz. Thirdly, The optimum PID coefficients have been attained to control the speed of 6/4 SRM using genetic algorithms. This procedure resulted in greatly enhancing the transient and steady-state performances with PID-GA-ISE, which are the most suitable in dynamic response characteristics. Finally, the rapid optimization-based bacterial foraging procedure is employed to select the optimal value for commutation angles, which is the most crucial factor in control flexibility. Five performance indices have been investigated in this work namely, maximum average torque, minimum RMS phase current, minimum percentage torque ripple, maximum smart efficiency and multi-objective optimization. Using the multi-objective performance gave the best trade-off between torque ripple and RMS phase current while keeping the highest smart efficiency.

طلب نسخة من الملف

الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.

الاسم

رقم الهاتف

البريد الإلكتروني

الغرض من الطلب (اختياري)

إرسال الطلب