DERGİNİN TAMAMI

Haziran'12 June'12

Sayı/Number: 3 Cilt/Volume: 2 Yıl/Year: 2012 ISSN: 1309-5501

Yayın Sahibi TMMOB Elektrik Mühendisleri

Odası adına Cengiz GÖLTAŞ

Sorumlu Yazı İşleri Müdürü Mehmet BOZKIRLIOĞLU

Yayın İdare Merkezi Ihlamur Sokok No: 10 Kat: 4

Kızılay/Ankara Tel: (0312) 425 32 72 Faks: (0312) 417 38 18 http://bilimseldergi.emo.org.tr [email protected] EMO üyelerine parasız dağıtılır

Teknik Editör E. Orhan ÖRÜCÜ

Teknik Sekreterya Emre METİN

Yayın Türü Yerel süreli yayın 6 ayda bir yayınlanır

Basım Adedi 5000

Basım Tarihi Haziran 2012

Sayfa Düzeni PLAR

Planlama Yayıncılık Reklamcılık Turizm İnşaat Tic. Ltd. Şti.

Yüksel Cad. No: 35/12 Yenişehir-Ankara Tel: (0.312) 432 01 83-93 Faks: (0.312) 432 54 22 e-posta: [email protected]

Baskı Yeri Mattek Matbaacılık Basım Yayın Tanıtım Tic. San. Ltd. Şti. Adakale Sokak No: 32/27 Kızılay/Ankara Tel: (0312) 433 23 10 • Faks: (0312) 434 03 56

ELEKTRİK MAKİNALARI ve GÜÇ ELEKTRONİĞİ ÖZEL SAYISI

Prof. Dr. H. Bülent ERTAN Ortadoğu Teknik Üniversitesi

Prof. Dr. Bahri ERCAN Hacettepe Üniversitesi Prof. Dr. Murat EYÜBOĞLU Ortadoğu Teknik Üniversitesi Prof. Dr. H. Altay GÜVENİR

TMMOB Elektrik Mühendisleri Odası UCTEA/Chamber of Electrical Engineers

Ortadoğu Teknik Üniversitesi

Prof. Dr. Bahri ERCAN Hacettepe Üniversitesi Prof. Dr. Murat EYÜBOĞLU Ortadoğu Teknik Üniversitesi Prof. Dr. H. Altay GÜVENİR

DANIŞMA KURULU

Prof.Dr. Metin AKAY

Prof.Dr. Mehmet AKŞİT

Müjdat ALTAY

Prof.Dr. Ayhan ALTINTAŞ

Prof.Dr. Volkan ATALAY

Serdar BOZKURT

Prof.Dr. Alinur BÜYÜKAKSOY

Prof.Dr. Işık ÇADIRCI

Doç.Dr. Hakan ÇAĞLAR

Semih ÇETİN

Prof.Dr. İnci ÇİLESİZ

Bülent DAMAR

Prof.Dr. Oğuz DİKENELLİ

Doç.Dr. Ali Hikmet DOĞRU

Hakan ERDOĞMUŞ

Prof.Dr. Muammer ERMİŞ

Prof.Dr. Osman EROĞUL

Prof.Dr. H. Bülent ERTAN

Doç.Dr. H. Özcan GÜLÇÜR

Prof.Dr. Yusuf Ziya İDER

Prof.Dr. Yorgo İSTEFANAPULOS

Arizona State University Twente University Netaş Bilkent Üniversitesi ODTÜ SIEMENS GYTE Hacettepe Üniversitesi Anel Cybersoft İTÜ Pelka Ege Üniversitesi ODTÜ IEEE ODTÜ GATA ODTÜ Boğaziçi Üniversitesi Bilkent Üniversitesi Işık Üniversitesi

Prof.Dr. Oya KALIPSIZ

Yıldız Teknik Üniversitesi

Prof.Dr. İrfan KARAGÖZ

Gazi Üniversitesi

Prof.Dr. Aydın KÖKSAL

Bilişim AŞ

Fikret KÜÇÜKDEVECİ Tepa AŞ

Prof.Dr. Duran LEBLEBİCİ

Prof.Dr. Kemal LEBLEBİCİOĞLU ODTÜ

Turgay MALERİ

Gate ELektronik

Ahmet MEREV

Tübitak UME

Prof.Dr. Banu ONARAL

Drexel Üniversitesi

Prof.Dr. Sermin ONAYGİL

Prof.Dr. M. Bülent ÖRENCİK

Tübitak MAM Bilişim Enstitüsü

Prof.Dr. Aydoğan ÖZDEMİR

Prof.Dr. Erdal PANAYIRCI

Kadir Has Üniversitesi

Prof.Dr. Bülent SANKUR

Boğaziçi Üniversitesi

Tarkan TEKCAN

Vestel

Erkan TEKMAN

Tübitak UEKAE

Prof.Dr. Belgin TÜRKAY

Ahmet Tarık UZUNKAYA Entes AŞ

Prof.Dr. Yekta ÜLGEN

Boğaziçi

Davut YURTTAŞ

Inform AŞ

İÇERİK/CONTENTS

Önsöz Prof. Dr. H. Bülent Ertan

Sürekli Mıknatıslı Senkron Motorlarda Doğrudan Moment Kontrolünün İncelenmesi ve Benzetim Çalışmasının Gerçekleştirilmesi................................................................................. 1 Analysis and Realization of Simulation Study on Direct Torque Control for Permanent Magnet Synchronous Motor Selin Özçıra, Nur Beki roğlu, İbrahim Şenol, Engin Ayçiçek

Kalıcı Mıknatıslı Senkron Motorların Doğrudan Sürüşlü Beyaz Eşya Uygulamalarında Kullanımı........................................................................................................ 7 Permanent Magnet Synchronous Motors Used in Direct-Drive Metin Aydın, Oğuzhan Ocak, Günsu Çırpanlı Albaş

Eş Zamanlı Arıza Teşhisi İçin FPGA Tabanlı Akıllı Durum İzleme Yönetmelerinin Geliştirilmesi................................................................................................................................ 13 Development of FPGA Based Intelligent Condition Monitoring Methods for Synchronously Fault Diagnosis İlhan Aydın, Mehmet Karaköse, Erhan Akın

Kafesli Asenkron Motorlarda Maliyet Kısıtı Altında Rotor Çubuklarının Analizi.............. 23 The Analysis of The Squirrel Cage Induction Motor Rotor Bars Under the Cost Constraint Sinan Şal, Murat İmeryüz, Lale T. Ergene

Asimetrik Çok Seviyeli Eviricilerin İncelenmesi..................................................................... 29 A Review on Asymmetric Multi-Level Inverters İlhami Çolak, Ersan Kabalcı, Gökhan Keven

Asenkron Motorlarda Oluk Sayısının Gövde Dışına Takılan Bir Bobinle Belirlenmesi...... 37 Determination of Number of Rotor Slots of an Induction Machine Using an External Search Coil Ozan Keysan, H. Bülent Ertan

Motor Akım İmza Analizinde Park Dönüşümüyle Temel Harmonik Bastırımı................... 45 Fundamental Harmonic Suppression in MCSA by Park Transformation Ferzan Güran, Levent Eren

200 Amper, Yüksek Frekans Anahtarlamalı DA Kaynak Makinesinin Tasarımı ve Gerçekleştirilmesi....................................................................................................................... 51 Design and Implementation of a 200 Ampere High Frequency Switching DC Welding Machine Arzu Koparan, M. Timur Aydemir, Oğuz Şimşek

ÖNSÖZ

EMO Bilimsel dergi 3. Sayısı özel bir sayı olarak çıkıyor ve Elektrik Makinaları ve Güç Elektroniği alanında makalelerden oluşuyor. Bu sayının Türkiye’nin mühendislik tarihinde önemli olduğunu düşünüyorum. Bildiğim kadarı ile bu sayı öncesinde hakem denetiminden geçmiş belli bir alanda toplanmış, Türkce bilimsel makalelerden oluşan bir dergi yayımı yapılmamıştır. Bu düşünce ile bir ufuk turu yapmayı düşündüm. Neden bu kadar geç kaldık acaba? Mühendislikte nerelerdeyiz?

Osmanlı İmparatorluğu’nun endüstriyel devrimi kaçırdığı bir gerçek. Kayıtlar, Türkiye Cumhuriyeti kurulduğunda, el sanatları düzeyinde bir sanayiden bahsediyor. 1923 yılında İstanbul, İzmir ve Adana’da “enkaz” durumunda bir kaç dokuma fabrikası ve İstanbul’da harap durumda bir kaç askeri fabrikadan başka bir sanayimiz yok. İğneden ipliğe ne gerekiyorsa dışardan geldiğini çocukluğumuzda duyardık. Zaten “yerli malı” haftasında da bir parça bez, biraz kuru üzüm, incir dışında okula götürecek pek bir şey bulamazdık.

Osmanlı eğitim sisteminde 16. Yüzyıldan sonra, beşeri bilimler nerede ise hiç yer almıyor. Avrupa’daki buluşlar, teknik gelişmeler imparatorluğun giderek dışa bağımlılığının artmasına, endüstriyel üretim karşısında el ile üretim yapan zanaatkarların rekabet edememesi ve askeri alanda üstünlüğün kaybedilmesi sonucunu beraberinde getirmiştir. 19. Yüzyılda başlanan reform çalışmaları ise ardı arkası kesilmeyen savaşların içinde çok yaygınlık kazanamamıştır.

Çeşme’de Osmanlı donanmasının Ruslar tarafından yok edilmesi, 1773 yılında çağdaş anlamda ilk mühendislik okulu olan Mühendishane-i Bahr-i Hümayun’un kurulmasına yol açmıştır. Bu okulu 1795 yılında Mühendishane-i Berr-i Hümayün takip etmiştir. Her iki okul da askeri personel yetiştirme amaçlıdır. 1883 yılında sivil mühendis ihtiyacını karşılamak üzere Mühendishane-i Berri Hümayun, Hendese-i Mülkiye mektebine dönüştürülmüştür. Bu okullardan mezun olanların sayısının çok az olduğu ve 1909 yılına kadar 239 mühendis mezun olduğu anlaşılıyor.1909 yılında Mühendis Mektebi Ali’si adını alan bu eğitim kurumu, 1928 yılına kadar 237 mezun daha vermiştir. Bu rakamlar teknik açıdan ne durumda olduğumuzu çarpıcı bir şekilde ortaya koyuyor.

Mühendislik eğitiminden bahsederken 1863 yılında kurulan ve özel bir okul olan “Robert Collage”dan da bahsetmek gerekir. Bu kuruluş 1912 yılında inşaat, makina ve elektrik mühendisliği lisansı verecek şekilde yapılanmıştı. Türkiye’nin ilk elektrik mühendisi 1925 yılında bu okuldan mezun olmuştur. 1973 yılına kadar bu okuldan sadece 314 elektrik mühendisi mezun olduğu kaydedilmektedir.

Şimdi bu yetersiz görünen sayıları bir çerçeveye oturtabilmek için yurtdışında neler olup bittiğine bakalım. İngiltere’de elektrik mühendisliği alanındaki ilk sivil örgütlenme, Society of Telegraph Engineers (STE) adı ile 17 Mayıs 1871 yılında kurulmuştur. Kuruluş sırasında kayıtlı üye sayısı 110’dur. Bu sayı Türkiye’de ilk elektrik mühendisi mezun olduğunda 6.589’u aşmıştır.

STE 1878-1880 arasında “Journal of STE” adında bir dergi de çıkartmıştır. 1880 yılında Society of Telegraph Engineers and of Electricians adını alan kuruluş 1887 yılında ise Institution of Electrical Engineers adını almıştır. Hatırlayalım, Türkiye Elektrik Mühendisleri Odası’nın kurulmasına daha nerede ise 60 yıl var, ilk elektrik mühendisi ise 40 yıl sonra mezun olacak. Bugün IET (Institution of Engineering and Technology) adını taşıyan bu kuruluşun halen bilimsel ağırlıklı 22 dergisi yayımlanıyor.

Amerika’ya baktığımızda American Enstitute of Electrical Engineers adlı kuruluşun 1884 yılında oluştuğunu görüyoruz. 1965 yılında Institute of Electrical and Electronics Engineers adını alan bu kuruluşun o tarihte 140.000’i ABD’de olmak üzere 150.000 üyesi olduğunu görüyoruz. Bugün bu sayı yarısı ABD’de olmak üzere 400.000 üyeye ulaşmıştır. IEEE şu anda 38 uzmanlık alanından kaynaklanan çoğu bilimsel ağırlıklı 148 dergi yayımlamaktadır.

Şimdi Türkiye’ye geri dönelim. 1932 yılına gelindiğinde Türkiye’de mühendis sayısının 300 civarında olduğu kaynaklarda geçiyor. Bu grubun içinde önemli sayıda Macar teknik eleman olduğu not ediliyor.

Çocukluk yıllarımda bir anımı anlatayım. 1950-1960’lı yıllarda illerimizin çoğunda elektrik enerjisi jeneratörlerle üretilmekte idi. Elektrik enerjisi belediyelere bağlı birimlerde üretiliyordu. 60’lı yılların başında, babam Samsun Elektrik İşleri Müdürlüğü’nü yürütmekte idi. İdarenin yeni temin ettiği kömür ile çalışan buhar makinesı, sanırım 700 kW civarında bir jeneratörü sürmekte idi. Bu jeneratör bir türlü anma gücünü vermiyor, elektrik kesintileri sürüyor, babam da uykusuz geceler geçiriyordu. Problemin çözülmesi için bir mühendis bulunması haftalar aldı. Sonuçta meselenin buhar makinesı gücünün yetersiz olmasında kaynaklandığı anlaşılmıştı.

Muhakkak ki ülkedeki mühendis sayısının yetersizliğinden devrin hükümetleri de bilgi sahibi idi. 1955 yılından sonra bir dizi yeni üniversite ve bunların bünyesinde elektrik mühendisliği derecesi veren kuruluşlar bir biri ardına açılmıştır.

Elektrik Mühendisleri Odası’nın kuruluşu da bu yıllara rastlar. Kuruluş 26 Aralık 1954 tarihinde, 672 üye ile dünyaya gelmiştir. 1960 yılına gelindiğinde üye sayısı 1206’ya ulaşmıştır. Üye sayısı 1982 yılına gelindiğinde 11.163’e ulaşmıştır. O yıllarda üniversitelerin elektrik mühendisliği bölümlerine her yıl 700 kadar öğrenci kayıt olmakta idi. Kaynaklara göre 1983-2005 yılları arasında üniversitelerimizden 44.544 elektrik mühendisi mezun olmuştur. Bunların 23.549’u EMO’ya kayıtlıdır. 2005 yılında EMO’nun toplam üye sayısı 35.004’tür. 2012 itibari ile odaya kayıtlı mühendis sayısının 50.135 olduğunu tesbit ediyoruz. Üye olma oranının 19832005 arasındaki gibi kaldığını düşünürsek, Türkiye’de toplam elektrik mühendisi sayısının 86.000 civarına ulaştığı söylenebilir.

2010 yılı itibari ile; Türkiye’de 98’i devlet 77’si özel 175 üniversitede, her sene EMO’nun alanına giren programlara, 11.617 yeni kayıt yapıldığı ve 6.543 mezun verildiği bilinmektedir.

Bu sayılara bakınca insan kendini “nerelerden nerelere gelmişiz” demekten alamıyor. Ancak sayılar başka şeyler de söylüyor.

• Birincisi Türkiye’de yaklaşık 9.000 kişilik nüfusa 1 mühendis düşer hale gelinmiştir. ABD de IEEE kayıtlarına bakılırsa bu oran kabaca 15.000 kişiye 1 mühendis şeklindedir (IEEE’ye kayıtlı olmayan mühendis sayısına erişemedim). IET kayıtlarına göre Birleşik Krallık’ta bu oranın yaklaşık 8.000 kişiye 1 mühendis olduğunu görüyoruz.

• İkincisi bu kadar yüksek mühendis sayısına karşın yapılabilen bilimsel yayımların sayısının Türkiye’de bir bilimsel dergiyi yaşatmaya ancak yettiğini gözlüyoruz. Bu yayımların çok azının sanayiden geldiği de izlenmektedir.

• Mühendislerimizin 30.000’i aşkını 2005 yılından sonra mezun olmuştur, aktif mühendis sayısını dikkate alırsak, bu meslek grubunun yarısının çok genç ve tecrübesiz olduğu sonucuna varabiliriz.

• Elektrik mühendisi sayısının yılda 6.000’i aşkın artacağını ve zaten sanayileşmiş ülkelerdeki 10.000 nüfusa düşen mühendis sayısına ulaştığımızı dikkate alırsak, kısa zamanda önemli sayıda mühendisin işsiz kalacağını söylemek kehanet olmayacaktır. Bu durumun ilgililerce şimdiden düşünülmesi ve gereken önlemleri alınması gerektiği çok açıktır.

IET ve IEEE kurulurken ABD ve Birleşik Krallık dünya endüstriyel üretiminin %40’ından fazlasını yapmakta idi. Bilimsel dergilerde yapılan yayınlar endüstrinin problemlerini çözmekte yardımcı olmakta, bu ülkelerin teknolojik üstünlüğünü korumaya hizmet etmekte idi. Türkiye’de ise endüstrinin araştırma ve geliştirmeye ilgisi mevcut teşviklerin de kısıtlı kalması ve insan kaynağının düzeyi nedeni ile ihtiyaçlarını araştırma ile çözmekten çok uzaktır. Özetle, sayılar açısından hatırı sayılır bir noktaya gelmiş olsak da henüz araştırma alanında çıraklık dönemini yaşadığımızı söylemek yanlış olmaz. Türkiye’nin her konuda olduğu gibi, bu alanda da gidilecek yolun uzunca olduğu anlaşılıyor.

Umarım, elektrik mühendisliği alanında bilimsel dergi yayınlamaya batıdan 130 yıl sonra başlamamızın nedenlerine bu ufuk turu bir parça ışık tutabilmiştir.

Türkiye’de ilk bilimsel dergi olarak TUBİTAK’ın 1976 tek sayı olarak yayınladığı Doğa Bilim Degisi’nden bahsedilebilir. İngilizce yayınlanan bu dergi, 1994 yılına kadar tüm doğa bilimlerini kapsamakta idi. 1991’de başlatılan EMO ile TÜBİTAK işbirliği görüşmeleri 1993 yılında “ELEKTRİK” adını taşıyan, İngilizce yayınlanan hakemli bir bilimsel derginin çıkartılması ile meyvesini vermiştir. Ancak, bu işbirliği uzun sürmemiştir. Derginin birlikte sürdürülen yayın hayatı 3. sayısı ile sona ermiştir. TÜBİTAK dergiyi tek başına çıkarmaya devam etmiştir.

Bu gün TÜBİTAK’ın yayınladığı dergi sayısı 12’ye ulaşmıştır. Bu dergilerden elektrik mühendisliği alanında olanı 2008 yılından itibaren “Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences” adı ile okuyucuları ile buluşmaktadır. TÜBİTAK bilimsel dergileri 2009 yılından itibaren Sciences Citation Index tarafından da taranmaktadır.

EMO 1956 yılından itibaren, Elektrik Mühendisliği adında bir dergi çıkarmıştır. Bu dergide teknik konularda bilgilendirici yazılar da yayımlanmıştır. Bilimsel bir dergi olma iddiası yoktur. Üniversitelerce yayımlanan ve genellikle mühendisliğin her alanındaki çalışmaların yayımlandığı dergileri bir tarafa bırakırsak, Elektrik Mühendisliği alanında bilimsel ve Türkçe yayımlanan bir dergi için 2011 yılının, 1 Haziran’ının beklenmesi gerekmiştir.

EMO bilimsel derginin hedeflerinin çok doğru konulduğu düşüncesindeyim (1. Sayıya bakınız). Umalım ki bu derginin yayınları sanayimize, kimlerle, hangi problemleri çözebileceği konusunda da ışık tutar, ARGE faaliyetlerinin yayılmasında bir katalizör görevi yapar.

2010 yılında EMO’nun ODTÜ’de düzenlediği 13. Ulusal Kongre’de, Türkiye’nin 20 kadar üniversitesinden bilim adamları ile toplanarak, Elektrik Makinaları ve Güç Elektroniği alanında çalışan mühendisleri nasıl bir araya getirebileceğimizi, amacın ne olması gerektiğini ve nasıl bir yol izleyebileceğimizi tartışmıştık. Bu nedenle EMO Bilimsel Dergi’nin yayım hayatına başlamasını bu fikri de hayata geçirebilmek için iyi bir fırsat olarak gördüm. Derginin baş editörü Prof. Serbest’e bir özel sayı çıkartabileceğimizi bahsettiğimde memnuniyetle karşıladı. Verdiği destek için kendisine teşekkürlerimi sunuyorum. Derginin bu özel sayısında 8 makale var. Umarım meslektaşlarımız makalelerin teknik düzeyini iyi ve içeriklerini yararlı bulurlar. Bu sayının oluşumuna makaleleri ile destek veren meslektaşlarıma ve makaleleri değerlendiren hakemlerimize de çok teşekkür borçluyuz.

Bu çalışmada EMO’daki makale değerlendirme sistemini de kullanma fırsatını buldum. Ufak kusurları da olsa iyi bir başlangıç yapıldığını gözlemledim. Katkıda bulunanları hepimiz adına tebrik ediyorum. Bu çalışmada Sayın Emre Metin her soruna çözüm bularak ve çözülmesine emek vererek inanılmaz destek verdi. Ona da burada teşekkürlerimi sunmak isterim.

NOT: Bu yazıda verilen bilgilerin hazırlanmasında Sayın E. O. Örücü’nün Elektrik Mühendisliği Dergisi’nin Aralık 2004 tarihli sayısındaki “Türkiye’de Elektrik, Elektronik, Bilgisayar Mühendislikleri Eğitiminin Tarihçesi” başlıklı makalesinden yararlandım. IET kendilerinden istediğim bilgileri hiç tereddütsüz sağladı. Diğer bilgiler internet üzerinde bulunan çeşitli makalelerden sağlanmıştır.

Özçıra S., Bekiroğlu N., Şenol İ., Ayçiçek E., Sürekli Mıknatıslı Senkron Motorlarda Doğrudan Moment Kontrolünün İncelenmesi ve Benzetim Çalışmasının Gerçekleştirilmesi, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 2, Sayı 3, Syf 1-6, Haziran 2012

SSüürreekkllii Sürekli

MMııkknnaattııssllıı Mıknatıslı

SSSeeevvnnneekkkBBrrroooeennnnzzMMMeettiiooommtttooorrrÇÇlllaaaarrrllııdddşşmmaaa DDDaassoooıınnğğğrrrıınnuuudddGGaaaeennnrrççMMMeekkooollmmmeeşşeeettnnniirrtttiillKKKmmoooeennnsstttiirrrooolllüüünnnüüünnn

İİnncceelleennmmeessii İncelenmesi

AAnnaallyyssiiss Analysis

aanndd and

RRReeevaaaelllPPiiiBzzzeeaaaerrtttnmmiiizoooeaannntnniooomeefffnnSSSttÇiiiMMmmmalaauuuışgglllmaaanntttaeeiiiooottsınnnSSnyySSSınnntttuuuccGhhddderryyyrooçooonnennnookuulDDDessşiiiMMtrrrieeeroocccittlttoomTTTrreooosrrriqqquuueee

CCoonnttrrooll Control

ffoorr for

Permanent Magnet Synchronous Motor

SSeelliinn ÖÖzzççıırraa,, NNuurr BBeekkiirrooğğlluu,, İİbbrraahhiimm ŞŞeennooll,, EEnnggiinn AAyyççiiççeekk Selin Özçıra, Nur Bekiroğlu, İbrahim Şenol, Engin Ayçiçek

ssoozzcciirraa@@yyiillddiizz..eedduu..ttrr

EEElllYYeeekkkıılltttddrrriiiııkkkzz MMMTTeeüüükkhhhnneeeiinnnkkdddÜÜiiisssnnllliiiiiğğğvviiieeBBBrrssöööiittllleeüüüssmmmii üüü nnbbeekkiirrY@@ıyyliidllddıiizzz..Teeddeuuk..ttrrnik Üsseennnooivll@@eryysiilliddtiiezz..seeidduu..ttrr

eeaayycciicceekk@@yyiillddiizz..eedduu..ttrr

[email protected] [email protected] [email protected] [email protected]

ÖÖzzeett

Son yıllarda sürekli mıknatıÖslzı estenkron motorlar yüksek güç bbbmymyymyyeeeSSpmdpdmpmsteesttsebymmydbddmybiiiaaaoooaaakkkdddöööeeeaaooaoaaoooapppooooooooosssbbbnnnğyğyğyiiinnnrğrğrğğğşşşnnllltttmmmmmmeeegggiiiaaalllzzzuuutttoooeeerrrrrtttaaannneeeeeeuuıııuuummmnnnmmmssseeeyyeeerrrnnnnnnmmmaaattteeennnnnnııddddduuullliiieeelleeemmmuuulllnnnmmmaaaaannntttllltttllaaatttdddzzzeeeaağğğoookkkrrrnnnnnııı...nnnkkkööörrrşşşrrrrruuueeeiiilll(((çççoooiiilllaaatttnnnoooddkklllSSSBBB,,,eeeaaaaaaıııeeemmmnnnSSSrrrooüüünnnaarrrMMMuuukkklllrrraaattt...MMMnnşşşmmmıııoooııırrriiiaaaşşşkkküüüBBBSSSsssssnnnttooommmaaammmkkkooorrSSSüüııımmmmmmMMMiiiuuulllooııımmmnnnmmmMMMrrüüüeeekkküüüaaasssooolllllee)))çççnnnıııuuunnneeerrrsssaaaeeennnttt’’’kkeeaaattteeeııırrrüüülllooonnnçççnnnrrrııılllllttllliiidddtttllliirrrmmaaatttgggoooiiiıııtttaaakkknnnkkkeeelllşşşiiinnneeeeeetttaaakkkmmoooeemmmoooğğğooovvvrrrtttkkkıııkkklllrrrkknnnvvvkklllllliiirrrçççeeeeıeeıuuuaaaooodddaaammmşşşeeekkiiitttuuueeerrrmmllliiinnndddrrrnnnaaayyykkknnlllnnniiimmkkkmaaaooovvvaaaaaalllnnnttttttüüaalllaaaaaakkkrrröööllleeeeeelllnnndddbbbmmttüüüooottteeesssşşşrrrrrrşşşoooıııııaaaeeeiiiüüütttrrrsslllyyyiiillltttkkrrrlllııınnnüüüdddmmmaaaiiiiillrrreeedkkkddrrrüü(((rrnrnnıı,,,nnnıııeeerrrrrrDDDaaaooouuuiiinnrrrşşşdddaaakkkdddllllllrrrssnnnnn...eeeğğğeeemmmTTTeeeooolllgggkkkeeeeeookkktttiiiuuuşşşnnnCCCtttnnrrriiidddlliiiSSSiiitttyyyooobbbmmmddşşşooollliiikkoooüüü)))dddaaarrrtttrriiiMMMuulllrrıııiiiğğğiiirrrgggüüüeeeyyykkkoorrrğğeeelllaaaeeeiiirrrAAAgggiiimmmaaa...nnntttnnuunnnbbbkkkkkkuuukkkıııvvvvvvvvvaaaTTTDDDcccıııiiillliiinnndddiiieeeggaaaeeemmmşşşiiitttmmllleeeLLLaaaıııTTTeeeöönnnooolllsssAAAııınnnoovvvnnneeesssmmmkkkCCCrrtttiiinnnlllllaaaüüüeeesssıııaaannnttBBBüüooommmıııooıııtttmmmkkkjjjrrrnnnrrrmmmssslllllkkkeeeiiiTTTllleeerrmmaaattteeeaaaeeelllaaaMMMnnnnnnoooööölleeedddiiidddkkkyyynnnkkkaaşşşrrrüüaaaeeemmmrrreeelllllleeekkkııırrmmmiiişşnnntttıııkkknnnnnnğğğrrrıııkkkeeetttttkkkvvvuuusss,,,dddoooüüoooaaaiiimmmlllnnnyyoooeeelllşşşlllaaayyyaaannnrrtttbbbüüıııtttllliiinnnıııoooööö..aaammmnnnaaakkkkkmmmmmmtttkkkrrrrrrrrrnnnsssssnnnrrrnnnoooeeeiiikkküüüeeeeeıııooooooooovvvaaallldddffflllooonnnnnnkkknnnkkıııeeelllmmmeeetttttttttooonnntttüüüooolllooogggkkkııırrrrrraaassslllggaaatttnnnrrrrrreeerrraaayyyoooaaabbbrrrlllsssuuuuuuoooüüdddyyyüüüdddnnnaaaooollliiiyyyiiinnnnnnaaannnüüükkkççeeekkkeeesssrrrrrrlllııı

doğrudan kontrol etmek mAAümbbkssüttrrnaaoccldttuğu görülmüştür.

In recent years, permanAebnst trmaacgtnet synchronous motors

MmaarlauıdşglmaantDaeiotsoınSnğyrSınnufrffpprrtcMMtciiMtciaaaccctfptpfpfthhh(I(I(teeehnhhnnhhihiiPPPnneeeooooooaassseeeiiieeuaaacdeeegggeeefffAAAGMMMnnnnnnrrrlllrreeetttsssdddhhhmmmhaahhhTTTdttttttiiiarrrrriiifffrrrrrrpppSSS,,,nnnbbbmmeeeeeeaaaeeLLLepppaaaooooooreeeynMMMtttnnnlllcccccoooAAAnnnhhhlllelllereerrrtttoeeccctttttthhhwwwtteeemmmee)))oooBBBhhhaaannçeeeoeetttMeeennnntttfffoooeeeeeennanaaTTTrraaattccchhhoooetttnrrrPPPhhhdddrrrnnnoMMMaaafffrrrccckeeeaammmrrraaaoccceeeyyMMMyyytttoooddduaaadddnnlllnnnnnneeaaalnnnbbbwwweeeaaamDmmmtttiiioooSSSddaagggtttesggghhhrrrnnntttaaasssiiifffMMMrrrrreeeeeeeeedddnnneeessssssllsssşmmmooossieoocccMvvviiiiiieeeeeeeeeooo,,...trcccllltttttttttaaeeedddaaapppllltttnyyyrrrfffiIIIaaayyytttecccddgggeeeaaa,,,tttnnnrooopprrrssslllsssoootttotrrrnnncnnnuuuooooooyyyiiirrreevvhhhitttrrrmmmmmmeeesssqqqnnnthhhssstttrrrrraasssltiiiKqqqoootttfffgggeeemmyyyuuuaaacccmoiiirruuuooouuucccsssrrrdddnnnhhhhhhTiieeennnlllsssrrreeeaaraaooooaaacccrrrssseeeyyymmmbbbnnaaaecccnnnttooottttttcccttthhhonnnnnnniiooouuuiiieeeuuuennntttaaaooooonnnsrrroootttcccrrrcccnnrdddrrrrrrdddoootttnnnnntooonnnoooihhhqqqaaaiiirrrttyyymmmnnnqssrtttooouuulllrrreeefffuuuuurrr,,,www..ooolllooonnnsssaaannnooooeeehhhsssuuudddummuuunnnooosssgggttteeelllaaaxxxiiimmml...sssooorrraarrraaaennnwwwvvvüoooccckkkeeewwwooouuuIIIggnnnmmmeeeeeeaaahhhtttcccffftttsssttnnndddCiiiiiiooosssoootttnnniiissstttbbbtttiiieeccchhhhhhrrrtttsssütttmmmeeehhhttccchhhooonnnowwwooo’’’oooeeeeeeaaaiiisssooorrroooooorrrnuuuiiiggghhhnnnnsssrrrssrrrssqqqbbbttttttttthhhiiiiiirrr...yyooouuurrrcccsssmmmtbbbaaaccciiieeeİnnrrroooeeeeehhheeereeeoooeeefffdddTTTpppccnrrrtttdddffffffmmmooovvvccceeeohhiiivvvhhhllleeefffaaasssiiiaaacoooiiicccooorrreeerraaaeeefffmmmrrrcccltttiiinnnoonnnddduuurrrssseeeeiiissseeepppaaaoooeeetttnnttteeeiiitttfsssaaalrrrrrrlllnnntttooofffnnnnnnooopppbbbyyyoooehhhoooooogggaaaffflllcccuulllyyydddlllaaarrrtttyyyeeerccclllnaaayyyttthhhsseeeyyyuuutttsss(((ooouuuhhh...ccceeeuuu,,,zzzDDDmcccnnnssseeeeeesssDDDeeesssDDDmmeeeiiidddtttuuuTTTtttdddvvveeennnmmmrrroooTTTuuucccCCCooeeeedddooogggfffrrrCCCiiihhhoooiieeecccttaaalllnnnqqqs)))xxxootttllltttffftttnnnhhheeeuueeuoooooooooaaaioootttrriiioooaaaddddddddeeeeeesssrrrrrrssrrrssfff kiroğlu, İbrpaahraimmetŞerenaondl,loaEd nvagriinatiAonysç. içek

11.. GGiirriişş

idıkizz.MTedeuük.thrneinkdÜissetttaeGGtteaGeannleaaearlrlrlioüüüieeehhkhktttğmmmvlkkknnnnnrrr@iiiitttüüüiieıııkkkrrrkkşşşmmmoooBryllssseennnsioooiiiüüülörrsssiiiidlllzzziiğğğttttmmmnnlieeedddeiiizüiimmmeeeaaann.saaaemssslllinnntttdıııeeeee,,,aaakkurrrükkkhhhiiiuu.yyynnnnnttttllüüüraaaooodddllaakkkrrrllleeelllooonnsssaaadddeeejjjıımmmiiillkkkeeennnmmeaaaiiihhhaaannnaayııısseeennnzzzcııhhh1lllaaalllnneeeiıııeee.hhhcıımmmrrrbbbetttaaakiiiaaaaaavvrrrrrrnnnG@lllllleeaaagggaaalllaaannnieeemmmyrrrryyıııllliııınnniiiiaaalüünnnşşşşddddiiikkdddimmmaaafffsszaaarrree.eeoooessskkaaakkllldüüünnndddaaaurrrnnnuuuaaappeee.hhhsssğğğteecccrıııtttuuurriiiaaaffbbbiiirrroogggssslllaaarraaatttiiişşşmmeeebbbmmmlllyyyiiiaaaaaaaaeeemmmeeennnnnnnnsshhhııılldddşşşıııııdddtttzzzüüüıııeeelllrrrsssaaattnnn...tttaarrrrrreeeGGGhhıııiiitttnnnyyyrriiiüüüııımmmiieeennnkkçççlll

steisktneimklerinin kuuylglaunlaılnmabaislıinrlıiğvinei ymüküsmekünperkfıolmrmışatnırs.lı Atayhrırcika

mikroişlemci mimarilerinin geliştirilmesi ile karmaşık kontrol

ksek güç

algoritmalarının uygulanabilmesi mümkün olmuştur. Ancak

n dolayı

asenkron motorların veriminin kayma ile değişmesi, reaktif

senkron

akıma ihtiyaç göstermesi ve özellikle robotik gibi üstün

knatıslar

performanslı uygulamalarda gerek duyulacak olan yüksek

moment/ağırlık oranına sahip olmayışı nedeniyle, alternatif

sistemlerinin uygulanabilirliğini mümkün kılmıştır. Ayrıca mkççmmdkdkçkkçdçkddgdggsmaaaaamsmaadaakaddakkatotiodioveodoioeedvtvababaçsmusSakssapmçumapumuSsmkumkSsupçnnnuuuiiüaaüaüaaaaasklkksslllllnnnkkköövvövyyyooooooeeeaaaeeuuueeeoooeeealrarllraaayyyyyeyeeüüüssgggııııııiiioooooodddtddtdtğğğeeettlllllrrrnnnrrrıııaaaaaayyyğğğzzzheehhezzzrzzrrllnnnlnngggggglllğğğkkkkkkttaaarrraaıııııooommmeeeçççnnntttaaallluuuüüüfffmmmlleedddnnnaaarrrııüüüeeeıııııiişşişşşaaauuuuuutttrrraaarrrnnnororroaaadddaaoooMMMllkkkpppeeeşşşrrrjjjyyykkkrrrkkkkkkmmvvvmmmmmuuukkkoooeeetttmmmbbbaaaaaiiilllnlllnneeeaaaiiirmrrmmaaaiiirrroookkkaaalllllllllrrraaaaaaçççlllsssaaatttdddmmmlllvvviiirrlllmmmiiiiiimmmnnnaaatttaaaııınnnlliiiAAAyyyaaaaaooojjjiiimmmllllllşşşaaaiiiaaaıımmmmmmlllnnnıııllleeaaaaaaeeellleeerrrşşşyyyaaatttmmmllldddssslllüüümhmhmhiiiiiinnnrrriiiaaaaaaaammm///tttTTTkkkııırrnnnaaattteeeaaaşşşhhheeekkkrrrooolllıııkkkaaaaaaaaaaaaaaakkaaaiirrrııınnnşşaaannntttaaarrreeemmmkkkrrrllldddaaaLLLnnrrrtttooommmnnnllllllıııaaağğğjjjcccııımmmiiisssaammmaaaooosssrrrsssiiiaaaakakakaaayyynnnaaasssllllllkkkrrriiikkkiirrrçççllluuueeeyyyiiiıııAAAğğüüürraaarccclllaaallltttmmmiiiııırrrrrrnnnnnııııııdddtttdddtttmmmrrrooonnnyyyüüüıııaaaoooeeeıııkkkooolllaaannnkkkşşşeeeiiirrrııısssaaaııdddrrrvvvsslllnnnBBBııımmmaaaddüüülllmmaaammmçççllleeetttıııçççiiiaaarrrddduuudddnnnaaarrlllaaadddeeeııımmmoookkkaaakkkııınnntttuuuüüüiiikkkaakkkaaauucccşşşTTTdddbbbiiinnnaaaaaaiiikkkıııoooiiioooeeeeeeiiirrrrrrrrrsssmmmşşşyiiyiyrrrlllıııMMMssslllsssçççyyçççiiiaaannntttsssiiiııılllvvgggttttttnnnzzz...lllüüülllğğğyyyiiiaaaaatttmmmeeeıııoootttlllgggaaaöööiiiiiiiiiaaaeeeggmmmiiisss...uuuıııeeööövvvtttbbbaaakkkdddrrrppprrrlllnnnrrrnnnRRRkkkrrrrrrrrrkkkrrruuurrruuaaalllggguu...ubbbgggaaarryyyssseeeaaaaa...ıııkkkoooaaagggyyyaaaıııBBBaaallliiooosssnnnllrrriiitttıııdddiiissskkkgggşşşnnnllllllvvvaaalooolllsssıııaaaaadddeeemmmllllllrrriiieeerrrgggtttaaaiiieeeaaammlllllluuufffaaatttıııkkkuuuaaalllııımmmeeezzzooonnooonnntttkkkfffrrrnnnıııaaaöööeeeüüüaaaööönnnnnnnnnnneeeyyySSSAAAvvvnnneeerrrsssıııııımmmtttrrlllıııtttaatttrrrmmmoooiirrrkkkrrrzzzrrrrrrçççkkkıııııırrrıııaaakkkaaaııılllaaiiirrreeeeeeooorrüüünnnşşdddmmmiiibbkkknnnğğğnnniiiıııçççmmmnnneeerrraaaooolnllnneeelllnnnrrrnnnmmmrrrttnnnmmrrraaaııırrreeemmmaaaoaoaoalllaaaiimmmıııdddccciillltttoooiiitttşşşsssaaadddllleeesssaaaaayyyssskkkıııllkkkdddiiirrllliiiüüümmmrrrrrrsssüüaaannnoootttaaaiiiiinnnaaaııınnniiikkkkkknnnkkkbbbaaaaaaiiiSSS..tttaaaoooooodddrrriiiııııııeeeiiirrrrrkkkkkkçççııımmmğğğşşşsssrrrhhhoookkksssoooiiillliiiiilleeeiiimmmssslllğğğnnnaaaaaaiiilllnnniiinnn...lllgggmmmiiıııçççtttmmümüüvvvlllsssmmmiiiiiinnnkkknnnaaannneeemmmuuuğğlllvvveeeeeeaaalllnnnpppeeeaaaiiieeeiii222BBBeeeoooeeeyyyggguuutttsssnnnooonnnnnnmmmnnniirrreeeeeeoooCCClllüüügggrrreeelllrrreeetttnnlllnnn...uuuoooSSSllleeeiiiuuummmgggtttyyytttooollleeeuuudddttteeerrrlllsssoooşşşkkkSSSüüüoooooozzzuuuiirrrııınnnrrrooommmöööMMMaaaıııeeessskkkdddrrrlllrrrrriiieeetttdddkkkaaallliiiuuuııızzz111nnnrrrüüüAAAMMMğğğmmmüüüuuuiriirrnnnzzzttteee...mmmaaatttaaakkknnn777lllgggmmmooorrryyymmmeeeeeeoootttllllllmmmmeeennnuuuSSSkkkeeerrrkkklllaaaııımmmyyynnniiiiiaaiannnlllyyyiiiüüürrrnnneeemmmtttllleeennnSSSdddBBBvvvaaakkkllllllaaaddd,,,ooorrrMMMkkkaaammmooorrroooaaaiiiaaaüürrraaaaammmlllrrrçççkkkdddüüüyyyttteeennnnnneeeMMMllleeelllıııiiinnnuuurrruuuiiidddrrrtttrrdddmmeeetttdddeeeccclllkkkmmmnnnaaayyyıııaaannnmmmııısssıııaaaeeellloooeüüeüeeeeiiidddgggnnnşşşeeeşşşrrruuussslllkkkaaaaaaaaaiiilllııı’’’lllaaakkkeeesssgggkkkkkmmmiiitttlllzzzıııçççllleeeuuueeennnlllaaaoooeeeoookkknnnrrryyyhhhtttüüünnnuuuiiiiiilllıııeeeiiiüüeemmmöööllleeedddhhhnnnııılllmmmNNNiiieeeüüüllliiiuuuaaaaasssdddrrreeeyyynnnrrreeemmmrrrçççyyyllldddnnnmmmiiirrrnnrrraaaaaammmbbb...üüünnnyyysssllliiirrrlllllliioooaaannniiieeeoodddeedddeeeeeeüüüuuuaaaşşşaaannneeeooosssıııeeessooorrryyyyyyööösssııınnnmmmrrrdddnnndddğğğ---eee,,,ttteeekkkcccBBBkkkrrrğğğiiieeekkeeeeeennnbbbeeeiiiaaaüüüiiikktttnnnFFFooonnn,,,bbbkkksssnnneeettteeeuuuaaassssssrrroookkkuuuooonnnnnnuuueeennnzzzooonnnuuugggkkkııtttiiillleeedddğğğaaannnmmmaaaiiieeekkkbbbnnnllnnlllrrrnnneeekkkeeaaayyymmmyykkktttnnnııırrreeesssvvv---mmkkkiiirrrkkkiiieeeiiigggiiüüülllmmmooohhhttttttttttttrrraaaooorrrBBBeeeeeeşşşnnnyyymmmdddkkkaaaçççeeeıııiiiııırrruuuiiioooyyyvvvooommmtttsssaaarrrmmmooobbbbbbııkkkrrrmmmsssğğğllloooiiibbbpppşşşeeeaaaiiikkkoooşşşşşmmmnnneeeıııüüüşşşaaaeeennnvvvllllllmmmoooiiiggguuukkklllllleeeiiirrrttaaatttııııııvvveeerrrlllaaarrr,,,gggkkkşşşçççıııüüükkkkkkiiiaaaııaaauuudddkkkyyyiiieeennnrrriiiaaaşşşyyynnnsssııınnnkkkrreeeıııaaabbbiiioooaaaçççfffmmm,,,rrrkkkeeeuuummmnnnçççmmmşşşlll..iiibbbaaannncccrrraaaooollldddoooiiiooo...nnnyyyaaaiiimmm,,,ğğğtttaaaıııtttaaaiiilllsssiiilllaaaeeekkkooorrrıııuuueeellleeeşşşşşlllaaammmıııtttkkktttkkkyyyllleeeyyyeeeeeetttrrrAAsssaaaaaammmaaakkklllpppeeeooorrrııırrrAAAtttnnnaaammmııımmkkkggglllıııyyyooo...eeeüüürrrnnnüüümmmüüüooooooşşşyyyeeekkkaaarrrsssrrrlllfffüüülllrrrttteeetttaaaüüülllyynnnaaaiiinnnıııaaammmnnkkknnnaaakkkkkkooolllaaarrraaaaaaııılllaaarrrlllrrrııeeeeeesssllltttrrrgggıııaaarrşşşııçççüüüeeennnsssdddnnndddmmmrrrrrrtttkkkcccssslllaaarrrlllgggsssiiirrrrrnnntttkkkmmmııBBBtttrrrrrraaaıııiiiııılllaaaıııkkkkkkmmmooonnnuuuüüüssseeedddvvvaaaeeeaaaaaadddaaatttcctttiiiııınnnbbbeeennnğğğıııoooıııllliiisssiiirrriiillllllrrllllllkkknnnnnnnnnnnnnnnnnüüünnnkkkuuukkknnnaaaaaaeeeaaeeeaaaşşşrrrffffffııııııııııııiiiiiiiiıııiiiıııııılll... JksJk1sgJ11gsbkudududaüüüaaooeeoaooo999yyyppprrrrrznnnğgğğgg888eeeççoooıtttrurruu555lkkkeerrrunnnuuallloookklllaaadddyyyriiiyyyllllınnnaaaaaüüüeeıııammmlll'''nnnşşmmmııışttdddnnnıiiııammmııışşşrraaadddğkkküüümm,,,oooaaaınnnzzzTTTdmmmiiaaaaaeeeşşaaaaAAAnnntttrrrlleeekkkıııiiieecccvssslllnnnnnnaaarrmmmaaalllettteeeddhhhıııkkkraaakkkiiaairrlnnnooossssssm111hhheeeyyynnniii999[[nnniiiiaaalllttt33999şkkkrrrkkk’’’vvv--tooo777dddrrr44ieeelllroooaaa]]üüü.nnn..vvvNNNaaaiiiDDDeeekkklllRRoookkkaaaeeemmmggg111aadddpppooouuuhh999oooeeeeeelllcccmm999tttmmmaaannnooohhh999rrrbbbaarrriiiiiiaaa’’’kkknnrrrdddkkk[[[oooaaa222iiicccaaaçççvv]]]kkksssiiieeZZZnnnçççeeetttaaaaaannnhhh[[[lllaarrr111kkkoooıııdddaaarrşşş]]]rrrnnnkkfffooommmoooıııgggaağğğvvvnnnnnaaaddrrreeeddduuulllvvvaammmaaaaaadddşşeee111nnnrrraaallaaaddd999aakkknnnaaaaaagggrr888iiirrrıınnnnnneee666kkkllleeemmmaaaiiiddlllşşşyyydddeeeoootttıııaaabbbiiirrrlllvvmmmrrrşşşıııiiiiiiiieennnlrllrrçççllleeeaaaiiidddeeeiiinnnnnrrrnnnnnqqaaatttıııiii gerçekleştirmişlerdir [3-4]. Rahman ve arkadaşları d ve q

gerilimlerinin bulunması için belirli katsayılara dayanan bir yöntem kullanarak doğrudan moment kontrolünü gerçekleştirmişlerdir [5]. Luukko ve arkadaşları doğrudan moment kontrolünde vektör seçme algoritmasına sıfır vektörlerini ilave ederek anahtarlama tablosunu geliştirmiştir [6]. Vaez Zadeh ve arkadaşları deneysel bir vektör kontrollü denetleyici üzerinde TMS320C31 DSP kullanarak sabit moment kontrolünü gerçekleştirmiştir. DSP teknolojisinin motorun dinamik davranışını karşılayamamış olmasından dolayı bu çalışmada momentin istenilen değerlerde ve istenilen sürede cevap vermesi mümkün olmamıştır [7]. Dariusz ve arkadaşları uzay vektör modülasyonunu DSP vasıtasıyla uygulayarak doğrudan moment kontrolünü gerçekleştirmişlerdir [8]. Balazovic ve arkadaşları sürekli mıknatıslı senkron motor için moment kontrolünü ve vektör kontrolünü açıklayan bir teknik rehber yayınlamıştır [9]. Zhao ve arkadaşları çok yüksek hızlarda 20000 rpm sabit mıknatıslı senkron motorun DSP tabanlı kontrolünü gerçekleştirmişlerdir [10]. Popescu ve arkadaşları tek fazlı sabit mıknatıslı senkron motorun moment davranışını incelemişlerdir [11]. Luukko ve arkadaşları doğrudan moment kontrolü için farklı rotor ve yük açıları tayin yöntemleri sunmuşlardır. Yük açısını SMSM denklemlerinden doğrudan doğruya hesaplamışlardır. Bu hesaplamalarda tanjant fonksiyonundan faydalanmışlardır. DSP vasıtası ile tetikledikleri inverter ve motor test düzeneğinden alınan sonuçlara bakıldığında rotor açı değişimi tahmininin osilasyonlu olduğu görülmektedir. Gerçek rotor açısı ile tahmin edilen değer arasında, osilasyonun yaşandığı periyot aralıklarında hata artışı olmuştur. Bu hatayı kompanze edebilmek için PID katsayılarının çok yüksek tutulması gerekliliği ortaya çıkmaktadır [12]. Noriega ve arkadaşları DTC için bulanık mantık kontrolcüsü tasarlamışlardır. Bulanık mantık üyelik fonksiyonları için moment hatasını ve stator akımını kullanmışlardır. Benzetim çalışmalarının yanı sıra deney çalışmalarını Platform III adındaki bir AC motor sürme düzeneğinden faydalanarak bu sürücünün yazılımına bulanık mantık fonksiyonlarını eklemişlerdir. Hem benzetim sonuçlarından hem de deneysel sonuçlardan alınan grafiklere bakıldığında stator akımının dalga formunda olmadığı ve bir sonrası belirsiz ve rastlantısal şekillerde çıktığı gözlemlenmiştir. PI kontrollü histerisiz DTC metoduna göre akımda çok fazla bozulma meydana gelmiştir [13]. Wang ve arkadaşları DTC için uzay vektör modülasyonunda referans akı vektörü hesabını geliştirmişlerdir. Bunun için gerilimin periyoda bağlı trigonometrik fonksiyonunu çıkartmışlar ve düzlem dönüşümlerinde faydalanarak akımın açısal frekansına bağlı olarak sıfır vektörlerinin kullanım periyotlarını hesaplamışlardır. Ancak bu çok karmaşık kontrol yapısı benzetim olarak yapılmış ve deneysel anlamda gerçekleştirilmemiştir. Benzetim sonuçlarına bakıldığında moment grafiğinde gerçek değerle hesaplanan değer arasında uzun gecikme aralıklarının olduğu gözlemlenmiştir [14]. Swierczynski ve arkadaşları uzay vektör modülasyonu yöntemiyle sürülen bir inverter kullanarak DTC metodunu toplu taşıma araçlarında kullanılan yüksek güçlü bir SMSM üzerine uygulamışlardır. Bu çalışmada yapılan MATLABTM benzetim çalışmasının doğrudan uygulanabileceği platform olan DSPACE 1103 kontrol ünitesi kullanılmıştır [15]. Guo ve arkadaşları doğrudan moment kontrolünde uzay vektör modülasyonunu deniz araçlarında kullanılmak üzere bir matriks dönüştürücü üzerine uygulamışlardır. Çift uzay modülasyonu tekniğinin kullanıldığı bu çalışmada matriks dönüştürücü için sinyaller DSP tarafından üretilmiştir. Ancak matriks dönüştürücünün çektiği akım incelendiğinde toplam

harmonik bozulumunun çok yüksek olduğu gözlemlenmiştir [16]. Geyer ve arkadaşları anahtarlama frekansını ve buna bağlı olarak kayıpları azaltan bir model ön görülebilir kontrol algoritması uygulayarak SMSM’nin doğrudan moment kontrolünü gerçekleştirmişlerdir. Bu sayede anahtarlama kayıpları 50%, THD 25% oranında azaltmışlardır [17]. Ozcira ve arkadaşları DTC gözlemleyicisiz ve sensörsüz hız kontrolü simülasyonunu sürekli mıknatıslı senkron motor için gerçekleştirmişlerdir [18]. Bossoufi ve arkadaşları ve sürekli mıknatıslı senkron motor için FPGA temelli bir uygulama gerçekleştirmişlerdir. Ancak bu uygulamada FPGA için 50Mhz sistem frekansında çalışmışlar bu nedenle yüksek anahtarlama frekanslarına ulaşamamışlardır [19].

2. Sürekli Mıknatıslı Senkron Motorun Doğrudan Moment Kontrolü

Doğrudan moment kontrolünün temel prensibi stator manyetik akısı ve momentin referans ve gerçek değerlerine arasındaki farka bağlı olarak uygun stator gerilim vektörlerinin seçilmesidir. Sürekli mıknatıslı senkron motorda, mıknatıs manyetik akısı sabit olduğundan moment kontrolünde, darbe genişlik modülasyonu (PWM) karşılaştırıcısı ile oluşturulan akım kontrol devresinin kullanılması zorunluluğu ortadan kalkar. Bu nedenle sürekli mıknatıslı senkron motorlarda doğrudan moment kontrolü, PWM akım kontrolü yardımıyla yapılan moment kontrolüne göre daha az parametre bağlılığı ve hızlı moment cevabı gibi avantajlar sağlar. Sürücü sistemleri gibi karmaşık yapılarda kullanılan kontrol yönteminden bağımsız olarak, kontrol değişkenlerinin sayısının düşürülmesi, sistemin parametre bağımlılığının azaltılması sistemin uygulanabilirliği açısından zorunlu hale gelir. Bu nedenle elektrik makinesine ait üç fazlı denklemler iki faza indirilerek işlem yoğunluğu ortadan kaldırılabilir ve yüksek dinamik performans için akım kontrolü, rotor akı referans sisteminde gerçekleştirilir. Aşağıda bu çalışmada kullanılan doğrudan ve dolaylı vektör kontrolünde kullanılan referans sisteminde motor denklemleri ve sürekli mıknatıslı senkron motorun matematiksel modeli verilmiştir.

3. Rotor Referans Sisteminde Motor Denklemleri ve SMSM’nin Matematiksel Modeli

Stator manyetik akı vektörü ψ s ve rotor manyetik akı vektörü ψ M Şekil 1’de görüldüğü gibi rotor akı (dq), stator akı (xy)

referans sistemlerinde çizilebilir. Stator ve rotor manyetik akılarının arasındaki açı δ, yük açısıdır. δ sabit bir yük momenti altında değişmez. Bu durumda stator akısı da, rotor akısı da senkron hızda döner. Ancak farklı yüklerde δ değişir. Burada, stator akımının dönüş hızı ya da δ ’deki değişiklik kontrol edilerek, momentteki artışın kontrol edilebileceği gösterilmiştir.

y

q

β

α

isq

is

θr δ

isx ψs

d

isd

ψM

Şekil 1. Farklı referans sistemlerinde stator ve rotor akıları

Özçıra S., Bekiroğlu N., Şenol İ., Ayçiçek E., Sürekli Mıknatıslı Senkron Motorlarda Doğrudan Moment Kontrolünün İncelenmesi ve Benzetim Çalışmasının Gerçekleştirilmesi, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 2, Sayı 3, Syf 1-6, Haziran 2012

  sd Lsdisd  M

 sq  Lsqisq

usd

Rsisd

 r sq

usq

Rsisq

 r sd

 sdisq

 sqisd

M isq

Lsq  Lsd

isdisq 

Sürekli mıknatıslı senkron motorların yapısal farklılıklarına göre d ve q eksenleri endüktans değerleri eşit yada farklı olabilir. Bu çalışmada benzetimi gerçekleştirilen motor, rotor içine gömülü mıknatıs yapısına sahip olduğundan, d ve q eksenleri endüktans değerleri farklıdır. Denklem (6)’da verilen moment denklemi daha basit bir şekilde ifade edilebilir. Denklem (7) ile verilmiş olan ifade, Şekil 1. de gösterilmiş olan  yük açısı yardımıyla yapılan dönüşümü ifade etmektedir. Denklem (8)’de verilen trigonometrik ifadelerin bileşenleri (6)’da yerlerine yazıldığında denklem (9) elde edilir.

Fd

Fq

cos  sin 

sin  Fx 

cos

Fy

F; gerilim, akım ya da manyetik akıyı temsil etmektedir [4]. Şekil 1’den;

sin    sq

cos   sd

olduğu bulunur. Burada ifade edilen |s|; stator manyetik akısının genliğini gösterir. Şekil 1 yardımıyla gerekli ifadeler yerine yazılırsa;

     Te

isx sin  isy cos

 sq isx cos  isy sin 

 isx 

2 sd

isx

2 sq

  

ps

İfade (9)’dan stator akımının y-eksen bileşeniyle momentin doğrudan orantılı olduğu anlaşılmaktadır.

DTC’nin temel prensibi, uygun anahtarlama tablosundan doğru gerilim vektörlerini seçmektir. Bu seçim, moment ve stator manyetik akısının histerezis kontrolüne dayandırılır. Bu sayede stator manyetik akısının genlik ve hız değişimi doğru stator gerilim vektörleri seçilerek kontrol edilmiş olur. Stator manyetik akısı denklem (10) ile hesaplanır.

t+t

     s

us  Rs is dt

Denklem (10)’daki stator direnci ihmal edilerek, stator

manyetik akısı, gerilim uzay vektörünün integrasyonu ile

doğrudan belirtilebilir.

  s  usdt

Ancak düşük hızlarda gerilim çok düşük olması, omik gerilim düşümünün etkili olması nedeniyle stator dürencinin ihmali düşük hızlarda integratör hatalarına neden olabilir.

Denklem (11)’den stator manyetik akısı ile gerilim uzay vektörünün aynı yöne sahip olduğu anlaşılmaktadır. Bu yüzden uygun gerilim uzay vektörlerinin seçimi ile stator manyetik akısının genlik ve yön kontrolü mümkündür.

Stator manyetik akısının genliğinin kontrolü için gerilim vektörleri seçilir. Gerilim vektör düzlemi Şekil 2’de görüldüğü gibi altı bölgeye ayrılmıştır. Her bir bölgede en düşük anahtarlama frekansını veren iki komşu gerilim vektörü, verilen sıraya göre  s ’in genliğini arttırmak ya da azaltmak için seçilir.

v4 v3

v4 v5

v5 3 v3

v6 4 v4

v4 2 v2

v3 v2

v1 1 v3

v5 v6

v5 5 v1

v6 6 v2

v2 v1

v6

v1

Şekil 2. Uzay vektör modülasyonunda vektörler

Burada, stator manyetik akısı 1 bölgesi içinde saat dönüş yönünün tersine hareket ettiğinde, gerilim uzay vektörü v2 stator manyetik akı genliğini arttırmak için ya da gerilim uzay vektörü v3, genliği azaltmak için seçilmektedir. Stator manyetik akısı saat dönüş yönünde hareket ettiği zaman, hala

1 bölgesinin içinde ise, o zaman v6 genliği arttırmak, v5 ise; genliği azaltmak için seçilecektir [18].

Çizelge 1. Anahtarlama vektörleri

ψ te

(1)

(2)

(3) (4)

(5)

(6)

V2 V3 V4 V5 V6 V1 (110) (100) (101) (001) (011) (010)

V7 V0 V7 V0 V7 V0 (111) (000) (111) (000) (111) (000)

V6 (101)

V1 (001)

V2 (011)

V3 (010)

V4 (110)

V5 (100)

V3 V4 V5 V6 V1 V2 (010) (110) (100) (101) (001) (011)

V0 V7 V0 V7 V0 V7 (000) (111) (000) (111) (000) (111)

V5 (001)

V6 (011)

V1 (010)

V2 (110)

V3 (100)

V4 (101)

Bu çalışmada her anahtarlama periyodu için stator manyetik akısı değişim aralığı 2 s olarak alınmış. Aynı şekilde moment değişim aralığı da 2te olarak belirlenmiştir. Çizelge

1, bir örnekleme periyodu içinde uygulanması gereken gerilim vektörlerinin sıralamasını, akı ve moment değişimlerine bağlı olarak göstermektedir. Buna göre akı histerezis denetleyicisinin çıkışı, akı değerinde artış gerekli olduğunda ds  1 düşüş gerekli olduğunda ise ds  0 olarak tanımlanmıştır. Aşağıda iki seviyeli histerezis denetleyicisine ait bağıntı verilmiştir.

d

s

1, 0,

 s  sref   s  s  sref   s

Moment histerezis denetleyicisinin çıkısı ise momentte bir artış gerekli olduğunda dte  1 düşüş gerekli olduğunda ise dte  1, gerçek moment değerinde bir değişim gerekmediği durumda ise dte  0 olarak tanımlanmıştır. Aşağıda üç seviyeli histerezis denetleyicisine ait bağıntılar verilmiştir.

1, 

te  teref  te

0,

1, 

te  teref  te

0,

evirici Vd

SMSM

ref Teref

ic ib ia

anahtarlama tablosu

33 22

tan 1

is

is

sq

sd

r

s s

s

1 0

cos2 /3 sin2 /3

cos  4 sin 4

/3

/3

a b

c 

d q

csoisnθθrr

sin θr cos  θr

 

3 faz stator akımlarının dönüşümünde rotor açısının kullanılmasından kaçınılarak sabit düzleme dönüşüm gerçekleştirilmiş ve açı bilgisinin kullanılması sırasında oluşabilecek hatalardan sakınılmıştır. Ancak Çizelge 1’den görüldüğü gibi stator akı vektörünün bölgesinin bilinmesi gerekliliği nedeniyle stator akısı vektörünün açısının bilinmesi gerekmektedir. Bu nedenle rotor açısı kullanılarak Park dönüşümü gerçekleştirilmiştir.

4. Sürekli Mıknatıslı Senkron Motorun Doğrudan Moment Kontrolüne Ait Benzetim Çalışması Sonuçları

Benzetim çalışmasından elde edilen sonuçlar örnekleme zamanı 100μs için aşağıda gösterilmiştir. Akı referansı 0.533Wb olarak uygulanmıştır. Bunun dışında moment referansı olarak; t=0.03s ’de 2Nm ’den -2Nm ’ye ve t=0.09s’de ise -3Nm ’den 3Nm’ye değişim basamağı uygulanmıştır. Bezetimi yapılan motor Siemens marka rotorunda ferrit mıknatıslar bulunan, 1.5 kW, 4 kutuplu, 50 Hz, 380V nominal gerilim ve 3.2A nominal akım etiket değerlerine sahip sürekli mıknatıslı senkron motordur. Şekil 4’te görüldüğü gibi stator akısı cevabı yaklaşık olarak 0.534 ile 0.522 Wb arasında değişmektedir. Akı referans değeri 0.533Wb bu aralık içinde bulunmaktadır. Şekil 5’te stator manyetik akı vektörlerinin vektör yörüngesini düzgün bir biçimde takip ettiği görülmektedir. Şekil 6’da verilen akı bileşenlerinin birbiriyle uyumlu olduğu görülmektedir. Şekil 7 de eksen dönüşümü kullanılarak id,q ve Vd,q grafikleri elde edilmiştir. Buna göre q bileşenin elektromanyetik moment üretimine katkısı olmadığı ve moment bileşeninin d ekseni akımı olduğu görülmektedir. Şekil 8’de ise eksen dönüşümü kullanılarak Vd,q grafikleri elde edilmiştir. Şekil 9 ve 10’dan görüldüğü üzere moment referansı moment cevabına oldukça yakındır. Şekil 11’de ise moment değişimleri sırasında hızda meydana gelen değişim grafiği verilmiştir.

Şekil 3. Benzetim çalışması gerçeklenen sistemin blok şeması

Benzetim çalışması gerçekleştirilen sistemin blok şeması Şekil 3’de verilmiştir. Üç fazlı büyüklükler 2 fazlı büyüklüklere indirgenerek değişken sayısı azaltılmıştır. Bu işlem şemadan da görüldüğü gibi bir kez stator akımları için denklem (14)’te verilen Clarke dönüşümü ve akı için denklem (15)’te verilen Park dönüşümü kullanılarak gerçekleştirilmiştir.

Şekil 4. Stator manyetik akısı benzetim cevabı

Özçıra S., Bekiroğlu N., Şenol İ., Ayçiçek E., Sürekli Mıknatıslı Senkron Motorlarda Doğrudan Moment Kontrolünün İncelenmesi ve Benzetim Çalışmasının Gerçekleştirilmesi, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 2, Sayı 3, Syf 1-6, Haziran 2012

Şekil 5. Stator akı yörüngesi

Şekil 8. Vd ve Vq akımlarının değişimi

Şekil 6. Stator manyetik akı vektörleri s ve s benzetim cevapları

Şekil 9. Referans moment

Şekil 7. id ve iq akımlarının değişimi

Şekil10. Gerçek moment benzetim cevabı

Şekil 11. Hız benzetim cevabı

Bu çalışmada sürekli mıknatıslı senkron motorlarda doğrudan moment kontrolü incelenmiş ve bir benzetim çalışması gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen benzetim çalışmasında belirli stator akı ve moment referansları, hesaplanan değerler ile karşılaştırılarak hatalar, histerezis karşılaştırıcılarına verilmiş, akı ve moment karşılaştırıcısının çıkışları, stator akısı uzay vektörünün konumu ile uygun gerilim vektörünün seçilmesinde kullanılmıştır. Stator akı vektörleri sonuçları ayrı ayrı gösterilmiş, buna göre stator akı vektörlerinin, anahtarlama tablosunun gerçeklediği yörüngeyi takip ettiği gözlemlenmiştir. PID gibi kontrol döngüsü geri besleme elamanları kullanılmadan moment cevabının referans değeri sağladığı görülmüştür. DTC ile motor ve yük parametrelerinin değişimlerinden etkilenmeden, motorun moment ile akısını etkin bir şekilde ve istenen yörüngede doğrudan kontrol etmek mümkündür. Özellikle yüksek dinamik performans gerektiren uygulamalarda, hızlı moment cevabı sağlayabildiği için DTC metodu, diğer kontrol yöntemlerine göre önemli bir avantaja sahiptir.

[1] Depenbrock, M., “DTC leans on the theory of fieldoriented control of induction machines and the theory of direct self-control”, Etz-Archive BD.7, H7, pp. 211-218, 1985. [2] Takahashi I., Noguchi T., “A New Quick Response and High-Efficiency Control Strategy of an Induction Motor”, IEEE Trans. on Industry Applications, Vol.IA-22, No. 5, pp. 820-827, 1986. [3] Zhong, L.; Rahman, M. F.; Hu, W. Y. & Lim, K. W., “Analysis of Direct Torque Control in Permanent Magnet Synchronous Motor Drives”, IEEE Trans. on Power Electronics, Vol.12, No.3, pp. 528-536, 1997. [4] Zhong, L.; Rahman, M. F.; Hu, W. Y.; Lim, K. W. & Rahman, M. A. “A Direct Torque Controller for Permanent Magnet Synchronous Motor Drives”, IEEE Transactions on Energy Conversion, Vol.14, No.3 pp. 637-642, 1999. [5] Rahman, M. F.; Zhong, L. & Haque, E., “Selection of Voltage Switching Tables for DTC Controlled Interior Permanent Magnet Motor”, School of Electrical Engineering and Telecommunications Lect. The University of New South Wales, Sydney, 1999. [6] Luukko, J., “Direct Torque Control of Permanent Magnet Synchronous Machines-Analysis and Implementation”, Disseration Lappeenranta University of Technology, Stockholm, 2000.

[7] Vaez-Zadeh, S., “Variable Flux Control of Permanent Magnet Synchronous Motor Drives for Constant Torque Operation”, IEEE Transactions on Power Electronics, Vol. 16, No.4, pp. 527-534, 2001. [8] Dariusz, S.; Martin, P. K. & Frede, B., “DSP Based Direct Torque Control of Permanent Magnet Synchronous Motor Using Space Vector Modulation”, Proceeding of the IEEE International Symposium on Industrial Electronics ISIE, pp. 723-727, 2002. [9] Balazovic, P., “3-Phase PM Synchronous Motor Torque Vector Control. Application Note DRM018, Motorola Czech System Laboratories, 2003. [10] Zhao, L.; Ham, C. H.; Wu, T. X.; Zheng L.; Sundaram, K.B.; Kapat, J. & Chow, L., “DSP-Based Super High-Speed PMSM Controller Development and Optimization”, Digital Signal Processing Workshop and the 3rd IEEE Signal Processing Education Workshop, pp. 187190, 2004. [11] Popescu, M.; Miller, T.J.E.; McGilp, M. I.; Strappazzon, G.; Trivillin, N. & Santarossa, R, “Torque Behavior of OnePhase Permanent-Magnet AC Motor”, IEEE Transactions on Energy Conversion, Vol. 21, No. 1, pp. 19-26, 2006. [12] Luukko, J.; Niemela, M. & Pyrhonen, J., “Estimation of Rotor and Load Angle of Direct Torque Controlled Permanent Magnet Synchronous Machine Drive”, IET Electronics Power Applications, Vol.1, No. 3, pp. 209-306, 2007. [13] Noriega, G.; Restrepo, J.; Guzman, V. ; Gimenez, M. & Aller, J., “Direct Torque Control of PMSM using Fuzzy Logic with PWM”, Proceedings of 42nd International Universities Power Engineering Conference UPEC, pp. 203-209, 2007. [14] Wang, L. & Gao, Y., “A Novel Strategy of Direct Torque Control for PMSM Drive Reducing Ripple in Torque and Flux”, Proceedings of IEEE International Electric Machines & Drives Conference IEMDC, pp. 403-406, 2007. [15] Swierczynski, D.; P. Wojcik, P.; Kazmierkowski, M. P. & Janaszek, M., “Direct Torque Controlled PWM Inverter Fed PMSM Drive for Public Transport”, Proceedings on IEEE International Workshop on Advanced Motion Control AMC, pp. 716-720, 2008. [16] Guo, Y.; Xianbing, C. & Chen, C. L. P., “DTC-SVMbased Matrix Converter for a PMSM in a Vessel Electric Propulsion System”, Proc. of the IEEE Control and Decision Conference and Chinese Control Conference, pp. 3397–3401, 2009. [17] Geyer, T.; Beccuti, G. A.; Papafotiou, G. & Morari, M., “Model Predictive Direct Torque Control of Permanent Magnet Synchronous Motors”, Proceedings of IEEE Energy Conversion Congress and Exposition ECCE Atlanta, pp. 1-8, 2010. [18] Ozcira, S.; Bekiroglu, N.; Direct Torque Control of Permanent Magnet Synchronous Motors in “Torque Control”, Editor: Moulay Tahar Lamchich, Chapter 6, pp. 129-154, 2011. [19] Bossoufi, B; Karim, M; Ionita, S; Lagrioui, A; “The Optimal Direct Torque Control of A PMSM Drive: FPGABased Implementation with Matlab & Simulink Simulation” Journal of Theoretical and Applied Information Technology, Vol. 28, No. 2, pp. 63-72, 2011. [20] Ozcira, S., Bekiroglu, N., Aycicek E., “Speed Control of Permanent Magnet Synchronous Motor Based on Direct Torque Control Method, Proceedings on International Symposium on Power Electronics, Electrical Drives, Automation and Motion SPEEDAM, pp. Ischia, 268-272, 2008.

Aydın M., Ocak O., Çırpanlı Albaş G., Kalıcı Mıknatıslı Senkron Motorların Doğrudan Sürüşlü Beyaz Eşya Uygulamalarında Kullanımı, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 2, Sayı 3, Syf 7-11, Haziran 2012

Kalıcı Mıknatıslı Senkron Motorların Dorudan Sürülü

PPeerrKKmmaaaallıınncceeıı nnMMttBBBııMMkkeeennyyyaaaaaaaggttzzzHnnıısseeEEEollttıımSSyyySSeaaayyeennnnAUUUcckkpyyyhhrrpgggrrooluuuoonninnalllaaaMMnoommmuucooessaaattlllooAMMaaarrrrrpllooıııaapnnnttrrloodddiıırrcnnaaassaDDKKKtUUiooouuussneellllllrrddsaaauunnniiddnnıııaammmDDnnıııiiSSrreeüüccrrttüü--DDllrrüüiivvee PermanMeenttinMAYaDgIHHnNeoo1t,2mm,SOeeynAAuczpphhpparllnoiinaaOnnoCuccAeesKAAM2,ppGopptülloniirccsusaattÇUiiooısrnnpeadssnilınADLBirAec3t-Drive

Metin Metin

AAYYDDKKIIooNNcc11aa111,,ee22MMM,,lliiOOeeeÜÜkkkMaaannuutttiiezzrrrvvtooohhineennnaa.rraiiinnssykkkiidttOOieeMMMnss@CCiiüüü,,AAkhhhoUUKKeeecammnnn22e,,dddluuiGG.iiiettsssdttüüllleeuiiinn.pptrssiiieeuu,,BBBKKÇÇööölllooıı...rrccppaaaaeennlliillıı

ALBA3 ALBA3

K2 oAcra-eGlieÜBMnöielvt.i,ne.MrasyidDtienSs@iM,koUcoamteoluir.etdTteua.ptsrea,rıKmocLatedl.i

2 2

AAKKrrOO--GGUUeeTTBBeeMöökkoegllnnt..uioo,,nz.pphMMaaaayndDDrr@ikknSS,,m@BBdMMksoaamcoooaiittetssooolkkirrr..eeecdTTollueemaa.,,tssraaKKrrooıımmccaaLLeellttiidd..

KOU Tekogn3uoAzphraa-nGr@ke,mBMdsameoritksoker.zecoilem, Kocaeli

AARRÇÇEEogLLug33[email protected]eems..@,,MMdsaTTmreecuuorrezztkkloillkeeraa..zzcc,,ooiimmssttaannbbuull

ARÇEgLunKsu.Aalb.as.@, aTrcuyezolilkau.cn,olumsktlaarnınbınulve moment/aırlık oranlarının fazla olması [email protected] tercih edilmeye balanmılardır [1-3]. Özellikle

Bu çalımada dorudan süÖrüze(tDS) beyaz eya uygulaması

Bigçeuirnççeakkllıaelmıtciarı dilamveidytoair.ruFsüdararenkkllısioüÖlrumükzıkesn(atDaytSııss)ıl-ıbkueytbuaiprz

motor tasarımı seayyıası usyegçeunlaemklaesrıi

Binçuicneçleaknlıamlmıica,ı duavyegdyuoanrkusoüdmraebnkilnsiaüsrmyüoınkn(DbaetSıls)ilrıbleenybmairzi,emvyoeartoilureyngtutaalsasamarrıamımsı

kgiçreiirntçeerklkelareilıtcidrı iolmvreiuytlaitru.suFsünardreakkllıimoloumtkoıkrsnaaeytlııessıkl-tıkruotbmuiaprnsyameytoıisktoı, rsteeçrteamnsaeaklrlıemvreıi

yignaecpreçılseeaknlmeiti,rainlumaylgiizutlinerr. ikFoamrbgklieınraoçesluykoklensatibyreıisleiır-rkleeukntumpims, aovyteıosrrıilseençteatansesaakrlrıemımrıi ksinorcinteellarenlnedmrıiriıld,mouıyrgvuueltnmusokuotnomdrbapirnomatsoytoipnr abeealelmikrtalresonımnmaaing,yeetviterikrili,mletinetritmra.asal rıvme ykaripteısralelri daonarliuzllteursiundgaermçeoktolertierlielekrtreokmanmyoetiokr, tertamsaalrımveı

Aysoannpalıahsantaldrırılkamenılaimlvizeelelmerrio:torDgpeorroçrteouktdlieapnatiraiSlmeürraeüskın, a KgmeaotlitırociırlmiMtıiakrsn.aartımslı

Msoontloarn,dPırMılmMıotvoerm, SootonrlupEroletomtiapnlaaramAnaasılnizai getirilmitir.

MAAnnoaatohhrtt,aaPrr MkkMeelloiimmtoeerll,eeSrro:: nlDDu ooEAlrrebuumsddataarnnnalacrSStAüünrrüüali,,zi

Kalıcı Kalıcı

Mıknatıslı Mıknatıslı

ySaenUkyrgounlaMmoatloMvdTTaaihhrroriiretisslocoıatpprun-,aarsdPppdrısieeMnlvarroetMttaaDKhalloonkktomssdoureaap,lbbloSraooalopuuuenpnttldnluaaiıuaamEAAmppnlceenbebbrreıemmmssrSaattaarrpcnnnüopaaleeamlccnnrircttbttüAaimmntniaaoalggtnliüinnosz.eeni ttsWmmaiootrhettooinrrinddtvheeessitiggisgnntautdffeooydrr,

Tadinhrdiescatpp-adpprrieovrpertaihaloktems ceaobmaopubptinlaiaatpniocerenmiasapnfpoelunicntadmt.iaoMgnnos.etotWrmeiotlhetoicntrrodthmeesaigsntuedftoiycr,

Synchronous dvMaierrseiogcotnu-t,sdortshirlveoesrtmhaUaonlmdsaeenpdodalpseptirnlnuiuacmntDucbreeairlarapceonpcmalilctbya-isnteDiasotnairosri.nevsWaealiltrhecionimntvphelesetiesgdtautdfeoydr,

me

Appliance

Applications agvanivrdeionaupdsperssoliogptnriasntpedecpoifomilcebaitnioauntmisobnaernisdcfoothmuenbdimn. aoMtioortnosprraeorlteoctytirnpovemeswatigognraketteidcs dastneasdritgaendp,.ptrhoeprrmiaatleacnodmsbtirnuacttiuornalisafnoaulnydse. sMaorteoralelleccotmropmleategdneftoicr

dgievseignnd, ethsiegrnmaspl eacnidficsatrtiuocntsuraanl danthaelysmeostaoreparloltocotymppelewteodrkfoirs

Ouzhan OCAKKgs2tiae,vyreGtwneodüdr.nedsssi:gunDÇsipırercpitfa-iDcnarlitıvioeAn, sLPaBenrAdmtah3neenmtotMoragpnroetotMypoetowr,orkPMis sMtaorttoerd,.Finite Element Analysis.

MieeÜkBManötielrvt.oi,nen.MraisykidDtieMnSs@iüM,khoUecoRM(mbbMKRRKamnNteiiaaaeeoırroodlkedddççyyuittr.oinoowwyyyooetsdakkeeerrdTtoolt,y,llleurrıimaFFsAAAdd.pltsiissraikkkiuuennu::arıııyyii,ımBlllttrnggıııeeıDDKuuSSSömEElliiüüüIlaao1rrllr.rrmmeee9oceeeLccmm8nkkkaaatt0t--eeddllleiiiDDd’nnaaBllMMMtt.rriiiioAAvvııırkkknneeyssonnn111,,aaıınkklaaall...l)yylltttaPPııııssrkkssseeiiıvllllssGGGnrrıııaae..mm(((iiiRRRaarrrbSnnAAAiiiakkmeeuuSSSnnıCllMMMnttllaaod)))nnaMMıımmmll(mmaaSoookggaaatttennooomkkeerrrfttalllaaittaaanrddirrriııuMMnrrgggm..üüüoonnnttaooüüürCNNrrdmmm,,oıddnüüübFFdPPzzzaeedddalMMBBtneee) Teknopark, Bab(SiNiüsrerçkeokedkllyiem,i(uuKvymegoyuaclIaarmoeSnaaldibaiBt)orsoMınk)lııkknvlaetısSlıkmuCl(lSaoMnıl()mSamktoartdoiıurrml.ar CNbodibrFçaeolBtk)

oguzhan@mdsmo(muNytıogkeruon.cldaaotymımmslaaiduraımnaseI1rn9ok8nr0o’nBl,i oDryoCınllv)aerıvknelasbSikamsıCennodkar(oSnkaemfoainrtioiunrmlaraınrCdoyınbedraialntn)i hmSıüızkrleınckaaltiısalla(mrvıaenya 1b9Sa8a0lba’ilmti)ıytıMırl.lıakBrnıunatımsbloıatoı(rnSldaMar, )akseemnfokintrooinrnlaryaardbaıinrdçDoaCkn

RÇEL3AKrA-G.e.M, TeuühmmhSuurzazyıyıküoozzcegglrellttireauuııoomezcckll,rraaaliliaaemmçrraaosııaaillktnn(mmddaviaanaaenskkyyyaauubaayasslleeullıvaadnnbbelnnaSkkaaıırrallooaaullbaammnnyimmt,,g)aaıııuDDryyllaattıCCaııMkccrrmlaa..vvaıakeerBBdıınnkkauuaööı,lltnaazzımmssveeliileooıkkrdttuuioossümyyee(rrSllggnnlüaaeMuukkrrkr,,llrriaaoo)naammnnissnoaaeemmlllnnmaayookkrrüattrrooksoobbırrsnn,aalleaakrryyttaaıımaannoddboolyyaamimlleermmçDDrraeiioaasnnnCCıkktii, gunsu.albas@arcümezloiektro.ecrolaçmroıkn skauyllıadnaıluamygauylaacmaadı aö, zveleruimygleurlianminalayrükbsaektaoolmlmaasık, hüzacerime leçroikninsayıvdea uaygıurlıakmlaardınaı,nverdiümlüekrininolmyüaksıs,ek moolmmaesnıt, yhoaciumnlleurkinlairnınınveve amıormlıkelnatr/ıanınırlıkdüorüaknlarıonlmınasfıa,zlamoolmmeanstı nedeniyle tercih edilmeye balanmılardır [1-3]. Özellikle

gyoünuünmlüuzkdlaerınırnobvoetlumomoetonmt/asyırolınklarodranlakrıunlılnanıflaaznla oslemrvaos-ı ymnoeodteuonrlilayurlkdelaa,rteınsracınvihuvnemdamilmvoemeyebenety/baazılrealınkymaıosrlaeankrdltaöırrılne[ır1nin-3df]ae.z, lÖaelzeoeklltmlriikaklsleiı tngaüednıteülnamriydülaze,dhetaevrcaricohıblıoketdlvuielmuezoyateyomubyaagsyuloalanmlmaarıldalaarırnddıkrau, l[bl1au-n3tıi]lpa. nmÖoztseoelrlrlivakorlaesgmıükonçtüoamrrlaürszdtdlaae,msaakrvoumbnoümtmlauküvneodtbüorem.yBazsiyroeunyylgarudlsaemktaökriulçelirnlainnudıyleag,nuenlessküetrreivkol-i mtaıokıttnolarlrtadısrald,ıah,masvoaatvcouırlnuıkmvaseçvueezrakbyeenuyyaygzaudelaamyaatalsaearıkrnltadörarkl,ebrniundtuieyp,gmueloaetmkotrarlinakırlnai mtsaıkoıçmtalaernadtsa-th,laıhzmavaakvceımlıükmvokemüunezdnaüty-rg.uüyBçgiur lugaymibgaiullaarkmınaardaaikç,tibenruiustytiipguimnostoürleakrlai msıkıkçnaartaıssltılammmaooktotomrruüumnskeüçrenordtkoüerrn. Byyiaarpduıasyıgntuıalsaambrlealriirkçleeinyiucuiyygguuunnlassmuürradenukırlni. Ömrıoknmneeantiınts-,lhı mızmotoovtroeurnu mösozemeçlelerinktle-engügçyeandigaibbtiairsaksralarbariktetengrüisçutiybgiöullgasemüsriaennkdılnei çmaoılkımnaeacntaıts-lhı ızuymgovuteloarmumnaloamrroeiçtnoitnr-gdüyâçahpilıgisiıbmniııknkbaaetrlıaisrkllıteeymricosittioriulanrssuüterrdrecukirlhi. mÖedrıiknlinera. tiÇıns,olıkmyomütkosrteuoknruhnöızzleırluoliytkoglreulagymeanapilıasrıdnbaıirisbseaeybliüirtzleegyyüidcçeinbmuönlıgksenusaridtnıusdrleı. Öçmarolnıtoearclianr, ı mutoyatgsoaurrluıamnmaölzaearlvliaiçknilnteajdlgaâerhıniili nmbeiıdrkensnaaitbısiltıilgmeüoçtodbraölahlrgaetseirncsdiıhke çkeadulilıliaran.cıÇalmoıkakuytyüagdkuısrle.akmhBaılezanlrızueiçyrignuledakâmihlaidleiarmdüaırkiesnteiamtyısülzımemyadloieytnoertmliaırkantzeartcısvilheı kemdooinlttiorro.llÇaüronk ybtüaasksasirteıkmohlımzlaısvuıayngtöuanjlleaamrıalilarbndieardiesuneniysüuzrielyeidseendmayhüıkazneaytdısesılnkı mkuıolktlnoanarltıaılsmrlıakmtaosdtaıor.rımlarB,enhazavetatrantayjeülakzriüıldke neüekdrieelltnimi mıkmilneaaltiıyseldatairhaiayzi sbvıiker skeuoçlniltmarnodılliümrn. akbtaadsıirt. oBlmenazseır öneekmilldie biürretuimnsurmailsieyetyi üzaezydevne kmoınktnraotlıüsnlı mbaostiotrlaorl,mhaastıta öynüemzülki beikr illuinmsuırknaisteıslayrüziyeiydbeinr Kmseaıçkliınmcaıdtıisrl.ımmıkontaotrılsalrı, hamttoatoyrlüazrük roektoilrli myıakpnıaltaırsılnaar iyigöbrier sıençıifmladnidr.ırılabildikleri gibi yaygın olarak besleme akımı dalga Keakllıicnıe gmörıkenadtıeslı sınımflaontodrılraılrırlarr.oto“Fr ırçaysaızpılaDrıCna Mogtöore” Ks(BınarlıuıfclsaıhnldesırsmılDaıkbCnilaMdtiıksoltıeorri –gmiBboiLtyoDarClyagrMınootorloar)rtoaokrlabreaskylaebpmiılleianraeıknıamıotdogaröllgaraer sliıetnkeırlfialnatüenrddıgerıölarbebeisllddeiemkleesrıiankgıfıilmbainıydatıryaıglpıırenlzaor.ildara“alFkıdrbçaealsgslaıezmeeDkaClkinımdMeı dooatolagrna” m(BeokrtluoisnrhelalerdsgsıörD.re“CFıMdrçeoastoıszrınA–ıfCBlaLmnDdoıCtroılrMı”rl(oaBtro.rru)s“hoFlıearsrçasaksAıbzCiliMnDeoCntomrM–otootrolar”r (liBterruasthülredses DbCeslMemoteora–kıBmLı DtCrapMezootoidr)aloladraalkgabilienkelninmdeotoorllaanr lmitoetroartülarrddeır.b“eFsılreçmaseızaAkıCmmı ottroarp”ez(BoirduaslhledsaslgAaCMekolitnodr e– olan motorlardır. “Fırçasız AC motor” (Brushless AC Motor –

mmeeııkkkkiinnllaatt11ıı::ssllııFF,((maaaarr))(okkbtll)oıı rlssdaüüarrrheeikklillii mmmıkııkknnn((abbaat))ıttsıısslıllıı

motor ve (c) motor

yydaaıppııllaarorr((ııtcc::o))r((laau))

yüzey yüzey yüzey

meıkkinla1tı:slıF, ar(kbl)ı sdüarheiklili mmıkıknnaatıtsıslılı vmeot(ocr) ydaıpılarorıt:or(lau) yüzey

mıknatıslı,m(obt)orldaarhili mıknatıslı ve (c) dı rotorlu yüzey

a uygulaması

günümüzde robotlu otomasyonlarda kullanılan servotor tasarımı

motorlarda, savunma ve beyaz eya sektörlerinde, elektrikli

sı seçenekleri

taıtlarda, havacılık ve uzay uygulamalarında, bu tip motorlara

rilen tasarım k, termal ve

sıkça rastlamak mümkündür. Bir uygulama için uygun sürekli mıknatıslı motoru seçerken yada tasarlarken uygulamanın

or tasarımı

moment-hız ve moment-güç gibi karakteristii sürekli

ilmitir.

mıknatıslı motorun rotor yapısını belirleyici unsurdur.

Örnein, motorun özellikle geni bir sabit güç bölgesinde

BLAC Motor)” veya “Sürekli mıknatıslı senkron motor” olarak bilinen motorlar ise literatürde besleme akımı sinüzoidal dalga eklinde olan motorlardır. Unutulmaması gereken nokta, her iki motorun da DC veya AC bir kaynaktan beslenebilmeleri ve her iki tür motorun da fırçasız motor olmalarıdır. ekil 1’de de gösterildii gibi sürekli mıknatıslı motorlar rotor yapılarına göre yüzeyden mıknatıslı, gömülü mıknatıslı ve dı rotorlu yapılar olmak üzere 3 temel kısımda sınıflandırılabilirler. Bu 3 gurubun dıında yer alan yüzük tip mıknatıslı yapılar da yüzeyden mıknatıslı guruba dahil edilebilirler.

Standart sürekli mıknatıslı motorların tasarımı ve üretimi, dünyada birçok firma tarafından belirli güç ve hızlarda yapılmaktadır. Ancak, her ne kadar tasarım aamasında kullanılan yazılımlara sahip olunsa bile, özel uygulamalar için motor tasarımı uzmanlık istemekte ve zaman almaktadır. Standart dıı, özel sürekli mıknatıslı motorların tasarımı ise, balı baına uzmanlık gerektiren zor bir itir. Bu tür motorların denklemleri motor yapısına balı olarak deimektedir ve modelleme ile sonlu elemanlar analizi (SEA) gibi analizler olmaksızın tasarımları sonlandırmak zaman kaybı ve ek maliyet getirme gibi riskleri beraberinde taımaktadır.

Bu çalımada dorudan sürülü beyaz eya uygulamasında kullanılan bir SM motor için dı rotorlu kalıcı mıknatıslı senkron motorun tasarımı özetlenmitir. Tasarım süreci, elektromanyetik sonlu elemanlar analizi, yapısal ve termal tasarımlar SPEED, Flux 2D ve MotorCAD gibi modern yazılımlar kullanılarak gerçekletirilmi ve motor prototip üretimi aamasına getirilmitir.

2. Tasarım Kriterleri

Tasarımda kullanılacak temel kriterlerden biri olan moment ve hız verileri ekil 2’de özetlenmitir. Motor tasarımı, biri düük hız, dieri ise yüksek bir hız olmak üzere iki farklı çalıma noktası için gerçekletirilecek ve bu noktalarda 1pu ve yaklaık 0.2pu momente ihtiyaç duyulacaktır. Kullanılan elektriksel verilerin yanında kritik dier bir veri ise mekanik kısıtlamalardır. Beyaz eya motorunun monte edilecei hacmin boyutları tasarım aamasında göz önüne alınarak, tasarlanan motorun bu hacmin içerisine gireceinden emin olunması gerekmektedir. Ayrıca tasarlanacak motorun seri üretime uygun olması da dier bir önemli tasarım kriteridir.

T [pu]

w [rpm]

ekil 2: DS Beyaz eya uygulaması için tasarlanacak SM

motorun moment-hız karakteristii

3. Konsantre Sargılı Motorlar

Üretim kolaylıı ve üretim maliyetinin düük olması nedeniyle konsantre sargılı motorlar günümüzde bir çok uygulamada yer bulmaktadır. Bu tip sargı yapısına sahip motorlar yüksek hızlı uygulamalarda olduu kadar, dorudan sürülü, yüksek kutuplu uygulamalarda da sıkça görülmektedir. Konsantre sargı yapısına sahip 3 fazlı dengeli motorların temel özellikleri Tablo 1’ de kısaca özetlenmitir. Bu tip motorları sinüzoidal motor olarak tasarlamanın yanında, tasarımın getirecei üretim avantajı ve maliyet faktörü de bu motorların çok adetli uygulamalarda kullanılmasını daha cazip kılmaktadır [4].

Tablo 1: q1 Olan Sargı Yapılarının Karılatırılması

Oluk/kutup/ faz oranı (q) q = 0.5

Özellikler

• Kısa kutup adımları • Sinüsoidal akımlar için performansta sorun • Düük sargı faktörü Kw= 0.866 • Kare dalge besleme için yüzey mıknatıslı motorlarda yüksek moment dalgalanması • Moment dalgalanma artı olmayan düük güçlü uygulamalarda kullanım

q = 0.5 – 0.33

• q = 0.5’e göre yüksek performans

• 12 oluk - 10 kutuplu ilginç tasarım • Tek katmanlı sargı yapısını destekler • Düük moment dalgalanması ve düük vuruntu momenti

q = 0.33 –0.25 • Moment younluu sargıların daha fazla akı kesmesi nedeniyle yüksektir.

• Yüksek sargı faktörü avantajdır • 12 oluk, 14 kutuplu ilginç tasarım

• Tek katmanlı sargıları destekler • Sinüzoidal akımla beslemeye uygundur

q  0.25

• Daha sinüsoidal moment fakat genlik düük

• Kare dalga besleme durumunda, olukların düzensiz daılımı yüksek performans salar

4. Dı Rotorlu Kalıcı Mıknatıslı Senkron Motor Tasarım Süreci

Farklı tip elektrik motorlarının tek bir model kullanarak analizi ve tasarımı mümkün deildir. Farklı motorlar yada farklı rotor yapıları için denklemler ayrı ayrı oluturulmalı ve motor boyutlandırması gerçekletirilmelidir. Genelletirilmi motor boyutlandırma denklemleri yüzey mıknatıslı motorlar için daha önce gelitirilmi, doruluu ve ilerlii ispatlanmıtır [5-6]. Bu tasarım yöntemi kullanılarak elektrik motorlarının optimum boyutları tasarım kriterleri dorultusunda elde edilebilmektedir. Motorları, maksimum güç younluu noktası, minimum maliyeti verecek ekilde tasarlamak, maksimum verim noktası için yada minimum motor aırlıı için tasarlamak aaıda açıklanan sistematik metot ile mümkündür.

Aydın M., Ocak O., Çırpanlı Albaş G., Kalıcı Mıknatıslı Senkron Motorların Doğrudan Sürüşlü Beyaz Eşya Uygulamalarında Kullanımı, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 2, Sayı 3, Syf 7-11, Haziran 2012

Stator kaçak endüktansı ve direncinin ihmal edildii herhangi bir 3 fazlı elektrik motorunun çıkı gücü,

PR = 3ηK p EPK I PK

eklinde ifade edilir. Burada EPK hava aralıı faz EMF’si tepe deeridir. Benzer ekilde IPK ise faz akımı tepe deeri ve η motor verimi olarak tanımlanmıtır. (1) Denklemindeki KP katsayısı ise elektriksel güç dalga katsayısıdır. Bu katsayı motor EMF ve akım dalga ekline balı bir parametredir.

Hava aralıı faz EMF’sinin tepe deeri standart sürekli mıknatıslı motorlar için denklem (2) de verilmitir.

EPK

= KeNt Bg

Do

Le

Burada Ke sargı faktörünüde içeren EMF faktörü, Nt sarım sayısı, Bg hava aralıı akı younluu, f besleme frekansı, p kutup çifti, λo ise motor çap oranı olarak tanımlanır:

Dg Do

Çap oranı standart radyal akılı motorlar için Do motor dı çapı, Dg hava aralıı çapı olacak ekilde verilmektedir. Bu oran motorun oluk uzunluuna, arka nüve kalınlıına, mıknatıs kalınlıına ve kutup sayısına balı olduu unutulmamalıdır. Le ise tüm denklemlerde motor paket boyu olarak tanımlanmıtır.

Tasarım denklemlerindeki faz akımının tepe deeri ise denklem (4)’de verilmitir;

I PK

1 1 + Kφ

Ki Aπλo

Do 2m1Nt

Bu denklemde A toplam elektriksel yükleme, Kφ ise rotor elektriksel yüklemesinin stator yüklemesine oranı olarak verilmitir. Sürekli mıknatıslı motorlarda rotorda sargı olmadıı için Kφ=0 olarak alınmalıdır.

Bu denklemler birletirilirse, kalıcı mıknatıslı motorlar için çıkı güçü kolaylıkla elde edilir. ayet çıkı gücü D2L denklemi olarak yazılmak istenirse;

KeKi K pηBg A

λ2o Do2 Le

elde edilir. Motor çıkı gücünü D2L denklemi yerine D3 denklemi olarak hem radyal akılı hem de disk motorlar için yazmak da mümkündür;

KeKi K pKlηBg

λo2 Do3

SM motorlar için verilmi bu denklemlerde PR anma gücü yada motorun mil gücü, m1 statorun faz sayısı, Ki akım dalga faktörü, Kp elektriksel güç dalga faktörü, olarak tanımlanmıtır. Endüklenen EMF ve besleme akımı dalga ekline göre bu faktörler deiiklik göstermektedir.

Bu tasarım denklemleri kullanılarak dı rotorlu, mıknatısları yüzeye yapıtırılmı kalıcı mıknatıslı bir motorun boyutları

tesbit edilebilmektedir. Dı rotorlu bir SM motorun 3 boyutlu katı modeli ekil 3 de verilmitir. Bu aamadan sonra elde edilen ön elektromanyetik tasarım, kendi içerisinde performans kontrolü, SPEED [7] yada benzeri bir yazılım kullanılarak parametrik optimizasyonu, 2 yada 3 boyutlu Sonlu Elemanlar Analizi (SEA) gibi uzun, yorucu ve zaman alıcı aamalara tabi tutulur. Motor topolojisi sonlu elemanlar yazılımının 2D yada 3D olacaını belirler. Elde edilen tasarım yada tasarımlardan uygulamanın özelliklerine uygun olanı yada olanları SEA ile analizi yapılarak tasarım kriterlerine uygunluu belirlenir. Bu döngülü prosesin kriterlerin zorluk derecesine göre birkaç defa tekrarlanabilecei göz ardı edilmemelidir. Elektromanyetik tasarım aamasını geçmi bir motor, yapısal tasarım yada analiz aamasını geçemez ise elektromanyetik tasarım aamasına geri dönülmelidir. Yüksek hızlı uygulamalarda, rotorun yapısal bütünlüünü korumak için tasarımın bu aaması çok önemlidir. Rotor yapısının maruz kalacaı stres ve yer deitirme deerleri dikkatlice kontrol edilmelidir. ayet uygulamada yüksek rotor hızları söz konu deilse yapısal analize gerek kalmayabilir. Tasarım sürecinde son aama ise termal streslerin kontrol edilmesidir. Motor yapısı uygulmaya balı olarak sürekli çalıma yada maksimum çalıma durumu için manyetik tasarım aamasında belirlenen tüm kayıp deerleri kullanılarak sıcaklık artıları ve sıcaklıkların hangi seviyelere ulatıı kontrol edilmelidir. Bu bir SEA olabilecei gibi CFD türü bir çalıma da olabilir. Benzer ekilde elektromanyetik ve yapısal tasarım aamalarını geçen bir motorun termal tasarım aamasında sorun yaratması elektromanyetik tasarım aamasına geri dönülmesi anlamını taımaktadır. Akım younluu düük uygulamalarda veya çok sıcak ortamlarda çalımayan sürekli mıknatıslı motorlarda termal tasarıma gerek kalmayabilir. Tasarımcının tecrübesi, bu tip yapısal ve termal analizlere gerek olup olmayacaını belirleyen en önemli unsurlardan biridir. Ancak, özel bir uygulama için tasarlanan sürekli mıknatıslı bir motor, tüm tasarım aamalarını geçtikten sonra prototip veya üretim aamasına geçilmelidir. Tüm bu tasarım süreci ekil 4’de detaylıca gösterilmitir.

ekil 3: Dı rotorlu SM bir motorun 3 boyutlu görünümü

ekil 4: Dı rotorlu SM motorun tasarım aamaları

5. Dı Rotorlu Kalıcı Mıknatıslı Senkron Motor Sonlu Elemanlar Analizi

Sonlu elemanlar analizinin (SEA) elektrik motorlarının analizinde kullanılmasının temel amaçları, motorun stator ve rotor nüvesi, di, oluk gibi farklı noktalarında ki doyum seviyeleri hakkında bilgi sahibi olmak, motor tasarım modelinin doruluunu test etmektir. Ayrıca motordan alınabilecek vuruntu momenti, moment dalgalanması ve ortalama moment gibi motorun moment kalitesini ve kabiliyetini gösteren moment bileenlerinin seviyeleri SEA ile belirlenebilmektedir. Farklı SEA programları sayesinde motor kayıpları ve motor verimi dahi hesaplanabilmekte, zamana balı geçici durum SEA’leri mevcut yazılımlar sayesinde yapılabilmektedir. Genelde, radyal akılı standart SM motorlarda 2 boyutlu SEA, eksenel akılı SM motorlarda ise 3 boyutlu SEA kullanılır. Motor paket boyunun motor çapına oranının çok küçük olduu radyal akılı SM motorlarda ise 2 boyutlu SEA’den çok 3 boyutlu SEA daha doru sonuç vermektedir. Günümüzde birçok SEA yazılımı sürekli mıknatıslı motorların analizinde kullanılmaktadır ve programların dorulukları birçok aratırmacı tarafından gösterilmitir. Bu makaledeki çalımalarda Flux2D (Cedrat) yazılımı kullanılmıtır [8]. Flux2D yazılımı kullanılarak oluturulan SEA modeli ve a yapısı, incelenen dı rotorlu motor için ekil 5’de gösterilmitir. Simetri özelliinden faydalanılarak motorun tamamı analiz edilmemi ve bu sayede çözüm süresi bir hayli kısaltılmıtır. Ayrıca ekilden de görüldüü üzere, özellikle elektrik makinelerinde enerji dönüümünün gerçekletii yer olan hava aralıında ki mesh yapısı oldukça iyidir. Bu da analizin doruluunu artırıcı önemli bir faktördür.

ekil 5: Dı rotorlu SM motorun SEA modeli ve a yapısı

ekil 6, ekil 7 ve ekil 8’de motor yüksüz ve yüklü durum analizleri gösterilmektedir. Motor akı younlukları her iki çalıma noktası için de makul seviyelerde olduu gerçekletirilen SEA’lerinde görülmektedir. Belirlenen kutup sayısı-oluk kombinasyonu ile motor vuruntu momenti anma momentinin %6’ları mertebesine çekilebilmitir. Bu sayede düük hızlarda motor kontrolü daha rahat yapılabilecektir.

ekil 6: Dı rotorlu SM motorun manyetik akı çizgileri ve akı younluu deiimi

Ayrıca yüklü durum analizleri de bu motor için gerçekletirilmi, hem yüksek hemde düük hızlarda yüklü durum momenti istenen moment-hız artını saladıı görülmütür. Flux yazılımı kullanılarak elde edilen endüklenen faz gerilimi dalga ekli 500rpm için ekil 9’da verilmitir. Düük harmonikleri içermeyen, yüksek harmonik içerii olan bu dalga ekli istenen artları salamaktadır.

0.7

Akı Younluu [T]

0.3

0.1

Elektriksel Açı [Derece]

ekil 7: Hava aralıı akı younluu deiimi

Moment [pu]

0.0 0

0.08

0.06

0.04

Vuruntu Momenti [pu]

0.02

0.00

2.0

-0.02

-0.04

-0.06

-0.08 Rotor Pozisyonu [Derece]

ekil 8: Dı rotorlu yapının çıkı momenti ve vuruntu momentinin deiimi

200 faz gerilimi

Back EMF [V]

0 0

-50

-100

-150

-200

ekil 9: Dı rotorlu yapının 500rpm hız için back EMF dalga eklinin deiimi

Aydın M., Ocak O., Çırpanlı Albaş G., Kalıcı Mıknatıslı Senkron Motorların Doğrudan Sürüşlü Beyaz Eşya Uygulamalarında Kullanımı, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 2, Sayı 3, Syf 7-11, Haziran 2012

6. Yapısal ve Isıl Analizler

Elektromanyetik tasarım çalıması tamamlanmı dı rotorlu kalıcı mıknatıslı motorun yapısal sonlu elemanlar analizi gerçekletirilmi ve motorun çalıacaı maksimum hızda yapısal olarak bir problem olup olmadıı incelenmitir. Mıknatısların merkezkaç kuvvetlerinden dolayı oluan kuvvetlere karı kullanılan yapıtırıcının oluturduu ba kuvvetinin oldukça yeterli olduu yapılan çalımalar neticesinde görülmütür. ekil 10’dan da görüldüü gibi maksimum hızda oluan stres seviyeleri 20Mpa mertebelerindedir ve bu deer kullanılan malzemelerin yapısal özellikleri göz önüne alındıında önemsiz deerlerdir. Ayrıca rotor yapısında maksimum hız altında 0.0016 mm radyal yönde deformasyon olutuu görülmü ve önemsiz miktarda bir deformasyon olduu sonucuna ulaılmıtır.

mıknatıs

ekil 10: Edeer gerilmelerin mıknatıs etrafındaki deerleri. Ayrıca dı rotorlu kalıcı mıknatıslı yapının en zor koul olan maksimum yük altında termal analizleri yapılmı ve stator ile rotordaki kararlı durum sıcaklık deerleri incelenmitir. Dı rotorlu yapının termal analizi Motor CAD [9-10] yazılımı kullanılarak gerçekletirilmitir. ekil 11’de Motor CAD yazılımından elde edilen motora ait sıcaklık deerleri verilmitir. Bu yazılım kullanılarak motor modellenmi ve motorun sargı sonları dahil deiik noktalarda kararlı durum sıcaklıkları farklı ortam sıcaklıkları da hesaba katılarak tesbit edilmitir. Modelleme, en zor koul olan düük hız çalıma noktasında 1pu moment için gerçekletirilmi ve kararlı durumda motor sıcaklıkları ekil 11’de verilmitir. Sonuçlardan da görüldüü gibi ortam sıcaklıı 20 oC alınırsa, motorun sargı sonu sıcaklık deeri 90.4 oC seviyelerine

ekil 11: Motor CAD yazılımından elde edilen motorun sıcaklık profili (kararlı durum profili) – radyal ve eksenel görünüm

ulamaktadır. Bu durumda mıknatıs sıcaklıı 63.2 oC gibi düük bir seviyededir. Kullanılan mıknatısın yüksek sıcaklıklara dayanabilen bir NdFeB tür mıknatıs olduu düünülürse bulunan deerler makul seviyelerdedir. Ortam sıcaklıının 50 oC seviyelerine çekilmesi durumunda ise Motor CAD yazılımından elde edilen maksimum sıcaklık 118 oC seviyelerine, mıknatıs sıcaklıı ise 89 oC seviyelerine ulamakta, sargı ve mıknatıslarda bir problem gözlenmemektedir.

7. Sonuçlar

Bu çalımada dorudan sürü (DS) beyaz eya uygulaması için analizlerle desteklenen kalıcı mıknatıslı bir motor tasarımı çalıması gerçekletirilmitir. Belirlenen oluk-kutup kombinasyonuna göre yapının uygulama ve kriterler açısından tasarımı yapılmı, elektromanyetik, mekanik ve termal analizleri tamamlanmı, moment kalitesi incelenmi ve tasarım sonlandırılmıtır. Motor vuruntu momenti, çıkı momenti deerlerinin tasarım kriterlerine uygun olduu yapılan elektromanyetik analizler sonucunda görülmütür. Ayrıca akı younluu seviyelerinin de kritik seviyelerin altında olduu yine yapılan analizler sonucunda gözlenmitir. Rotor, maksimum hızda yapısal analize tabi tutulmu, motor nüvesinde ve mıknatıslarda oluan yapısal stres ve deformasyon incelenmi ve bir problem olmadıı teyit edilmitir. Ayrıca termal analizler akım younluu da göz önüne alınarak gerçekletirilmi ve kararlı durumda mıknatıs ya da sargıların farklı ortam sıcaklıklarında termal problem yaratmayacak olmasına tasarım sürecinde dikkat edilmi, tasarım sonlandırılmı ve motor prototip üretimi aamasına getirilmitir.

8. Kaynaklar

[1] T. Sebastain and G. R. Slemon, “Operation limits of an inverter-driven permanent magnet motor drives”, IEEE Trans. on Industry App, Vol.23, No.2, 1987, pp.327-333.

[2] T. Sebastian, G. R. Slemon and M. A. Rahman, “Design considerations for variable speed permanent magnet motors”, Proceedings of International Conference on Electrical Machines (ICEM) 1986, pp.1099-1102.

[3] N. Boules, “Prediction of no-load flux density distribution of permanent magnet machines”, IEEE Tran. on Industry App., Vol.21, No.3, 1987, pp.633-643.

[4] A. El-Refaie, “High Speed Operation of Permanent Magnet Machines”, PhD Thesis, Unv. of Wisconsin, 2005.

[5] S. Huang, M. Aydin and T. A. Lipo, “A direct approach to electrical machine performance evaluation: Torque density assessment and sizing optimization”, 15th Int. Conference on Electrical Machine ICEM 2002, Belgium.

[6] S. Huang, J. Luo, F. Leonardi, and T. A. Lipo, “A General Approach to Sizing and Power Density Equations for Comparison of Electrical Machines,” IEEE Transactions on Industry Applications, IEEE Trans. IA34, No.1, pp.92-97, 1998.

[7] SPEED Software, PC-BDC 9.04 User’s Manual, February 2010.

[8] Flux 2D Application Manual, Cedrat, March 2010. [9] D. A. Staton, “Thermal computer aided design –

Advancing the revolution in compact motors,” in Proc. IEEE IEMDC, Boston, MA, Jun. 2001, pp. 858–863. [10] Motor-CAD v3.1 software manual, April 2006.

Aydın İ., Karaköse M. Akın E., Eş Zamanlı Arıza Teşhisi İçin FPGA Tabanlı Akıllı Durum İzleme Yönetmelerinin Geliştirilmesi, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 2, Sayı 3, Syf 13-21, Haziran 2012

Eş zamanlı Arıza Teşhisi için FPGA Tabanlı Akıllı Durum İzleme Yöntemlerinin

EEşşDDDzzaaeeemmvvveeeaalllooonnPppplleıımmmrKAAmeeearrnnnalıııtttnzzcaaeıooonMfffTTtFFFBeeıMkPPPşşehhnyGGGaiiaagssAAAtzHniiıSSseEiioBBBlççyytımiiaaannSynnSssseccayeeeeFFhhnnAUdddrrPPckpyoohIIIrGGpgnnnnnroGGGluAAonootttieeenaleeuuaMlllnTTllosslllmiiiiiiucşşşllaagggoyyetttsabbteeeiiilrrroAFFMnnnaaaiiirnnaartttpllllommmıuuallpCCCntıırlloeeedttoooiAAırssscnannnDDiiisakkdddDKtUııiiillaaiiioollutttsggııiiinelooonnDDlrdsannnuoouunissdnMMMrrıiiamssuuDnooommıinnnSriiieüİİtttczzooortllürrr-eeiiiDmmnnnlrügggeeivMMMYYe ööeeennttthhhtteeooommdddssslleefffrroooiirrrnniinn

KalıcMıeMtinBıkAenyYDaaİİİllltzIhhhıNSaaasE1lnnny,ı2Bn,AAAySOicayyyeldddghnUıııiurnnnkszayo,,,hrygMMMnaoaunnoreeelOuhhhMaMmmmsCmüleeeAoyhatttKtelKKKoFn2ar,aaadarlGrrriıuasaaanülrlkkkindtığööösnaisssDueeeBDKÇ,,,iöaEEEıoulrgürrrplhhhnmlaraaaanuoünnnnlsdııiAAAAamskkknLııııBnnnSAür3 ülü Permanent MiiaaayyKgddiiHnonnc@@eoa1tffemMiiBBrrlSaaittiieey..ÜlleekggnddAManiiuuctssie..rpttvaathrroi,,neyypnrFFFmm.raaalisoıııykkkrriirrrdnaaataaaiMMerrMnnaatttos@kkiÜÜÜüüucoo,khhesssonnnUeeeec@@iiiAaMmnnvvveffdldeeepiiuirr.iorrriieaatspsssdttttl..lleiiiuieeloiittt.piddğğeeetrcriuuesssiis..a,BiiittBBrrKt,,Uöiööeelooaas.llkkcüüneiiannmmdse@@lüüiiffiinrraattD..eeddiuur..tterrct-Drive

GnnGAoteeulTlsliişlagytbeirFnainatlmulCıletoAsnDikdıilailtgıionDnousMrisuomniİtzolreimnge MYöenthteomdslefroirnin yMFmaıkreraahMratmkÜüoehstnee@iKnvfadeirrriakböoskmsösmoöökmoöbbörasaaiamgaafraimfgafraimgiiiKfoffoKoKttoIoiasmmÇEiaoIbddatbÇEodboamaiIsÇoasEaAAAaaçççgFgFFgMMühmRMddBbvmgaSTmdv(Bs(KgsbThSMRduAyysskkiiiiggsannanammmaaalleleesannnnççnoooüeeehhhNNtaaattrrrşşaaaooaaaarrinnnnllliinnepppennennnnkkrrrüüfrrrkffrüllleeeaziiiinienıeiyeeeeeühühnnnnnnPPPuueeeaaaaeaaann.aaaeeoooşşşiilııırrrauuuuuugggoııirvrrrvzccaaaaatttooooiinnnrooaaaıoıınnrrrnnnııılllrrrkecrrsspprreeeeeeepdpdpdmmmyyygnnddkkzzzeeirriaaayyyddadaaaaahhhddttiççymmmtttzzzğğğtrereaallletttlllıııGGGeleeeAAAtrrrlllllltttooommşşşlçççttttiiiiççssireelllmumumueelldmmmmmmeehhheüüüııwwwudddooıiiirrroooğaaalllşşşnnoootteöeeeaaattttwwtwtmmmwççooggoocoycyüüühhhiiinnmllaakaaaaaadddehhssıııuuueecaayyyrrreeeıııeeerrekksssllloooooolllrrrsssmmmeefffuoookkkAAAllllddüüüaaaalllrrrrttppşşşkkeeaalllrrnnuurraatttdddaaassstttooonnstttkklllllllllnnnkkkdddaaaiiiiaaaaooatddsnnnkkkeeeooaaappnll--aaaaaaiiiklnnlllaaadddliiidddaaalllaaahhhttee.eee,,y,y,iiiiiiddidtttllllazzzaaddtttddii,,sslllladdiiitttaaarrraaaemdçuuummmiiirridddşşşııtttlllüüütrrrccc..ppeeeııaarrmmmddderrrrrrlllmmrreerrruuueeeaaarrreeeB(((mmiiicccrrriiiPPFFssssseeerlllrppeeAAaairkkkaarddorrrrrlllııttbbbiiibbbiiiddddddttttttbbbcccııılllsssğğğrriilliiiSSSıııiii---aaazbbbss,llıyyyrrrhhh,ayyyrrrimmrrhheeegggçççıııdddşşşssiiioooiilrrraaaee---aaaıısssiieeeMMiisssskooaarrrnoooiiiiieeeaaasssaaantt((kklliiinnnüüüuuvvlllnnnmıılccuuudnndddaaaiiöhhheeepppttte...iiieeeeeıııyyyrrnnnuuiillliii::eeeoorrrnnnrrrkkrkmmmsssiiiirrvvll:::EeCCCggaappmmmiiiddinnnee,,nnnıılllcccbbbrrkkııeeesssyyaadddnhhhlllaiinnnmmmammrriiizzzeeeeeedddoooıısssyyy..ı.ıımmbbrrrnooolleeettllldddaleenhhhnnddMMrrttiiiiisttksssiiiFFFooeeennıııeeeşşşmm,,,ggeeoooeeeıınnaaayyydddyyytttkaaaFFFmmmaiiiggg...eelloooöööiiiuuaawwwrrrnnnürlllyeeyysssiiaaaaaııüüüBBBDDmeeehhaaueeeooollltttmmaallllluusssiiikkkaaacccaaaatttöööuuudddhhhSSrrrllleeeivviiiyyiiillnnnlllooaallmmmauuuyooodddaaiiIIIPPPkkkpppmmmhsssnnnsssmmmmmmEEhhhsssaaannnooeeeiiinlmlllrruuuzzznnfffkkuuusssllçççmmllliilliittiiinnnrrreenzzzaaannnaaaggdddüüeiippeltıtllIIdddiiivveeetttaaafffuuutaauuurrr11rroooviiuurreeeeetttrrrddlllfffmm,,,lllGGGss@ddllaüüüzzzadıııiiioozzzyyttteeeuuurrrrrneeezzeeeuuhhhlllrrbscccelleeeeeeefffeeeooonnnmmeeee...zzzşşşuuusssggge99lllaaoootteellmmmnnnmmmoooozzznnnnfffaaayyyPPPiiikkkaaeeiiittteeeeeallrrdddkkküccillllllrrrSSiittkeeaalllccooonnmmmacceeemmAAArrrnaaatttaaatttnnnaaapppkkkeeyyyhhhllaaa88nnlllaaarrrppneeemmeeemmm,,rruunnfıaaaaaakknfffeeelllccckkkaatttooiiiiiirrrrrreeeiieerdddttaaabbtttoooaassslrrrrraaayyygggTTTeeedddtttoooi..eeeeeerrrllliii00,,,ddffmmmroooootttrr--nnneSSsseessseeemmmsssiiiddllotttmmualmmtttaaarraartttmmmbbiiooeeessskkIIIiieeeooooojjjaaatttii...iiDDaaadddllldddAaddd:::bbbuuooouueeeuuusssaaayyyFF’’nnsshhhallgggccooaaıııam::noooooofffIIIllleeeyFFFppaaaootttnnnnnnaaaiittuuaaaaaaseesBBllnnnbyyysssmbbeeelllüü,,,lllaaaşşşMMddaaaiiisssnneerrrrrrcccIIIrrraaaattssshhheeettootnnaa,rrrrriitttsssrrrgrrraaappttooommrrrıııkttnnnuuuaaa))sssarrrhhhdddnnn.atttiiiiiiiirrıııbbbkkksstttlllıaaaatttddiirrFFFoottAAgggiiissseeerrlllllrrFFFıeuDnnn...eeennnnkkktttbbbgggzzzlltttruuuaaaeeeeeefffiiivvyDDeeiicccıılllğbbbssszzziikkkuuaaaiiidddugggiiiıaammmbinnyyyggaaiihhhkkrroooooofffloonnndkkaaaaaaPPPmmm,,lnnaaauusssmmmppllleefffiiikkçççoooDDDllltttyyzzzaaadddPPPnnntonsstttlllıoossslllluuuCccrrraeeellsssiieeeeeooaaammmrrrdddiiizzzeeeıiiinnMMnnnnn11iiioookEEaaauAA,,llliiiaallrrrıyyyttmmdddiııiiicrrıınnııllloooppyyynnGGGyyymmmdddttmmmnnrrrrtttm,,,rrrtttlllrrGGGssiiiiiaaannniiooodrrrtttkkmmmooollmmmuuuaaaiiidddssouuaalMmmeeeşşş.ll.111llluuuaaaaaa..dddeeeoollsssaAAA,,,cceeoo...dddllççeeeüüvaaa))bbaaa...mmmabbwwwaaatyyllrrrııeeeeeetttırreebbnnnnlllttcccAAAvvvıııaaaaallldddttpppaaarrmmmaPPtttAAAÖÖlllrreerdddnnnnneessııkkiiikkkooolllllerrııroo...ooommmHHHaatttaaaooıııssiiggguueeBsssmmeeerrraaeeerrüüüaaakkaaarrrdaıuueeemmemmkkkBBBsshhhiiioooyy.ıoootttssskkbbbnnnllssüü,,,eoooiiinniiieeeeeıııiilllrrr...ttrrııeeennÖÖÖttsssgggddnnnaaammmnnnnvvaaakkkeelllliillbbbnnnrrrrrrkuuusskkkraoottteeeukknnnGGoollaannıııaaaiiizziinnnaatttttrrAılllsssaallluuuıı,,,ssaatııaannn[[[iiiövvvaaaddeesssaaiiiee..cccppgggışşooo...eeedddooobbb,tttnnnaaaluuuvvviiinnmmkksssrraaaaaııırrpcpczzzrrrnnbbbeetteeei111cccsssniiiooossrrrnnGGGaeee((aaalllkkkzeezzztttdddtttmmmnnhhhtttffnrnnııssseeeeeeppprrraaanneeeiilllrrrmn((oonBBBşşşdoododşşşsssnnppuuuaaiiiooonnnRR,,,llaahhhaattuuu]]]ttooiiisssmmmttveaaeecccırrrrrrnneeeDDgggrreee...ıııeeerrraadddsssıııaaabbiillloooiiibbaammmeeennnhhmm...tttwwfwffaazSSllllieesssnnnsssmmmtttyyiiiuuurrreeeluuooolllccnnnnnrrccce...sssnnnnnoiiiAAnndddlleeeııaaaiibeebebkiippprrsssşşşaaaaarrrtttkknnnooossseettaaaccceeAlllaaaaSSallllıı...KKKbbbiieemmrrrccuuutttrnnuuuttnnnSSbbiiidtteeıımmmaaattttiOOOeelllıııeeeyyrrrssfffeeellüüüllrrruueeeeeeuIIISShhhootttocccinnnsssmmssnnno))AAlllhhhaarrrrrilllaaarrrsbbboooRRReelllnnddiiiiiüüiirrrııkkçççügggııssmrrrooogggnmmYnnnoooaaammaaaCCaiiilltttmmmkkkiiiiillymrr...mmmnnbbbeee--vvve((eıııMMrnnşşşllltttaaattrrrrrtttrrreennnnnttyyyeeer..ttııgggüüüeeerrllnnsssaaüüüooosssooorrraaaepppdddkkkbbSSkkuuulliiyppplraaagaaarrneedddeeeaaaeeeaaaaaaoolaeeeDddoossüümmmeeooütttKaaadddkkktttMMllleeeuuunnnssoooıııuueccctttlllttteeoottt22ıııuuuşşşooodMMkknnn))eeeunnnnnrrrsssdddFFFeeekaaauuuadaaddggttkkkaattnnğğğzzzgggkrhhhuuuoooıınnkiiillnnnMMrüüüşşşyyüüüttaaiiaaattbboommaaaaaaaaarrrmmmnnsss,ilvvviiiiiıır,,aaaiiieeeeIDDDzzzdddmmmtttnnoolllrrrmmuummooiooooıııiiiaaaaeeeşşşssAArrrtttKKaaazzsssççlltttnkkknnnççç((tttorrmmm))nnnoooeeeeeeiirrnpppnnnşşşbbblllrrraaaaaeeeNuuugggsssmmlll..oooaaeettaaaaappdnniisssSSrrrrriiiamkkkllleeaalllzzc@iiiiiiaaaiidddnıııaaadddooıooüüükkrrricccccciiivvvhhhgggcccsssiiimmmeeettrrraaaeee...ggnnnzzzaaawwwsnnsnnnsKKrrkkkammmOOappnllaagggggoWWaammsssttnnnfffaaa1rroootttoooeerrrsssaeeennnsseee...aAArrraaaaaeee,,ııetttiii--mmnneeyyrmmoosssmmmaaa1eeetttrrttteeaaakkanaanneeelfaayyyşşaannneee,rrriiissstttllltttdddlmmn...aannnnnnniiiesssllsssGGSSSsssmeeooııı2eeooeeiiUUMirrmmmsssvvvoootteeeaııızzzsssıııvvmmAAAfflllttynnnllmmmsssennniiitttllyyiiinbnbnboooottoyyyaaRRrreeeeeeriidddiiisssyykllkkkllssszzzeeett,aaTTTeeeiitttttttiiittssslııkkkwwwoooroonnnoooeeerrreehhtttbbbürrsssraaeeııiiadddaeelllnnoorraaasssttootttlllttccaaüüaüccsssaatttt,,,ddriaaallliiieeeeetttiiiccceeesskkrrkiıııhhhtteeeoonnnootttiiidddtaaafffiiioaaarrdddOcckuuuaaastllltttttteeeo)))tttaaaeÇÇııooiirrcccttbbblltttooyyysssTTııllleeemmmbtttennııuuiittt,,....MMiiieeeiiieeennnnnıettyyrreeeiirrlllmmÜnnnooouuurkkkstttiiiaaatttrrutllmmmrrrsssiiinuuummggeeeesssuukkkoooüüüaaa,krrmmmnnnrrnnrrrBBaaaammllkkkssloooaaaeemmmhhheeemmmHHHooo..ppenssslllıııoooeeeEErrreeerrrccceeaatttdaoolllüürrrlllaaayyddttiioonnneekkkeeeşşşMMMttvveeeddnnyyyaaammmnnnşşşeeeppkrrrgggppıpııiiieeeaeeellleennneeeeeennnneedddrrttthhtttrrrrytggmmnnuööusssoookkaaaççnnnmmmeeeeeeettoorrrgggggaaaöööhhhb,,,aauuiiirrroooLLdddllsssttacccınnnaaaeeerrtttteeeCCCçççtookkkeeeeem,,,aııdddmmmeeooobbbiuussssmmmeeeüüiippprrrn.wwwrrruutttggrrwwaattaaaarrrnnniiiCCemmllznnrrrrrrkkaaaaatttıııçççrrroNNrrooollltpppnnnaaarrrvrrdittinnnıııaann33ddaaatttsssıııeeesssllnnniiimmrrriii..rrruuyyyıııuueeenngggrbbssssliiiigginnffftttoo..tttoheeggoooeeeirrr,,ooollleeemmmloooooaarrrssoosssooollltttlllzzzooyiiiAAaaaiii,,eessKKgııgiııınnnnnnoooooo,iiieeeddaaaanecccüüügggmfffrrrmmzziissoooeeesssııınnaaddooomnnnottlvvvnnnnrvvvccceeennnbbbfffaaaüürrmmnnnaatttbbnekkaaaannnllrrkkkçççaaşşşmmmuumddddddrrruumiiilllFFrrrr.ppıııhh...zzzMMloooooorkkkmmmttkkrrrrrrttteeeıııyyylllddmmmççeePPDazzriiiiiillrrçççllloooarrnnnaammmeuuuııııaaammmlleıtteeeeeeoooddffiff..aauuuddduuuuuunaaseeeetttiiiiiigggıııaaairrrrrrmmmroommttmmııaaaaabbbsssAAyssaddaaeesaRRR--sslliiioooovvkhhhnnnMMnıııoooktttmmmllleeensssnlllnnniirrrmmnnyyBBCooossiirrrrriiissscccooorcccttnnni,,,lltttrrraaaınnnkkkaaannddıııeeemmmrrdllGGtlleecceeaaaDDrrrrssrrmmmttt))aaaannniiieeetiıııııiııiirrroooppp,,,aaahhhooot...bbşşş@@sssiiitttttttttıııııOlllhhhtttdddçççnnnsss..rinnnkksssaaanniiiniiiierooonnnaaaMlllmmmttttttaaahhhaaabbbteeetttnaabbbBBBsıııınnnooooooiiiiiiIIImmmeeıııaeeekkkedddSScccooovvvoooorrriiiyyyiiinnnrıınııı,,mmsmmmssyyymmmerrriiişşşsssiiiIII@Ciiigggnnnnnnnnnnnnkdddaaannduuuneeaaeaeeeeeeeee..rrrssssssrrrrrrr@@rrrIIIıııtttıııııııııiii,,,,iüBB,,MMddoMM,AksssaahTToaaUmmerrKeeecoocc@uuyygnÖmmÖmngmtsmmtsmmççookmemekskKskmsKs((llmmmmarreemnaaii2iiBBttııeeeıeıaaddzzeooüüuuooeettekkttllsskknnoorraa,oıoıııooooıooııfooççkkeeiidlllddiiknnllnnrrkkkkkkkllnııikkççııllkkııueeilttmmttiittllrrrrluurrttiraaGıı.eeffuuüüttiiinnnnnnnoooomomoeeaaaaiiaa....llleccFsbtgstbggbFstbabbsbaküFtBkÖsvoyyGyiboaösysöddkmybövçkakidçyBsvsyoGytBitçsyvsokdGöamvvsöbybaköoöüöyassyÖobbüambkFFkÖdydksöaauuuallzzrrrraaeesstccccnnnnsaannnnmmee,,eeeilliilaaaaaaarrrrrraattoo..ıııaooeooooeaeaııdTTyrlruuurrrryythhtieeieiaaaaiueltuezzuieuuuuueleltuzizauarzueuaiereiezityccaöaööööööaaaaddooaooaatggtgtüürriillüllrreelliilllnnnuuunnttttttt1iillnnzeeezzşşşgıı.aaaıırıırırıldolddlolloleğeçüğççğüüeellÇÇrrraaaaaauyynnnnnnaaddrrrllkkklrleebkbbrrlkeeleklkleyppypygggııııııınnüüuullikkklrrllrrlllklrrkeeiimmnnnnnnngemmrrzeizeiieezzezezüülllhhheçıççeııetteeeaa:ddeennnsssssssaioaaiinmmrrulmellleuluemlmltiiiiiittrrrrrssluunluulununlllsslldd.puuuuuuiiillllllaa--ıııtufuuffttı,zz,kkıııdıııoogggaaaaaşaşaaşaşaaşşrrrtttttttuuuimlmlmliiaaaaaa,,nnllll..ltlldddeedddaaalmmmlliiişişşiissııkkkbllllbllbtttttkmmmrömöötttsslllhhlllkkkeeeeeeeıı,,mmtttmmmtmtggeelllmmmmmmııııırııddsççççççllleesseseeellrrllkkttFtğğğttliillillliiiiuaaıııssııınnnnnneiiinlllaaalaaaaaamimmaıımmuuuüüü,eeetttiiiiiiaaaa(aammıılllrrrakkaaakkakakaaKKmmmmmmmıınnnfffkkkçççiiimööaaaahhlllllltnnnnnneerrumkkiiiuuukkkeeelll.arrrzz,,tttuunllnnııııııaiiiınnnn,rrrrrrrruluullDDaeaseeaaaassmmmBttyy..şşşmmrrrrrrşştaaalllllliiimmmnnrrrdddmmrraaiiilllaalllllllrraaabbıılçmllçmmçlllttttbbraaaeeıı)sssooeeeuuudddlll(yyrzzzüüüdddıeeıııeıeıeerllllllrriiimmtttkkkyyy,,,rrkrrrrdkkmmmaimmiimaaaaaoıııkkeüüaaaaıooeee““nnbbssvvkkkkııKeeekkkıııaaannneeeeeeb,CC,,aaÇrrüüü,çççaaeeerrrğğğllldddbbmmkkkookakktt[[[öööggmmmüüüaaarrrrrrooönnnııırrrbbbaddssrrrnnFFtmmaatttleeellrrraaaaaakkaaaeeeccııaaliioouuusslllrrrrrrccookkss111)aaaööönnnvvvrrreeeorrrvveleeeeiiiiııiiıaaaıııtt...rraaaaammmldddlliiiuunnpppnnnıllttşşşlllgggvvuuııdddıııyyyiiipppaassiikkkrididdrrııiicclollammmşşşşşşknkknnoorrrrrıddeeeaaaMMooddlllrrroottaaa333%%%rrzzzaeeedddşşşşşşeelrllkkkrdrdaahhnnnüüürrttleeaaabbboooee...aaaeeeuutt.uueeelllooııereetttttaaammmmmdddııııııiiir..meeemmcccrrlıırrrlloiooiiaaççmmmbbiiaaammmtttrrrrrsfffdııüüürrkaaac---llaeeiiiııımmiiirrrkkzzzkssskkMMMkkknnnLLragggmmmeemmeeeğağğaaırrrvvllnnyyOOOkknnkkkıııiiinnnrssiiipuuııooııınnnuaaauuiiimmümmmaarrrrrrrrr111222nnnllltttooooosssaaankkkkkknnnmmmüüinnnrrriiilllaaauurkkooonnnagggııılllllaaallleeeüüüooeemmlluuu...aaaeeaaalleeaaaiii[[[rrrssttneehhlllrrreeerüüüiiibbbh444888rrııBBlllttıüaııüüttiiimmllleelllrrr[[[ıııımmıollloodddooonnooaalllsssdddii222iiikkköööddeeellııelllyyyuuuen[nn[[llllleeelrrrrrr,,bbbiiiuuuöönlllddmttmtmaaalllssvvıı888@i[[[rrraaarrvvviiimmm]]]’’’aammzzkkkssmmmuuiiiıııiiill111dddttteerruuulllaaanlllkzzaaaeeekkkeeeAAAmm]]]iilllrrrltttoolllmmmııüüükkiifff555eeedddmmmiii,,,zzlkkişşşyyyaarrreennneeoooooo,,,rrreeeıııaalleeeıııi..mmmlllnn...eeeneeekkkllnnnrrrhh555nnniiidddaaalmmmrrrlllAAıııiiiıııtttieeeaaaaamm%––%%kkkemmaarrlmmaaüü,,,eeeççaaaeeefııeeekknnndddggvvirrrrrrrrrkkkrrr999llloohhhlllnnneee...şşşıı[[[zzuurryyyaaaaaaaa]]]şşşiiiaaaıssllvvllinnnmmeeeeeyyydd...gggtttlllrrrsssııısssnnffeeetttıiiCCbuu555eeoommmeeemfffemmeeelldddvvvttt]]]eeeeeedddtttreeıııBBtteıızzddadaaiiiiikkkzzzüüü888nnnlliii,,,dddmmbbdddaarrooiiiooomnnnii666öööaaaaaBBBeeeaaakkkdiddiinnndd...ttaççAAAAnnnyyiiitnnnaasssünn,,,rrnnnoooyysssooiiieeeaaaaaaaekekkekkkkgggmmmaaaaalllaaasssnnzzzii555ıauaauuoozzzoooLLeettiiinnneeebbbrrkpkkppdddrrrii]]]mmrrrbbtüüiiiüüünnggüaaaüüDDDııiiieekkkiiittyykyllleeeı111rrrkkkttoouuulleeiiişşşiiinniiirrreee.ttsss......lllnnöölllrrL’’’dddiiiyyy--lbllbbuuuyyookuuurrreeDDnannaaaaazrrzzmmmeeıııpppddlllbbbuuşlşşllerrraatttaaaneaaaeennemmçüççaaa000ıııeeeggoonnndddhhhyyööiiiuuuzzziiilllttnn..ahhhaatttuutttiiiiiiaangggiii(üüülllyyyrryyüüüoooşşşçççmdMMMddmmiiittjjdııllllleeeinnn//BkllkklmmmllladddeeeiiieeeeeyyynnneCCeerrrbbkrrrüüd]]]yyylllttgggiiigggöööbKKKllüüaaarrkkkllrrrrraaauuueeaannrrraaayyıııkkkyytttaaBBdddeeeaaaaannnulluulnnnggrrrrrrooiiiooornnn...aatu,,,aarrrkkaaıııaaaşşşııiiiyyzzzşşşıııuuuuuukıkkaaççââaaalllmmüüümmaaa)zzööötttnnnyyrrrmmmlllggıüüülmllmmggzzessetkkkaaaAaaallllleeeıııoooldllddnennnnnrrrrrraaahpphhlllaaaiihhhdddii.dddsyyyeeeaaaaaıMMhhbbb...rrrıımmmüürrrmrmmrrreeecccyyaazzzıırrrüüüıırr””ruuıaaatllldddllkkkçççnneeeskkktttrreeefffdddlrrraallllrrreeeuuueeppiiiııımmmiiiooorrrrriiieeennşşşaaaaaaiiddrSSSüüüaaaeeeiiiiiabbb[[[ıııdookkbooodddıeeiiaalllyyygggrrrşşşllıaııaammmnnnsssnnniiasaassııılllliiillşşşallaauuzzkkknnnaaaıııııı((oo777ıırrrıaaggnaapppeekkkmmmğğğeeerrrııllliiaannaaaaaiinnntttnnüüüeeiiiirrreeeuuuiiirrrşşşiiirrrSSSssiiiBBıııdddrrr3aaaaaaoooolllkknnnyylllttrrlllaaa...dddmmrüüü]]]iiyyzzzbbbkkkbbbaaarrzlllzzaaaııılllvtyttyytttıılnniiimmnnnbbbmmmıııoomymmyyrrrrr..bbbkkkmbbbeeeiii[[[dddnnii...llmmggoooııışşşddgggnntttaaeeerrıııtttdddüüüaalllbbrrryyyfffaaarrr[[[iooiiaaaiiieeeeeeddaannnooovvv333oooaaaaarrrrraaaAAAeeettuuğğğgggaaaeeeiiiıııtttüüiiieerruueeeerererkkkııaaaaattt444ıııooıooosssaaaüüüsssüüüaaiikko))tttnnneeerrdddrrttttt...mmmkkkaaaııaaçççyyyllkkkddddrrrooorrreeelll]]]sssdddrrrşşşmmmssddirriiuuurrğğğeeetttoo““iiidddskssllyyykkaatttssrrnnnkkaa]]]rrrsssasaasşşşiisss,,,tuuull...ıöııöölldddsssoooşşşiiiiiiiiiaahhnnneelllooaaa(aarrrıııuurrruuuaaİİİaaaiiiee...llFFeeiiikkkokklllaaaazzzrreeerrssnnuuunnnıoooeeeüüüdddiiimmmiiiıııaaarrrııımimmiickkiiiinnnllmmmeeeuuumlllttıııtttkkklllaaabbllllllyyysnsnsıızzzuunnnkknnkkkrrmmmeeYYYrrrnnnrrrrsssmmmBBBaaaaraarrrnnnşşşiidddııdddiiaaaaaçççnnnvvvmrrrmmaaarvvveettttttkkkaaa)annddaaAAAaanimnniiuuddllnnnrruuuiiibbeemmaaalllllvvvinnaaaiiooottıııi.i.i.lllaaauuulkkkaaatakkkvvvüüüssiiiuuueyeyyerrarrrlllkkkeeelllyyeeeççrraaeeeddaasssööbbiiiüüülllnnneeeellıııılllmmmmmmmmmmmekkkylllaaammaaaaaassaaeeelllssrrraaaaakkmmmrrrrrraaarriiiıiiııeeessyyymmmrraatrrtttetteerrrısssıııüüllrrrdnnniiiaarriimmmaaaiiirrrkkkssiuulllrraşşşıııkkkklnnlnlyyynnnlllyylllggeeeeeekkııyyyşşşlluuuttuuooobbbzzztrrtrtsslgggççrAAiiigggaaa,,üzüüıııııızzzlllaaallllsssdddaaaeeeğğğnnııaaalssspbbbrrdddeeaaaaaaeeaaalllbbbammmşşşoooaammmlllaaaıııııttkkşmmiiieeeeııırirriirrrmmmliiiiiinnniiieeeeeeeefff[[üüürrriaaaeeennnbbkkkibbirrrrrreeeiüüüiieeezzeeiiilllkkkıılllnnnşşşrrınnllnnCCllhhhtttrrrppooolllggooosssıııaaatttnnnkkkmmyyüüüaaatttnn11bzzzzzmmnnyyrrraaaıııiiimmmaaaaaleeiiooonnnvvviiikkkmmmııırriiıııuurrrllltttlllaaoooaaazzzeeessslllüükııkkiiitttayyymmmnniirrryyyrrııırlltttllaa--rrrriizzzllleeeieieeddnnnnneeerrriiiaaasksskkmmmtttlleeesssrrriiiuueeeooolleeccaaasssiiMMsssnnnnnneeüüüssookrkkrrseee33...lor...nnnççiiieeeıııeetteeeddaahhhuuuiiaaşşşmmmttaaaiiirrruubbbe,,,nnyyyDDeeiiiıı(rrrffgiiıuııuunnneeıoooyygggmttmmıırrreeemmyyiimmmkkkttnnn]]llllltzzzkkrrcşşşaaçççıııeeooo:iiaassnnllleeetttSSS[[[rrryyAAAeppüüüdddaaaoorrraaoıııooiggdv..vvlllçççvlvvllıınnneeezzzeetttöööCClllllliiieeelllhhh)lrrr222iiilzzdd,,bbfffaaakkyyyooosbbbsssllltttnnnniiiaaaggeee[[[lllnneeeeeçççouoouurryyyeeedddaaaeeeiiryyyaallluuıettııeettooolllueuueeaaaeeeuuuammaaii(oooaaaiiiğğğkkkllyyyaaamiiiıııaaaalllaauuöö,,,nn999ııllaaayyooeeeiilkkkttteeeaasususuiiiuuşşşrrriiiaaaÖÖllllllarraammmnnneennnüüüeeesssnıııööönnmmaazzznnnrrrunnnooocccmmşşşrrrrrrhhrrrypppnnnreeegggnnllrrrıııiiiüüddrrrhhh]]]rrrrr111şşştttııll)rvviiillyyyuuuvoovvğğğııırrllleeeggkkkeeesssnnnnnnntnnttıııuuuıııMMkkiıiiııüüüıııaazzrrrdddaaeelllıassııızzeeeeaaatttzzzııiiiaaa111iiiiicccssssyyy––oozzzooaaeelllğğğtttttmmmöööeeerrreeennnmmmeeaaarrrzzzllluuueeeaaatttmmsseiiimmmssspppyynnkkuurrrzzzeebiiibbuuurymmmyaaacooccüüüüaaaaaarrrvvvttvvvaaajjjüüüyyyzzaaaeeekkknnn---ttıııddllsseeııırrrçççnnnmmmiiiooaaallşşşiiieeyyyzzziieeettaayyrreeeiiiaaaoolllkkkümmütttıııuuurrr111rrrrrnnnllllllgglliiieeeeeeolooaaiieooeellllllmmmkkkööörrrraaiiieeeoooaahhhiiiddeeellllllkkkooorrtttttsssıııttmmmlleeeeiiaaallluuummmşşşrrrddnneeerrraaaaeaaeeeeerrçççztttzıııiivvmmmlllnnn222ööannaaooaaallldddaaaeeeccııllşşşlaatttkkrrnnndddlllssnnnttteeebbllliiiaakkkuuiiikkllüüükkkklllmmmrrrmmmrrrmmmdddnnnopppmmmrrrrrrsseeddaanggnnvvoooeeiiiiiieeeııooooodddtttrnrrnnrrriiıısssaarrrrmrrmmıı]]]eeekkkaaallaaassdddeeeiiibbbiittteınıınnrrBBBlllllllldddzzrrrııınnnnhhnaaakkyyaaadddeeedrıııaaeeaaeeeeee””,,,dddrrrrrriiişşşrrrr--eeerrrdddmmmiieeeııiiiııdddnnn..aaauuurrrinnniiuuullliiiaaayyylllaaakkkeeetnnnaaiiillllllöööllltttaaaiiilllllleeeüüüaaa...bbbaaammmaaaaereerraaaiiirrrlllşşşeeeiiippptttrrröööeeedddsssiiinnnlllaaaoooyyyrrrlllvvvyyyıııdddrrrraaaeeeıııbbbsssmmmuuumyyyllleeeeeeerrriiilllzzzrrreeeiiiaaazzzttnnnaaaiiiAAAzzztttiiieeeıııgggrrrffflllaaaüüütttllleeerrrkekkeeeeeeeeiiinnnddddddcccdddieelllaaalllrrreeerrrrrrmmmoooııırrrunnnuuaaaaaakkkaaatttıııaaalllaaaırrraaaeeeşşştttkkkoooooossssssiiiiiinnnzzzşşgggyyyiiiiiiitttiiriirriimmmeeezzzgggn[[[rrrdddlllşışıışlllııırrrnnndddnnnüüüçççcccllllllaaalllyyymçmmççiiitttıııhhtttaaatttteee3uuu33iiiaaamimmiikkkiiimmmmmmaaaiiiaaaiuuueeeeeeaaaieeevadvaaveeevvvzzzıııöööooooooiiiiiiğğğğıdıığğddyyyiiiıııbbbmmmllleeellleeessssssiisssrrrrrr]rrr]]lllllllllnnnkkknnnnnnnnnnnkkknnnknnnzeeezzeaeeaaeaeeeeeeeessrrrrrrrıııiiiııiııııiiiiiiiiııııııllllıllııiiiiiiiiii,,,.........

mının iyi n motor

bbassmhuüüşaayıozarrkkgeeltmııuıokkmmclrallaaliidamszaiiraüzzıaalnmlldrmeeeabannkcayeammuinlaslıieoeelranbssldneiikkannaıraleeomaldadmnbbameü,raaasşıDyğğiüe,atllCrırııcrükdda.vbleııürreiBnı..lreku.AAöbşlazeAarrmseıınşzzislollkeaaaetunotrsnnıiykerlneelganraobukkkr,lniraaaçloiddamanrmsaal.aıerrmşolAnameetokroyrrtrakkorroblıeernacalnnaradrytbbuaıeamneerdnulloayadiimlrrleümlliDryeelsiaanntneCkrriiitıirrnyssvıeeenel,, uüyzegruelaçmoaklasraınyıda%u8y5g’unlianmdaeda,favyedriamlalenrıilnainn yeünkesrejki odlmöansüış, üm ahyagciımtlalerrıdinıirn [2v]e. aAsırelnıkklraorınnınmodtüorülakr oylamlıansı, yampoılmareınt ve

Falagkoarti(tamş)imaladriıyneınkadbaüryüö(kbn)eribleirn dkuısrmumı ibzliel(gmci)seayvaer aroızrtaamteışnhdias

ekilal1g:orFitamrkallıarsıünrıenkli bmüyıkünkatısblıirmoktoısrmyıapıblailrgı:is(aay)aryüzoeyrtamında

kısmını

sağlamlıklarından dolayı endüstride geniş yer bulmuşlardır.

şmasını

Fakat çalışma ortamlarından dolayı farklı arızalara maruz

kalabilirler. Oluşan arızalar motorun stator, rotor ve mil yatağı

gerçekleştirilmiştir. Bu tür bir durum izleme sistemi; bilgisayar, veri toplama kartı ve diğer çevre birimlerine gereksinim duyar. Ayrıca bu tür sistemler ile dönemsel aralıklar ile izleme işlemi yapılabilir. Fakat arızanın ne zaman oluşacağını kestirmek mümkün olmadığından dönemsel izleme kullanışlı değildir. FPGA ve DSP gibi sayısal işaret işlemcilerin gelişimi ile birlikte yerinde ve sürekli izleme ile arızalar daha hızlı teşhis edilebilir. Fakat bu işlemciler ile yapılan gerçek zamanlı durum izleme algoritmaları sınırlıdır. Geçiş akım sinyalleri ve dalgacık çözümlemesi kullanılarak rotor arızalarının teşhisi için FPGA tabanlı bir yöntem sunulmuştur [16]. Fakat önerilen yöntem geçiş akım sinyallerini kullandığından arıza teşhisi için motorun her defasında yeniden başlatılması gerekmektedir. Faz akım sinyalinden hesaplanan entropi değeri, bulanık mantık ile değerlendirilerek FPGA tabanlı gerçek zamanlı bir arıza teşhis yöntemi sunulmuştur [2]. Önerilen yöntemin özellik çıkarım aşaması basit olmasına rağmen, farklı arıza durumları için elde edilen entropi değerleri birbirine yakındır. Ayrıca farklı yük durumları altında sağlam ve arızalı sinyallerin entropisinin değişimi belirtilmemiştir. Arıza teşhis, tespit ve tahmini için akıllı hesaplama tekniklerine dayalı yöntemler FPGA üzerinde gerçekleştirilmiştir [17, 18]. Bu çalışmada stator, rotor ve sonlandırıcı halka arızalarının eş zamanlı teşhisi için iki akıllı hesaplama tekniğinden faydalanılmaktadır. Stator arızalarının teşhisi için üç faz akım sinyalinin büyüklüğü bulanık sistem ile değerlendirilip arızalar belirlenmektedir. Negatif seçim algoritmasının eğitim aşamasında elde edilen detektörleri ile sınama örnekleri karşılaştırılarak etkinleşen detektörlere göre kırık rotor çubuğu ve sonlandırıcı halka arızaları teşhis edilmektedir. Her iki yöntemin bütün aşamaları FPGA üzerinde gerçekleştirilmektedir.

2. FPGA’da Algoritma Geliştirme

Programlanabilir devrelerin geçmişi, 1970’li yıllarda programlanabilir mantık dizilerin üretilmesine dayanır [19]. Özel mantık öbekler dizisine dayalı kapı dizileri tekniğinin gelişimi ile birlikte 1984’te Xilinx firması tarafından ilk FPGA geliştirildi [20]. Bir FPGA donanımı temel olarak yeniden ayarlanabilen mantık öbekler (CLBs) matrisi olarak tanımlanır. Bir FPGA G/Ç öbekleri, ara bağlantı öbekleri ve mantık öbekleri olmak üzere üç kısımdan oluşur. Şekil 1’de bir FPGA’ın genel yapısı gösterilmiştir.

Mantık blokları

Ara bağlantı blokları

Giriş/çıkış blokları

Şekil 1: Bir FPGA’ın genel yapısı

FPGA ortamında algoritma geliştirmek için VHDL ve Verilog gibi donanım tanımlama dilleri kullanılır. İki önemli FPGA üreticisi olan Altera ve Xilinx bu iki dili destekler. SOPC Builder tasarım aracı ile 32-bit Nios II işlemcisi ve çevre birimleri arasında bağlantıların gerçekleştirilmesi ve oluşturulan donanımın C programlama dili kullanılarak programlanması ile FPGA kartına yüklenebilir hale getirilir. MATLAB/SIMULINK tarafından desteklenen DSP Builder gibi araçlar kullanılarak SIMULINK ortamında tasarımlar geliştirilebilmektedir. Fakat bu şekilde yapılan tasarımlar FPGA kaynaklarını optimum şekilde kullanmazlar. Bu yüzden tasarımların VHDL veya Verilog gibi diller ile gerçekleştirilmesi daha hızlı çalışan tasarımların yapılmasını sağlar. Bu çalışmada Altera Cyclone III FPGA geliştirme kiti kullanılmıştır. Altera tasarımların gerçekleştirilmesi için Quartus II ortamını sağlamaktadır. Quartus II ortamında VHDL kodları ile tasarım yapılabildiği gibi öbek çizimler ile işlem yapılabilmektedir. VHDL tamamen sayısal çalışmaktadır. Bu yüzden reel sayılar üzerinde işlem yapmak için sayıların sabit noktalı veya IEEE-754 kayan noktalı biçimde ifade edilmesi gerekir. Sabit noktalı sayı biçimi hızlı ve kolay uygulanabilmesine rağmen, kayan noktalı sayı biçimi daha duyarlı işlemler için kullanılır. Quartus II ortamında 32 veya 64-bit kayan noktalı sayılar tanımlanıp kullanılabilir. Quartus II ortamı aynı zamanda kayan noktalı sayılar üzerinde birçok aritmetik işlemi de desteklemektedir. Her bir aritmetik işlem belirli saat çevrimi kadar sürede yapılmaktadır. Örneğin toplama işlemi 7 saat çevrimi sürerken çarpma işlemi 5 saat çevriminde hesaplanır. FPGA paralel çalışmayı desteklerken yapacağımız birçok uygulamada ardışık çalışan işlemlere de gereksinim duyarız. Örneğin x=a*b+c işlemi FPGA’da gerçekleştirilirken önce a ile b çarpılmalı daha sonra elde edilen sonuç c ile toplanmalıdır. Quartus II ortamında her bir işlemin çalışma sırası VHDL’de yazılan sonlu durum makinası ile denetlenebilir. Şekil 2’de bu örnek için öbek diyagramı ve sonlu durum makinası verilmiştir.

c

x X en2

en2=0 son=1

Şekil 2: FPGA’da ardışık işlemler

Tasarımlar karmaşıklaştıkça FPGA kaynakları yetersiz kalabilir. Bu yüzden tasarımcılar FPGA kaynaklarını en uygun şekilde kullanabilmek için uygulamasını kendisi kodlayarak geliştirmelidir. FPGA tabanlı mimarinin en iyileştirilmesi A3 yöntemine dayalıdır [19]. Bu yöntemin temeli minimum sayıda operatör kullanarak paralel şekilde maksimum işlemin gerçekleştirilmesine dayanır. Bu yöntemde iki grafiksel gösterim kullanılır: veri akış çizgesi ve

Aydın İ., Karaköse M. Akın E., Eş Zamanlı Arıza Teşhisi İçin FPGA Tabanlı Akıllı Durum İzleme Yönetmelerinin Geliştirilmesi, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 2, Sayı 3, Syf 13-21, Haziran 2012

ayrıştırılmış veri akış çizgesi. Şekil 3’te bu grafiksel gösterimler verilmiştir.

x1 y1 x2 y2 x3 y3

x1 x2 A X x3

y1

A y2 y3

A-Ayrıştırma

B-Birleştirme

(a) Veri akış çizgesi

(b) Ayrıştırılmış veri akış çizgesi

Şekil 3: A3 yöntemindeki mimari en iyileştirme şekilleri [19]

Şekil 3’te verilen mimariler iki aritmetik operatör içeren Ç=x1.y1+x2.y2+x3.y3 denkleminin gerçekleştirilmesidir. Şekil 3 (a) paralel çalışan üç adet çarpma işlemi ve ardışık çalışan iki adet toplayıcıdan ibarettir. Bu mimari paralel çalışan kısımlardan dolayı hızlı çalışmasına rağmen her bir işlem için ayrı bir FPGA kaynağı kullanmaktadır. Yapılan tasarım karmaşıklaştıkça kullanılan FPGA kaynakları da daha fazla olmaktadır. Şekil 3 (b)’de verilen mimaride ise bir adet çarpıcı ve iki adet toplayıcı kullanılmaktadır.

3. Eş zamanlı Arıza Teşhisi için FPGA Tabanlı Akıllı Durum İzleme Yöntemleri

Erken bir aşamada arıza teşhisi için önerilen akıllı teknikler FPGA üzerinde gerçekleştirilmektedir. Birinci yöntem RAM’den okuduğu tek faz akım sinyali üzerinden elde ettiği özellik sinyalinin faz uzayını negatif seçim algoritması ile değerlendirerek rotor ve sonlandırıcı halka arızalarını belirlemektedir. İkinci yöntem ise üç faz akım sinyalinin büyüklüklerini bulanık sistem ile değerlendirerek stator arızalarını belirlemektedir. İki algoritmadan gelen sonuçlara göre motor durumu karar biriminde değerlendirilerek karakter LCD’de gösterilir. Önerilen eş zamanlı arıza teşhis yönteminin öbek çizimi Şekil 4’te verilmiştir.

IA IB IC

RAM (Üç faz akım sinyali)

Sonraki pencereyi al

Faz uzayı

HA HA38

Negatif seçim tabanlı rotor arızalarının teşhisi

Hilbert Dönüşümü

Karar birimi

Büyüklük hesabı

M_Ia M_Ib

M_Ic

Bulanık mantık tabanlı stator arızalarının teşhisi

Şekil 4: FPGA tabanlı akıllı durum izleme yönteminin öbek çizimi

Şekil 4’te VHDL dilinde yazılan pencere fonksiyonu ile üç faz akım sinyali RAM’den okunmaktadır. Okunan üç fazın büyüklüğü hesaplanarak bulanık sisteme verilmekte ve stator arızaları teşhis edilmektedir. Tek faz akım sinyali üzerinde uygulanan Hilbert dönüşümünün faz uzayı oluşturularak rotor ve sonlandırıcı halka arızaları negatif seçim algoritması ile belirlenmektedir. Karar birimi algoritmaların çıktılarına göre motor durumunu LCD göstergede göstermektedir.

3.1. Rotor ve Sonlandırıcı Halka Arızalarının Teşhisi için Bağışık Sistem Algoritması

Rotor ve sonlandırıcı halka arızaların otomatik olarak belirlenmesi için negatif seçim algoritmasından faydalanılmıştır. Negatif seçim algoritması sağlam veri örneklerini kullanarak problemi öğrenir ve arızalı durumları teşhis edebilen detektörler üretir. Üretilen detektörler sınama aşamasında kullanılarak arızalar belirlenebilir. Önerilen negatif seçim algoritması; özellik çıkarımı ve teşhis aşamalarından oluşur. Önerilen yöntemin öbek diyagramı Şekil 5’te verilmiştir.

Pencereyi kaydır

Örnekleme ve pencereleme RAM (Faz akımı)

Faz kaydırma

Özellik sinyali Faz uzayının oluşturulması

Eğitim aşamasında elde edilen detektörler

Eşleşme var mı?

E DTS=DTS+1

H H

Pencere boyutu ?

E DTS değerini eşik değerler ile karşılaştır

Sonucu karar birimine gönder

Şekil 5: Gerçek zamanlı bağışık arıza teşhis sistemi

Şekil 5’te RAM ’den okunan akım sinyali örnekleri için özellik sinyali oluşturulmakta ve oluşturulan sinyalin faz uzayı lineer olmayan zaman serileri yöntemi ile elde edilmektedir. Faz uzayında alınan bir örnek ile herhangi bir detektör arasında eşleşme var ise detektör teşhis sayısı (DTS) arttırılmaktadır. Pencere boyutuna ulaşıldığında ise teşhis edilen örnek sayısına göre motor durumu gösterilmektedir. İşlem bir sonraki pencere alınarak gerçek zamanlı bir şekilde devam ettirilmektedir.

33..11..11.. ÖzÖelzleiklliÇk ıÇkıakraırmımıı

Faz akım sinyali RAM’den okunmaktadır. RAM’den akım sinyallerini okumak ve faz kaydırmasını gerçekleştirmek için VHDL’de yazılan pencere fonksiyonu kullanılmaktadır. Yazılan VHDL kodunun bir kısmı Şekil 6’da verilmiştir.

If (clk'event and clk='1') then If(enb='1') then adr1 := adr1 + 1; adr2:=adr2+1; If(adr1=pen+1410) then pen:=pen+100; adr1:=pen; adr2:=pen+89; End if; End if; End if;

Şekil 6: Pencere ve faz kaydırma için VHDL kodu

Şekil 6’da adr1 değişkeni RAM’den okunacak birinci adresi adr2 ise faz kaydırma için kullanılacak ikinci adresi gösterir.

Her bir pencere boyutu 1500 adet örnekten oluşmaktadır.

Pencere boyutuna ulaşıldığında pen değişkeni 100 arttırılarak

bir sonraki pencere için veriler okunmaktadır. Özellik sinyali,

tek faz akım sinyali üzerinden elde edilmektedir. Bu sinyal tek

faz akım sinyaline Hilbert dönüşümü uygulanması ile

oluşturulur. Sinüs bir sinyalin Hilbert dönüşümünün iki

karmaşık bileşeni olup, biri sinyalin kendisi diğeri ise orijinal sinyalin 900 faz kaydırılmış halidir. Dolayısıyla ROM’dan

veri okunurken bu faz kaydırması göz önüne alınmıştır. Faz

kaydırması ile oluşturulan iki bileşene Hilbert dönüşümünün

uygulanması aşağıda verilmiştir.

H (I )  I[k]  jIS _90[k]

Denklem (1)’den de görüldüğü gibi Hilbert dönüşümü iki

karmaşık bileşenden oluşur. Bu bileşenlerin büyüklüğü

hesaplanarak özellik sinyali denklem (2)’ye göre elde

| H A[k] | I[k]2  IS _90[k]2

RAM’den okunan ve aralarında faz farkı olan iki örnek alındıktan sonra özellik sinyali oluşturulur. Elde edilen özellik sinyalinin her bir örneği zaman gecikmeli faz uzayını oluşturmak için ikinci bir pencere bloğu ile başka bir RAM’e yazılmaktadır. Önerilen özellik çıkarım yönteminin öbek çizimi Şekil 7’de verilmiştir.

Pencere -1

RAM Faz-A

X +

adr_r

Pencere- adr_w 2 wr_en rd_en

RAM Özellik

en8

HA+G D HF

en5

en6

en7 en8 enc

CLK Bekle

RST

enc=1

en8=0

17 clk

en7=0 en8=1

Şekil 7: Özellik sinyalinin elde edilmesi

Şekil 7’de öncelikle pencere-1 fonksiyonu ile RAM’den faz akım örneği ve faz kaydırması oluşturulmuş örnek okunmaktadır. Okunan iki örnek için özellik sinyali denklem (2)’ye göre hesaplanmaktadır. Hesaplanan özellik sinyali ikinci pencere fonksiyonu yardımıyla ikinci RAM’e yazdırılırken aynı zamanda sabit noktalı sayıya dönüştürülerek (D bloğu) benzetim esnasında grafiksel gösterim sağlanmaktadır. Yazılan örnek sayısı faz uzayı için belirlenen zaman gecikmesine ulaştığında ikinci pencere bloğu ikinci RAM’den okumayı (rd_en) etkinleştirir. Örneğin zaman gecikmesi 10 seçilmiş ise hesaplanan özellik sinyalinin örnekleri ikinci RAM’e yazılmakta ve ikinci pencere fonksiyonu ile yazılan örnek sayısı denetlenmektedir. RAM’e yazılan örnek sayısı 10 olduğunda rd_en etkinleştirilerek yazılan örneklerin ilkinden itibaren okuma işlemi

gerçekleştirilir. Dolayısıyla iki boyutlu faz uzayı için elimizde

ilk örnek ile onuncu örnek olmaktadır. İkinci RAM’den

okuma işlemini etkinleştiren sinyal, aynı zamanda okunan faz uzayı örneklerini detektörler ile karşılaştırmak için negatif seçim bloğunu (EN2) etkinleştirir. Önerilen yöntemde pencere

fonksiyonu dışında bütün işlemler 32-bit kayan noktalı sayı

biçimine göre yapılmaktadır. Seri çalışan öbeklerin çalışma sıralarının belirlenmesi için VHDL dilinde yazılan sonlu durum makinası tabanlı bir denetleme bloğu kullanılmaktadır. Özellik vektörü elde edildikten sonra, bu vektörün faz uzayı

oluşturulur. Faz uzayı lineer olmayan zaman serileri

yöntemine dayalıdır. Faz uzayı bir zaman serisini farklı

boyutlarda haritalar. Bir Xt zaman serisi için faz uzayında bir nokta aşağıdaki gibi verilebilir.

X t  (xtb( 1) , xtb( 2) ,..., xt )

Bu denklemde b gömülme boyutunu ve  ise zaman

gecikmesini gösterir. Zaman gecikmesi  ardışık olmayan

zaman gecikmeli örnekler üzerinde faz uzayının

oluşturulmasını sağlar. Örneğin   3 ve b=4 olduğunda

X t  (xt8, xt4 , xt ) faz uzayında bir noktaya karşılık gelir.

33..11..22.. ArAızraızaTeTşehşhisisi:i:NNeeggaattiiffSSeeççimimAAlglogroitrmitamsıası

Doğal bağışık sistemi, insan vücudunu yabancı hücreler olarak bilinen antijen ve patojenlerden koruyan etkili bir mekanizmadır [21]. Virüs, bakteri, mantar ve parazitler gibi mikroorganizmalar patojen olarak adlandırılır ve bunlar vücuda girdikten sonra hastalığa sebep olurlar. Bağışık sistemlerindeki temel problem, bu patojenlerin tanınması ile ilgilidir. Patojenlerin antijen gibi bazı küçük molekülleri, bağışık sistem tarafından tanınabilir. Doğal bağışık sistemde vücuda giren bu patojen veya antijenleri tanıyan sistem negatif seçim olarak adlandırılır. Bu kural dışı davranışlara karşılık doğal bağışıklığın davranışını model alan negatif seçim algoritması ilk kez Forrest ve diğ. [22] tarafından bilgisayar güvenliğine uyarlandı. Negatif seçim algoritmasının eğitim aşaması temel olarak üç adımdan oluşup aşağıdaki gibi tanımlanabilir.

Adım 1: Rastgele örnekler üret ve onları P kümesine yerleştir.

Adım 2: Öz küme K’nın bütün örnekleri ile P’deki bütün örneklerin benzerliğini belirle.

Adım 3: K’nın en az bir örneği ile P’nin bir örneğinin benzerliği verilen bir benzerlik eşik değerine eşit veya büyük ise, P’deki örnek öz örneği tanır ve elenir, aksi takdirde P’deki örnek öz olmayan bir kümeye ait olur ve D kümesine taşınır.

Orijinal negatif seçim algoritmasının eğitimindeki temel problem aynı detektörlerin bir sonraki aşamada üretilmesi olasılığıdır. Negatif seçim algoritmasının eğitimi genetik algoritma ile gerçekleştirilerek en uygun detektörlerin elde edilmesi sağlanmıştır [23]. Detektör ile sınama veri örneği arasındaki eşleşme için kullanılan Öklid uzaklığı aşağıda verilmiştir.

L

 B 

(Ki  Di )2

i 1

Denklem (5)’te L veri örneğinin boyutunu gösterir. Elde

edilen B mesafesi bütün detektörlerin yarıçapı ile

karşılaştırılarak teşhis işlemi gerçekleştirilir. Şekil 8’de faz

uzayında bir örnek ile bir detektör arasındaki eşleşme hesabı

için oluşturulan öbek diyagramı verilmiştir.

Aydın İ., Karaköse M. Akın E., Eş Zamanlı Arıza Teşhisi İçin FPGA Tabanlı Akıllı Durum İzleme Yönetmelerinin Geliştirilmesi, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 2, Sayı 3, Syf 13-21, Haziran 2012

d1X

r1 w

d1Y

+ + en3 en4

CMP SAY SONUÇ en5 en6

Şekil 8: Negatif seçim algoritması teşhis aşaması.

Eğer hesaplanan Öklid uzaklığı detektörün yarıçapından küçük ise VHDL’de yazılan SAY bloğu teşhis edilen detektör sayısını bir arttırmaktadır. Eğer herhangi bir detektör eşleşme teşhis ederse SAY bloğu DTS’yi bir arttırır.

3.2. Bulanık Mantık Tabanlı Stator Arızalarının Teşhisi

Stator ile ilgili arızaların gerçek zamanlı olarak teşhis edilmesi için bulanık mantık tabanlı bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntem arıza teşhisi için üç faz akım sinyalinin büyüklüğünü bulanık sistemin girişleri olarak alır. Bulanık sistemin çıkışı motor durumu hakkında bilgi vermektedir. Bulanık sistem, özellik çıkarımı ve bulanık uygulama aşamalarından oluşur. Her iki aşama da FPGA üzerinde gerçekleştirilmektedir.

33..22..11.. ÖzÖezlleilklikÇÇıkıkaarrıımmı

Okunan ardışık sinyallerin mutlak değeri alınarak elde edilen pozitif örnekler pencere boyutuna ulaşıncaya kadar üst üste toplanmaktadır. Elde edilen toplam değeri pencere boyutuna bölünerek her bir fazın ayrı ayrı büyüklüğü hesaplanmaktadır. Bulanık sistem üç faz büyüklüğünü alarak motor durumu hakkında bir sonuç elde eder. Tek faz akım sinyalinin büyüklüğünün hesaplanması için oluşturulan tasarımın öbek çizimi Şekil 9’da verilmiştir.

aclr

RAM

Mutlak

modülü

Faz-A

M_IA / en5

Son=1

b=0

b=1 7 clk

7 clk Kontrol birimi

Şekil 9: Bir faz akımının büyüklüğünün hesaplanması

Şekil 9’da pencere bloğu ile okunan her bir örneğin mutlak değeri hesaplanmakta ve örnekler üst üste toplanarak okunan penceredeki örnek sayısına ulaşıldığında toplam pencere boyutuna bölünmektedir. Böylece ilgili penceredeki akım sinyallerinin büyüklüğü hesaplanmaktadır. Bulanık sistem

kısmı VHDL ortamında yazılmış olup tam sayı biçiminde çalışmaktadır. Bu yüzden elde edilen akım büyüklükleri 100 ile çarpılıp tam sayıya dönüştürülerek bulanık sisteme verilmektedir.

33..22..22.. BuBlualnaınkıkSSisistteemm TabaannllııSStatatotorrAArırzıazlalraınrıınnıTneşTheişsihisi

Bulanık sistemin her bir bloğu saat sinyali dışında bir etkinleştirme girişine sahiptir. Bulanık sistemin giriş ve çıkışlarını belirleyen VHDL kodu aşağıdaki gibidir.

ENTITY bulanik IS PORT( IA, IB, IC: IN integer;

Clock: IN std_logic; en_fuz, en_inf, en_defuz: IN std_logic; FO: OUT integer);

Bulanıklaştırma bloğu üyelik fonksiyonlarını kullanarak giriş değerlerini bulanık değerlere dönüştürür. Önerilen bulanık sistem tam sayı biçiminde çalıştığı için bulanıklaştırma işlemi eğime göre hesaplanmaktadır [24]. Örneğin S üyelik fonksiyonunun eğimi 1/25=0.004’tür. Bu değer 1000 ile çarpılarak bir tamsayı değere dönüştürülür. Bulanıklaştırma için yazılan VHDL kodunun bir kısmı aşağıdaki gibidir.

MIA_S<=0 WHEN (IA<=0) ELSE (4*(25-IA)) WHEN (IA<=25) ELSE 0; Önerilen bulanık sistemin üyelik fonksiyonları ve kural tabanı Şekil 10’da verilmiştir. Bulanık sistemin kural tabanı Tablo 1’de verilmiştir.

SK O B

0 25 50 75 100 IA, IB, IC Giriş üyelik fonksiyonları

S KA BA

0 10 20 30 BC Çıkış üyelik fonksiyonu

S-Sıfır K-Küçük O-Orta B-Büyük

S-Sağlam KA-Küçük arıza BA-Büyük arıza

Şekil 10: Üyelik fonksiyonları

Tablo 1: Kural tabanı

Kural No 1

Girişler IA IB IC S- -

-S-

- -S

B- -

-B-

- -B

KKO

KOO

OKO

KOK

OKK

OOK

KKK

OOO

Çıkış

BA BA BA BA BA BA KA KA KA KA KA KA S S

Çıkarım mekanizması olarak Mamdani Min-Max yöntemi

kullanılmıştır. Örneğin Kural-7 “IF IA is K and IB is K and IC is O then BC is KA” kuralı için C7=min[KIA, KIB, OIC] ile verilir. Tasarlanan bulanık sistem 3 sınıfa sahip olduğundan

kuralları birleştirmek için aşağıdaki işlem uygulanmaktadır

[24]. D1=max[C1, C2, C3, C4, C5, C6] D2= max[C7, C8, C9, C10, C11, C12] D3=max[C13, C14]

Durulama aşaması ağırlıklı ortalama yöntemine göre

yapılmıştır. Bu yöntem denklem 6’da verilmiştir.

 y  (zt )  zt (zt )

Durulandırma işlemi için yazılan VHDL kodunun PROCESS bloğu Şekil 11’de verilmiştir.

PROCESS(clk) VARIABLE Dv, Ds:integer; BEGIN

IF(defuz_enb=’1’) then IF(CLK’EVENT AND CLK=’1’) THEN DV:=(25*D1)+(15*D2)+(5*D3); DS:=(D1+D2+D3); IF(Ds=0) THEN Y:=0; ELSE Y:=(DV/DS); END IF; END IF;

END IF; END PROCESS;

Şekil 11: Durulandırma işlemi için PROCESS bloğu

Bütün uygulamalar Quartus II 10.1 SP1 ortamında VHDL donanım tanımlama dili ile gerçekleştirilmiştir [25]. Quartus II yazılımı aynı zamanda FPGA üzerinde tasarımın uygulanması ve çözümlenmesi için kullanılmıştır.

4. Deneysel Sonuçlar

Önerilen eş zamanlı arıza teşhis yönteminin doğruluğu üç fazlı bir asenkron motordan alınan akım sinyalleri ile doğrulanmıştır. Sağlam, stator arızası, kırık rotor çubuğu ve sonlandırıcı halka arızasına sahip bir asenkron motordan alınan sinyaller ile özellik sinyalleri elde edilmektedir. FPGA uygulaması Qaurtus II 10.1 ortamında gerçekleştirilmiş olup benzetim sonuçları Altera Modelsim 6.5 ile elde edilmiştir [25]. Deneyde kullanılan motorun özellikleri Tablo 2’de verilmiştir.

Tablo 2: Deneyde kullanılan asenkron motorun özellikleri

Özellik

Güç

0.37 kW

Giriş gerilimi

380 V

Tam yük akımı

1.2 A

Besleme frekansı

50 Hz

Kutup sayısı

Rotor çubuklarının sayısı

Tam yük hızı

Şekil 12’de sağlam ve kırık rotor çubuğu arızası için akım sinyalleri ve özellik sinyalleri verilmiştir.

0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 2

0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 t (sn)

Şekil 12: Sağlam ve arızalı motor akım sinyalleri (a) Sağlam motor (b) Bir kırık rotor çubuğu arızası (c) İki kırık rotor çubuğu arızası (d) Sonlandırıcı halka arızası

Şekil 13’te sağlam, bir kırık rotor çubuğu ve bir kırık sonlandırıcı arızası için elde edilen özellik sinyalleri verilmiştir.

(c) 1

0 0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 t (sn)

Şekil 13: Sağlam ve arızalı motor özellik sinyalleri (a) Sağlam motor (b) Bir kırık rotor çubuğu arızası (c) İki kırık rotor çubuğu arızası (d) Sonlandırıcı halka arızası

Aydın İ., Karaköse M. Akın E., Eş Zamanlı Arıza Teşhisi İçin FPGA Tabanlı Akıllı Durum İzleme Yönetmelerinin Geliştirilmesi, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 2, Sayı 3, Syf 13-21, Haziran 2012

Orijinal sinyal ve bu sinyalin 90 derecelik bir faz kaydırması ile oluşturulan ikinci sinyalin kareleri toplanmakta ve toplamın karekökü alınarak negatif seçim için özellik sinyali oluşturulmaktadır. Özellik sinyali elde edildikten sonra faz uzayı oluşturularak detektörler üretilir. Faz uzayı için zaman gecikmesi 38 ve gömülme boyutu iki alınmıştır. Sağlam, bir kırık rotor çubuğu ve bir kırık sonlandırıcı arızası için faz uzayları Şekil 14’te verilmiştir.

1.5 (c)

Şekil 14: Sağlam ve arızalı faz uzayları (a) Sağlam motor

(b) Bir kırık rotor çubuğu arızası (c) İki kırık rotor çubuğu

arızası (d) Sonlandırıcı halka arızası

MATLAB ortamında elde edilen detektörlerden öz olmayan uzayı en iyi kapsayanlar sınama için kullanılacaktır. Sınama veri kümesi detektörlerden herhangi birini etkinleştirirse DTS bir arttırılır. Bu durumu gösteren Modelsim benzetimi Şekil 15’te verilmiştir.

Şekil 15’te herhangi bir detektör bir sınama örneğini tespit ederse num_dtctr değişkenin değeri bir arttırılmaktadır. Önerilen yöntemin başarımı farklı örnek sinyaller için değerlendirilmiştir. Toplam 30 adet veri örneği için sistemin başarımı değerlendirilmiştir. Şekil 16’da her bir durum için DTS değeri gösterilmiştir.

1200 1000

Sağlam Bir kırık rotor çubuğu Bir kırık sonlandırıcı halka İki kırık rotor çubuğu

Tespit edilen örnek sayısı

Örnek veri

Şekil 16: Farklı durumlar için teşhis edilen örnek sayısı

Şekil 16’da ilk on veri örneği farklı sağlam durumları ifade etmektedir. Yönteme sağlam durum örnekleri verildiğinde maksimum 80 örnek detektörler tarafından teşhis edilir. Bir kırık rotor çubuğu arızasında ise minimum 250 örnek teşhis edilmektedir. Teşhis edilen örnek sayısı iki kırık rotor çubuğu arızasında okunan penceredeki örneklerin tamamına yakın olmaktadır. Her bir pencerenin sonunda detektörler tarafından teşhis edilen örnek sayısına göre motor durumu FPGA kartı üzerindeki LCD gösterge üzerinde gösterilmektedir. Şekil 17’de bir kırık rotor çubuğu arızası için yöntemin çalışması gösterilmiştir.

FPGA

Şekil 17: Önerilen yöntemin FPGA uygulaması Stator arızasına sahip motor için Quartus II ortamında ve MATLAB’ta gerçekleştirilen deneysel sonuçlar Şekil 18’de verilmiştir.

Şekil 15: Etkinleşen detektörlere göre DTS’nin değişimi

Integer(0.7436*100) 74 Integer(0.3729*100) 37 Integer(0.7523*100) 75 (a) FPGA çıkışı

(b) Matlab çıkışı Şekil 18: Bulanık sistemin FPGA ve Matlab sonuçları

Şekil 18’da okunan akım sinyallerinden her bir örneğin mutlak değeri alınarak üst üste toplanmaktadır. Her bir fazın toplam ifadesi acc_a, acc_b ve acc_c ile gösterilmiştir. Bölme sonucu elde edilen faz akım sinyallerinin büyüklükleri imag_c, imag_c ve imag_c ile gösterilmiştir. Elde edilen bu büyüklükler 100 sabit değeri ile çarpılarak altfp_convert bileşeni ile tam sayıya dönüştürülmektedir. Dönüşüm sonucu elde edilen üç faz akım sinyalinin büyüklüğü bulanık sisteme verilerek arıza durumu hakkında bulanık sistem bir çıkış (bc) üretir. FPGA tabanlı bulanık sistem VHDL’de yazılıp tamsayı tabanlı çalışmaktadır. Bu yüzden Matlab Fuzzy Logic toolbox ile FPGA sonucu arasında bir hata değeri oluşmaktadır. Önerilen yöntem Cyclone III FPGA geliştirme kitinin çok az miktarda kaynağını kullanır. Gerçekleştirilen tasarımın kullandığı FPGA kaynaklarının oranı Tablo 3’te verilmiştir.

Tablo 3: FPGA kaynaklarının kullanım oranı

Hafıza birimi

NSA BS

Toplam

Mantıksal elemanlar % 15 % 10 % 25

Mantıksal kayıtçılar % 8 % 3 % 11

Hafıza bitleri

%3 %2

%5

Gömülü çarpıcılar

% 15 % 13 % 28

Tablo 3’te bulanık sistem (BS) ve negatif seçim algoritmasının (NSA) kullandığı FPGA kaynaklarından en önemli kısmı gömülü çarpıcılardır. Çünkü IEEE-754 kayan noktalı sayılar üzerinde yapılan aritmetik işlemler bu kaynakları yoğun bir şekilde kullanmaktadır. Çalışmada kullanılan Cyclone III FPGA kartı 576 adet gömülü çarpıcıya

sahiptir. Her iki algoritma toplamda 157 adet (%28) gömülü çarpıcıyı kullanmaktadır.

Bu çalışmada eş zamanlı arıza teşhisi için negatif seçim ve bulanık mantık algoritmalarını kullanan bir yöntem sunulmuştur. Önerilen yöntem arıza teşhisi için üç faz akım sinyalini kullanır. Okunan akım sinyallerinden özellik çıkarımı ve iki akıllı hesaplama algoritmasının bütün aşamaları FPGA üzerinde gerçekleştirilmiştir. İki algoritmanın eş zamanlı çalışması sağlanarak birden çok arızanın gerçek zamanlı teşhisi sağlanmıştır. FPGA’nın paralel çalışabilme yeteneği sayesinde önerilen yöntem arıza teşhisi için düşük maliyetli çözümler sunar. Önerilen yöntemin başarımı Modelsim benzetim aracıyla doğrulanmıştır. Aynı zamanda tasarım Altera Cyclone III FPGA kartına yüklenerek çalıştırılmıştır.

6. Teşekkür

Bu çalışma Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TUBITAK) tarafından 109E105 numaralı proje ile desteklenmiştir.

[1] Chow, M.Y., “Methodologies of Using Artificial Neural Network and Fuzzy Logic Technologies for Motor Incipient Fault Detection”, World Scientific Publishing, Singapore, 1998.

[2] Troncoso, R.J., Gallaga, R. S., Yepez, E.C., Perez, A.G., Rios, R. A. O., Salas, R.A., Vidales, H. M., Huber, N., “FPGA-Based Online Detection of Multiple Combined Faults in Induction Motors through Information Entropy and Fuzzy Inference”, IEEE Trans. On Industrial Electronics, Vol. 58, No. 11, pp. 5263 – 5270, 2011.

[3] Bellini, A., Filippetti, F., Tassoni, C., Capolino, G., "Advances in Diagnostic Techniques for Induction Machines", IEEE Trans. Indus. Electr., Vol. 55, No. 12, pp. 4109-4126, 2008.

[4] Panadero, R. P., Sanchez, M. P., Guasp, M. R., Folch, J. R., Perez, E. H., Cruz, J. P., “Improved Resolution of the MCSA Method via Hilbert Transform, Enabling the Diagnosis of Rotor Asymmetries at Very Low Slip”, IEEE Trans. on Energy Conv., Vol. 24, No. 1, pp. 52-59, 2009.

[5] Briz, F., Degner, M. W., Garcia, P., Bragado, D., “Broken Rotor Bar Detection in Line-Fed Induction Machines using Complex Wavelet Analysis of Startup Transients”, IEEE Trans. on Industry Applications, Vol. 44, No. 3, pp. 760-768, 2008.

[6] Bouzida, A., Touhami, O., Ibtiouen, R., Belouchrani, A., Fadel, M., Rezzoug, A., “Fault Diagnosis in Industrial Induction Machines through Discrete Wavelet Transform”, IEEE Trans. On Industrial Electronics, Vol. 58, No. 9, pp. 4385 – 4395, 2011.

[7] Tsoumas, I. P., Georgoulas, G., Mitronikas, E. D., Safacas, A. N., “Asynchronous Machine Rotor Fault Diagnosis Technique Using Complex Wavelets”, IEEE Trans. on Energy Conversion, Vol. 23, No. 2, pp. 444459, 2008.

[8] Pires, V. F., Martins, J. F., Pires, A. J., “Eigenvector/eigenvalue Analysis of a 3D Current

Aydın İ., Karaköse M. Akın E., Eş Zamanlı Arıza Teşhisi İçin FPGA Tabanlı Akıllı Durum İzleme Yönetmelerinin Geliştirilmesi, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 2, Sayı 3, Syf 13-21, Haziran 2012

Referential Fault Detection and Diagnosis of an Induction Motor”, Energy Conversion and Management, Vol. 51, No. 5, pp. 901-907, 2010. [9] Chilengue, Z., Dente, J. A., Branco, P. J. C., “An Artificial Immune System Approach for Fault Detection in the Stator and Rotor Circuits of Induction Machines”, Electric Power Systems Research, Vol. 81, No. 1, pp. 158-169, 2011. [10] Aydin, I., Karakose, M., Akin, E., “A Multi-objective Artificial Immune Algorithm for Parameter Optimization in Support Vector Machine”, Applied Soft Computing, Vol. 11, No.1, pp. 120-129, 2011. [11] Ayhan, B., “Linguistic Rule Generation for Broken Rotor Bar Detection in Squirrel-Cage Induction Motors”, PhD Thesis, North Carolina State University, Raleigh, NC, 2005. [12] Su, H., Chong, K. T., “Induction Machine Condition Monitoring using Neural Network Modeling”, IEEE Trans. on Industrial Electronics, Vol. 54, No. 1, pp. 241– 249, 2007. [13] Zidani, F., Benbouzid, M. E. H., Diallo, D. Nait-Said, M. S., “Induction Motor Stator Faults Diagnosis by a Current Concordia Pattern-Based Fuzzy Decision System”, IEEE Trans. Energy Conversion, Vol. 18, No. 4, pp. 469–475, 2003. [14] Rodriguez, P. V. J., Arkkio, A., “Detection of stator winding fault in induction motor using fuzzy logic”, Applied Soft Computing, Vol. 8, pp. 1112–1120, 2008. [15] da Silva, A. M., Povinelli, R. J., Demerdash, N.A.O., “Induction machine broken bar and stator short-circuit fault diagnostics based on three phase stator current envelopes”, IEEE Trans. on Industrial Electronics, Vol. 55, No. 3, pp. 1310-1318, 2008. [16] Moreno, A. O., Troncoso, R. J. R., Frias, J. A. V., Gillen, J. R., Perez, A. G., “Automatic Online Diagnosis Algorithm for Broken-Bar Detection on Induction Motors Based on Discrete Wavelet Transform for FPGA Implementation”, IEEE Trans. on Industrial Electronics, Vol. 55, No. 5, pp. 2193- 2202, 2008.

[17] Akin, E., Aydin, I., Karakose, M., “FPGA Based Intelligent Condition Monitoring of Induction Motors: Detection, Diagnosis, and Prognosis”, IEEE International Conference on Industrial Electronics (ICIT) & Southeastern Symposium on System Theory (SSST), March 14-17, Auburn, Alabama, USA, pp. 373378, 2011.

[18] Aydin, I., Karakose, M., Akin, E., “Arıza Teşhisi için Gerçek Zamanlı Bağışık Sistem Uygulaması”, Otomatik Kontrol Türk Milli Komitesi 2011 Ulusal Toplantısı, 1314 Eylül, İzmir, Türkiye, 2011.

[19] Monmasson, E., Idkhajine, L., Cirstea, M. N., Bahri, I., Tisan, A., Naouar, M. W., “FPGAs in Industrial Control Applications”, IEEE Trans. on Industrial Informatics, Vol. 7, No. 2, pp. 224-243, 2011.

[20] Xilinx Staff, “Celebrating 20 Years of Innovation”, Xcell Journal, 48, 2004.

[21] de Castro, L.N., Zuben, F. J. V., “Learning and Optimization using the Clonal Selection Principle”, IEEE Trans. on Evolutionary Computation, Vol. 6, No. 3, pp. 239-251, 2002.

[22] Forrest, S., Perelson, A. S., Allen, L., Cherukuri, R., “Self-non-self-discrimination in a Computer”, Proceedings of IEEE symposium on research in security and privacy, May 16-18, Oakland, CA , USA, pp. 202– 212, 1994.

[23] Aydin, I., Karaköse, M., Akin, E., “Genetik Algoritma Kullanan Yapay Bağışık Sistem Tabanlı Arıza Teşhis Modeli”, Dokuz Eylül Üniversitesi Fen ve Mühendislik Dergisi, Cilt: 11, No: 31, s:57-72, 2009.

[24] Barriga, A., Sanchez-Solano, S., Brox, P., Cabrera, A., Baturone, I., “Modeling and Implementation of Fuzzy Systems based on VHDL”, International J. of Approximate Reasoning, Vol. 41, pp. 164-178, 2006.

[25] Altera Data Book, 2010. [Online]. Available: www.altera.com.

Şal S., İmeryüz M., Ergene L. T., Kafesli Asenkron Motorlarda Maliyet Kısıtı Altında Rotor Çubuklarının Analizi, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 2, Sayı 3, Syf 23-28, Haziran 2012

Kafesli Asenkron Motorlarda Maliyet Kısıtı Altında Rotor Çubuklarının Analizi

KTahfeesAlinAaslyeKsniakslrıocofınMTMhıkeontSaoqtrıuslaliırrSrdeeanl kMCraoagnlieyMIenotdtKourıclsatırtioıınnADlMtoınordtouardRaRnootStoüorrrüÇBulaübrus kulnadreınrınthAe nCaolsizti

The Analysis of TBheySaqzuEiryraelUCygaugleaCmIonandlsautrrcıatniidonant KMuolltaonrımRıotor Bars under the Cost

Permanent

MagSSHniinneoaatmnnSeŞŞyaanAllc11p,,hpMMrlouuinarrCnaaottucoİİesnmmAsMeetrrproyypaüütloizzin22rc,,tsaLLtUaaiollseeneTTds ..

iEnrgDeinree2ct-Drive

Ergene2

KalıMcıetMin ıAkYnDaItNı1s,l2ı, OSeunz11khİİarTTnoÜÜnOCMMsMaAlaa@Kokkit2iit,unno.GaaerdlüFFuan.aatrsrkkuıüünÇllttDıeersspoiianrlıuAdLaBnAS3ürülü PermanentBMeyaKagozHncaeE1oeMt22lmİİiSyeTTEEÜkeiaymÜÜMllanneeAetUierkkrvEEtcoyipttneyhullnrr.reezapiigisr@[email protected]üaüüe,[email protected],lMakkddui.e.ieetsttriirpddtgssrrloueuıiooepll.n.ptiinttnnrğğrloieediiilii,Br@kkcaKBBsaöiFFtloKöötuU.aaic.lleokküüausdüüenmmuell.llldsitttüüareenssiniiımDıirect-Drive

Metin AY2DAKINrO-1GU,2e,TOBiemökeulnr.yzo,uhpMzaa@nDrkitSOu, .BeCMdauAo.tKitrso,2kre,erTgGleeaün,senaKl@sroıumictÇua.Leeılrdtidpu..atrnlı ALBA3

saaBBussuuneennummkklmaarrookkaaannkllteemmadddooeeıttroogg.rrüüTllaannerrüüsıımmtnnmüüppzzoeeddtrreeoffooreeurrnnmmÖÖoddaalüüannzzssrsseettarrttaaiikddnneeüaaçKll2yyiizzaafoAiaiyynnzcggAeerlaııı-1nnyyReGMöö4looÇnniellkeeeaaEÜWllkBrriiogLaakkManugökkg3tbbunieülArKvziiskkt.corriuh,uunerü.anllçç[email protected]ııeDetşşıımsieMllmm.n@baaS,Mds@innaarsaiTümM,rkechuooUreecztkoloiamlnketreao..dzlcc,uirooi.ieiikk((pkktmmsssyydTstaaaaaltteüüutieelyrlyaakkkka.pnnmmtsıılnrssimmeeşşaaaeebttl,BsskkeeaaruıyıssıKöyymiiolrrvvddüüoolloeeii.kkttrrscooLssayyrraeeğ[[üüt11kkeldrrkka]]eelss...ymmiaaYYeeakkkkoocaattmmaaappvvknnııeeeellssaannrrbııiinn))ttimm,,r((iiççbbrnnoaassüüüülltyy((ııorrddşşüüreemmüükkkkoşşaalllüürriiuookkkğkççttooaauaarrrrllooppııtttssşşddaooaammsiirrmmrraaaeerddııddnnınniimaaccrrddeeiiı))aanniissdççvveeüaaeevvkkşddüeeııddüümmnüüşşrrüşşeeüüüülaaiikkmççkkkkiiüttaannaaaaşnnkknntmmüiiıısskkmmııraa))ii.

skkauaalanffeenussılllmii aoaaklssateeannndkkırrrroo. onnTteommsrtoomttçooourrtbokkurÖuukllzllaoaaerlnntaııırllammvkııeşşüttııçrra..fyKaÇÇnzOlıaaı llUıı4şşilmmekTtaaWkddeeaankoggünaaucoyymzünnphnaııaadlnzerkk@ekeembss,miiierttBdsynamoeoditeusonnkril.yBdBpeuclaiokluuerrelmeaa,nrtlddeıeçnKüürllcışşinyioüüh(onncAvlccaee)seed,eamildğlddmiiloooğameğğyeyearreiuunctllai/ttbsakuuaessbıuulrdailnnrüınkddşmraaüoıoktrolbbaarriinrerrdoliiaaılkrruıyytnğaüü[ıun1nkks-sst3aeefv]askk.ezalrÖayrrımeeüzoaaekılkklsmldttieaakaüknnlsşeıssüdnirvvüeeelnmçddüliüüşşşt(üBürkk). obokkffoaBkiginçaaruulellleuiciaaaarrlnlltekkillçnennrrçraallleaarıealıınnklddekkknellııaaıanrrmerlloooilaahhmiimıinntlttcrraaiooaiad,ccrıaaşrrndioeeüükktluaillmssvyreeooottreg.innüülludlryuuuunnmmFtlooaitnkkkrutaiiiio.şşrsşrbbkbburuttFsllkoiiiieeüdnççrrlaççmttrıad..iiriimmemmçbnammkokBBulieelllınllsieeubööeemaööoürrukrryyslzzroiiiillkumyüeeteebddlokolliiıllailleenççkriiçsiirkkğğnii(ğğiaınnDllmbaiieiiyeeşşnnetSlıttlıehhsleesii)evimmıkrreelr-retıiissmmbkliroolleaanueommntthhyetbmooumaaaiiaiiirrşşapppraynnzittnniiiaasürrü,rrteyıllamoo..rrAeiivsyttteteyMMoeaiiıooiattRkkskirtyiirrolıooi,mmeılurÇttshhseootooyteankeellegEçrrmmuuelmrtuueutankkmgLsaanlnnsuaoaesllggdda3iimannklaaeeryyAeeKmlrsuınnooaeeemıuvçmaattrmmsssare.iiiıılAaaa-lllaeeiizlGyyzzaabrtte.ııllrrayymsseeeiivaasnnrrss.ee@iiiillıı,MaTsmtmgraeıücukoırenkıçtztklünoalialmkarearlrt.aaiindgydydnzdıüc,kksrsüüaeooiioizildtiirrr,ıdçkkmrrleeeaasmmheppss,nnnmmtaeeaaçççaaaesvkkarrollllakankççiiirtvctoooaaobe(uımççkklllbrAdnııdduuıaaııoükmssilluu)tlbbrmııı,lvğğ.şşammsiiukrremmeduuBüddçviuooöaaeğkknaaezllroyednnaauuaktlrbüllkkyokkeikkreggnoomc.ııuyiteteeşşşşsyBaaauuççeygzsssaakieellyauraannllarrddoaaerrlıılkkuaüllanrrnnkyaeaemyıışlıddnngnnnaaüşatarudd,,mmakldalsaaasaaaanrrııearrkkmşşooıkırenttnlııiitttııaaammssdooödrrkreea..rrrikaııultç,nneeaRRliaffbrnnlddnrraikooubbeenüüsnuıttüükkdşştmuooıyviyylüüeaayprrageüü,kknngnsumkkffssuıenyrrnıılleeoünnddaççeıskktrmskııkiiooünnlrreaatsğğrraeerrnnleeuunivnakkddsskonnımrççııllnüüa-nniilllldşşaiiuuııüüinnkğğrkktkkuueannnııdssyyiiooçssııüülllrmmppddi.kkeeuuddss(ttğğBeeaaekkuunnnn)

bbyaueplniırlsalaerlnınmkiaşantriarşl.ıilzaFleşartrıirkmlıagolealrurçkıekmbleiaçkitimarlileledreinkveeariimltmositaoşytriırs.aAltyasnsoıanrzuıamçmılaarndvae

rbsountnollaranrçdıuınrbıklumakrıkşıvaleaçaşmtkıortimonrdapülarkortıatoÖnmtispazlakearatılaeamdnaeaslıvniteairkigloemtliiarşirtlaimrk.iAhtyierns.ıazpalamnaanrdaak

mroototorrçiuşlbeutmk eksaiçüazkerinindeüketakinlselrairtıaartnışaıllimtikıştoırla. rak hesaplanarak mAAeeBiigMçnlleunnioeecornaammettçooçlhheeaaarrtktkn,annaalliıamePrllrrşlaamlMıitekkcrrikat,eerımyyMedillluööiilamemmoivynnmstegitteeodiyeeuellrtoüammeelin,erzrrS.riire::,,ko:uFsrorrkknüdiaoomnaalraDurtteffebnkooeeokEAliessrrlınlsitllrebaççiiokAüumsuuilrsaadlumyübbbatessaokruunıreesnnkialnnskktna(atkkcrDbariiayrrnnStaetSırAooıüddsltcs)nnniıırüülr-ştüaıbklkkımmelluetti,nmaazytoobuminnaıttiKpşroosszitıırraıs,,,e,,rlamvvı.vrrcyyeeoooeııarrsrtttiioıioommlMurrrsey..enıoogçktllenutauuanalsağğestaımauuksrlr,,lıaeımıssmsrooııi nnlluu

IhIhpyskdTvnnoaaraaihhrinrpvviatettiselıhheecosasriitpeuanl-ss,easdlbbdrppp4reeısiireaaeelvırkoppnnledaWmtteeonahrraıppla,,osnkrrrlqmiisvdiueennzeulssealddtpeeiemubruuornnaosriocclttpuueetteetpnltoiiddoonldracinnugaaapmddpnegrmmuurcebomeAçreeeooetemooirttkbanoottattolipcrrdooensprosspuet,,matlncrttiiewwcrhhttbaaliiaeeiehhmolcmnteiikiiinrraartocctaretghhnsmioknppoısmnww.oeneeattrrsaiiWoffllmnglloomariyeorrtrbboehitemmtieestotirionaairkicccnrl,nnhmoodvtcchommeetieeeesssmmsstitrteigi..asmgrnoonts.auannaAAatdflllreosyyyıdrm,TTvauuehhısstrreeeeeddseet,, aaglieyIent dKuıcstıtioı nAlMtınodtoarRRoottoorrÇBuabrsukulnadreınrınthAe nCaolsizti puuaapmmMAagdsteeinnnnhanoovsrddddareattiftgooeesnohaeccerrnrrdrptoo,,d..a,m.pttnnePr4hhtrIIhddesoMnneeiedkuugprkWcccnrttmMbeoohhttiaiilyasiinnvvoistsspmlesseeqtueottaussecrrcmmsrnttaaiolii,uuredfnaamiiiSrddnncgttseo:beeayyeetlnirrr,,ttddnihiilucDouaaattceooahhntllotEAiffgsueeoaiielnnrnnrebauuarruminattlioosssnhhdsdliiatttadynneeaoofrnntoutggnrrirrahlauccaooelcttntabbyrhhttiStdloosoaamAeeeü.rrnrraosnrMssbbntüaaamggaooaadlmmreeri,otrrezoootsseetpirhmmoa..KrccerleoeelMMarrltttienoooclrrsıcoootussiicyteecmssttrımpoosshopessrremoleeMaaresaawccairrtecnnıttegoeekniiadanoornlklemmnnayyftomaatsissiooıcrslleesddealssaatiiıhfftrraaiieoeeerrsaadddeet

Constraint MTuÜraMt İamkeinrayüFggrofdpfggodaTdvRMKzoooaeeeiinpipeehae2vrorvtsrtotrodeeidyek,eoeeetiisfmmrrwyogconorrnnrddaüaaLetprnummoreepii-,lttadff,slmrdttiiapffffiiFtArrdnnpeoorteennbreseyylhissieggrrrrokeenalvedi:,,ersoeeıgpddeirrlnnttwwddinrtı..mbTeccaDttiiihSahhyaffooElas.oiffnküiiltttnnrpleelcceeumsyydrNNEeerrddehhaeappscmceeeacuuiiknikprteettonnibn-ehhlmmiiadfogiDmattooniogaaglcooeepMtnneuserbssaerrrffptitAssinrvootiiıhnnttliccknueaitthhttoeeauahhaan1oo,accceenitm2pnallteelrrn.aioosuytocePssbdnımmsrrenrrsababrraeeiuaamleesGooppmamarrnıclil.assmsattaayrrdt(uuaooeepciaRtnrrafrollniprroeentggettcnAmmihmalssunceeaeiebbSlcaantbooenlyttaaMaannditsmmoomnatrrenn.uui)aaeenosoddMffMvttaagtmssdttnaairrohhllanoccosiioolorttreetgee.ttetnuhhettthuuosstnosssepeeWrerrae..rsmiiriioolatiirrleonniannnlrroSStrltrgghiieueotcooMccggoaicgomttnoocciihhtyirrüomnnrnmmttoopeeentohhdaatvopssreühppmeeeellttirlmppecaasse,waaactiaaatrrrrüigegooosannpplgiiooPzndtnssnrlddaeeuttdMmcookeooerrtdeffunnte,,oobbrr..eiyilAAdcrrseet,ahllttbbaaatssttoeaarrreeooddeeerrr,,

[email protected]çrootlreykdti.cbaualylryguallaenmadakdatahgeirsıikenlfıdfkeulcacttsankocunellatnhvıelamlumaekostatodrıra.roepNerdcaFatliecoBunlaaterde

da(Nniseacoluydstysimceadiul.lmy aInrodn thBeoirrone)ffevcets SomnCothe(SammoatroirumopCeroabtailot)n are ezi@kktiMrtuik.üe-dhEue.ltnre,dketirgsreKKdeAMRümmShuoelllzyıiüinaeeseoızsnoeğgkredyyemmlcttreuınoiwloywnieuck@kleearerkaasololtnnB,liamsçırrrrittFsFraeoAdtddlıöauldmmknanis(amdsskn.rv:.l::eıaeeıkiüaelskSSmntdtıyyaeauühhqqDmuayaSoslooEuu.ellıit1ütadddtriinoülbr9rrrneeea,,Skraerr8cmılrsrrkaleet0aoauloob-ellliar’mniDynttildmtoo,igMcct)ararrıuDaaiyAvılyaggtbbpCkaneıMcıeermaan1e,la.lvrrraıl.11aakfyeiitBPrdıiionnı..snınnskauenirddaölsddG,mlrıtuua.zmıuum(sGGsevccaibccRlialtteronıkattiirnAiitaaioosuiorrseımnnnSy(ernniiaSlccgnMşşldatneeeMukmmarra,,),lriaMlooo)neemiamnttkffizasoonffeolaiiemgmrreccltnn,,aorfyiiookiieereürntntrrrlnntookoiaooebnccrrsnrttalleyyMaooaygk..rrytrröüaoaıanrnntoddssobeüolyallırmillmooner,midçttDraküssioaasnP,,Czıkknoi,dMffleiiannriiattkee

ullanılan çalışma

23 ünde bir

ikp(kAAggümbmSu(hhsNyaiiazıyiaaütllsoırzbbücegelryggkerçeltkiiiakrenmuoıeenoonm,,ecılksldrrmarkşekaaaellltytlieççavvrmçıskeamsrorooaoyıeesilıanlkknkyaioni(rumdvWWduirvüolynaeıimmaektsknrgsffrroyyaausaaauayorayasezzlğ[yylütvelıIa11klloladrkrneııbma((9]oenrasSka11.yml8anıYaeraaaa99la0kdokualrobassca55a’tamdnyeemiaaBlmp33tv,iagınnkn)aı))roeeıuDlkklysarnıprttlbrrıyatksoCaaian)tıMeooiıcmılnrmrr,krlranna.aa(lv)flıriaçbaffrıkoıenBrııkoadınsünrnnımmvüllktaıunmya(aıönodde,rldşütooazaareımmükttssvennkboooSlişleoadlıksakrrlümyyirtüullouuiokaasaımağkCçtlye(rnpprrülonaSulagrnııaoldııakrnneolapMllunkarıtaarltsş,lırdaiioalnn(oa)mnzsmeeiSramomrnlkiannççsenaealaerdameaamımdmrnkılnnililmaacfatyöörnııooadkaişşresiünnnertıtd)rammınioiokeeo,isbıudnçrvrsrynmmeaaamllüa.eeaöaddvkkşmllrrdnytaaiiüaeıdaıaeüonmrCnoNübbddmlşrbppoülşeeioyaeüıdmikrrlünlellberaikmFoomiindççkDraarrkbbeiotoittaaslüntaBCniitlllıakknall)eeiş,naddkntmmrmüiiiısakğğmıriika)iii;;.

ynı kesit malzeme

Bhaucimdüleşrüinnicne dirençli (A),

ddvioğeğerriualitsuıersluıdknüladşraüınkıbnrieriakdytüaünküsskevkeoyrlmeüakaksstıea,knsdmirvoeemnçedlniüt ş(Bük)

momenAgte-shçeımznkerkvotenedmimr.ooBtmoöreylnalter-dcgeüaçkyaülgkisıbşeikankkıanardlakakıtşaekrmiısmtoimsiıennısrtüliraeneklmldieaketaddilıirr.ken, ÖmçmkekKsms(liBeeıaduotnraıoıkçeymtÖsmmmngçekmklilnrkknaılıltıilrladuoüuoeıftinnomkeairaoıoıocllrrasdinnnlkknnıaaratçıo.lımttlhctdüeleuütinnooeattinıallÇak(mddddydAd(kdmydygodoyasnnsrrlaıınlinraünnmeaarrdesso.m22rraadüüüüceeöllaaooiiii,iieorllrinnttll.ilıssıooaalÇrrrrrraay00ığğaadgeııııünullkrğlrkğkksrrrasüeeeeeeetmssmrrkkttyymsiiılölmml00a-t,zkokiissssnulonolldennnnnnnaatDeyhmııışışı,raııd33bıeeeelttblkaoyşşrrakmnnccççcckaaeüaakkraamıbheCakkkkke))otz,gooiuiiiisdnrrallakmtyeei,,omsmmlaosbnnnnvvtteeeıtoauolllymımabbsüaainnlonrsvMdtuurttariiiieeadrtletenççgbbtouodsooakii.kkrnnnnooıcıaaduduoisıokkkrremvkellaarmunltkniivrsımmosimooiiicliliiireeyyoaotrrrukerllhltossllffmdrdremmuutoıehmll.ıırıBaağğvvaeggbrrrnoaliiteeklmmşşm,uuvnönrsıuınnrmzezeemeeeeuuolddoiierüznn[m[mukıioemzağğennaaakkdhrrddyyn33Bntaamlthnneemttnaa–eardllıiiuukglloöiiaaivıiaiaaaızeessram]]asğğunnsllvmemmnnzrfmioıiuorz..klaınıneeneBtıillssmeebanliiiltçamyemtaaççrrbb[üçoıknnssaaavkkaonrraioLuzrddkkss322isnlvgıiieiinddtlğsğsuneomtlrooöeeeaaffiiıziüüyorraaeD]..adruoaiııyyddçlleeyttllt55nryynşşağğ.kkarllnşşteejıolaaetaaeiCbüdagkukuürleltyreayolllemmnffgkksstnöannddrak-arrıyeraaeâummzaddırlılrgnoomoocclgeraaaarptn.aaiuşelşelaMeehynnıyüjeel/ııeelllmmenaabnnüdrrrafflleeapbbrrynaBkkidaaümmgkaassialkllğğeeyirrlaliiuuçâzmmoyıagzsiieaaiieaaibbakıırnnissaasiiiahllooytraaccannıruılnnnrşnşniiıiillallsddonnpr.rbööidinlmddonuurrssiilleiabmmlddioaaeldsslaleuriiııeeıigaüeıınnıaiıananooiks)aarrtrrrrnnıa[[kkooyrrmdriyreeo“rakll..aaılm22immllkklibbiiddnemogdlleenaelFvvuuakssbrsnkknn]]uuatliitiibükaaelrnnsuRRunıaiiiioıeeekkiıooaiia..rıllad;;ldlkkadrrkkbemrammlnikiisrastsesettrlooiyçddaFFaebağğlıaeeeliooimaasarsnaaisaklümttaatkeebikksnıeeuiiiinsukerrrrrkttgyrrialooğğtsntnntazrrıaaalldlooğğemuuıılllnirtaatzzıakmeettarrdldlişyeiiradöbbdsdslızıttdeelllaapgaasvvddggymaknrismyrrüooiaiaeallriieeaiurrrknnnneüırrkıiddleeaaietulaimldç,zrrrriillnlceıkkirrseeoreeğğçaaettrrmaenniiırınniliineDe[..ibeıeınnyrrrmmiiiinnlltgaakoirbby1asııniimnyhheaeommieeşşruıaeCllclclnnlülAAdbmnikffii-innidnııriiiaanndıdıabbutlcllmsrriios3çauözznımmdlyiiiitaueiiırrrnnfllieeeytccmaiieyimth]rrlllnlüdbbaeggaainırvrvypoakkiirgg.aa.y.yniieMkddazd,bszekkiiınneeieegoanrrraaeutaarrmnyiutBBleüümauörrtlyrreeiiillzutdisÖakkeonnppneaiarynnaooohşdşdrrnttlügiouuılaldortaarsstgııŞŞkkdnoo((mmkrttazaeiieoöszcıllsssllbuııoal11ooççtğğesedaiigvmsettkkttnkuleeddinnarrıbboüützinnoorlleeaasd99rrenhnkelaee”eetakkyrrraaııımıı.iirrrlairrrrddsse77dğğrrkkrrrnntleeilldniiivnaacllıakllooskklleea00uııkaakksedveeddiiddoiırrrınnlnlnlseıırkkttllll))nnhkrrııaeeeiiuuee-şşııiıiiı.ddd’’mmnnrriittğğğğnneeeeaai11iiyyaaooeeleeuulslseenn’’üüiaannllpprrrccrrmmkkiiggggooııkeeooiiddnniinnssööööllnnttççettaaeeiiuueeeeddddoorrrriiiinnnssrrkknnnnkknneeeeeeaarrııii,,, momtoıkrlnagarötdısısrtle.ır“iFmlmıroçetaoksrtılezadrA,irCh[a3mt]to.atory”üz(BükrushelkeislsliACmıMknoattoırsl–ar iyi bir seçimdir.

Kalıcı mıknatıslı motorlar rotor yapılarına göre

sınıflandırılabildikleri gibi yaygın olarak besleme akımı dalga

ekline göre de sınıflandırılırlar. “Fırçasız DC Motor”

(Brushless DC Motor – BLDC Motor) olarak bilinen motorlar

literatürde besleme akımı trapezoidal dalga eklinde olan

motorlardır. “Fırçasız AC motor” (Brushless AC Motor –

Şekil 1: 2.5 cm derinliğindeki bir rotor oluğu için direnç

dŞekğielrin1:in 2fr.5ekacnms idleerdienğliiğşimnedseik[i3]bir rotor oluğu için direnç

değerinin frekans ile değişmesi [3]

ekil 1: Farklı sürekli mıknatıslı motor yapıları: (a) yüzey mıknatıslı, (b) dahili mıknatıslı ve (c) dı rotorlu yüzey mıknatıslı motorlar

nalizleri

iki parçalı bir oluk tasarlanmıştır. Rotor frekansının nispeten

Deri etkisinden yararlanabilmek için, oluk derinliğinin en küçük değerinin ne olması gerektiği ile ilgili denklem

δ= ρ

µ0π f

eşitliği ile verilmektedir [4]. Bu eşitlikte δ; en az deri etkisi

derinliği (m), ρ; özgül direnç (Ωm), f ; frekans (Hz), µo (H/m);

boşluğun magnetik geçirgenliği olarak tanımlanmıştır.

Kirtley Jr. tarafından yapılan çalışmada rotor oluk geometrisindeki değişimlerin motor performansı üzerindeki etkilerinin incelenmesi için çift kafesli oluğu olan 5,5 kW gücünde bir motor incelenmiştir [5]. Kalkış oluğu olarak adlandırılan üst kısımdaki oluk parçasının çapı değiştirilerek farklı oluk kombinasyonları elde edilmiştir. Bu çalışma sonucunda artan çap değerleri için motor verimi artarken, kalkış momentinin en büyük değerden geçtiği görülmüştür. Kalkış momentinin en büyük olduğu çap değeri optimum tasarım değeri olarak belirtilmiştir. Galindo ve diğerleri tarafından yapılan çalışmada motorun anma çalışma koşullarındaki performansını değiştirmeyecek ve sadece kalkış performansını arttıracak tasarımlar üzerinde durulmuştur [6]. Anma çalışma koşullarındaki performansın değişmemesi amaçlandığından rotor oluğunun toplam direncinin değişmemesi ve bunun için de toplam oluk alanının aynı kalması gerektiği vurgulanmıştır.

Bu çalışmada incelenen rotor geometrileri NEMA (National Electrical Manufacturer Association) Standartlarında tanımlanmış motor sınıflarına göre belirlenmiştir. NEMA, farklı rotor oluk geometrilerini gözönüne alarak kafesli asenkron motorlar için dört temel tasarım sınıfı tanımlamıştır. Şekil 2, bu dört rotor oluk laminasyonunu göstermektedir [7]. Bu sınıflandırmada A sınıfı; hava aralığına yakın büyük (Şekil1a), B sınıfı; hava aralığına yakın büyük ve derin (Şekil1b), C sınıfı (Şekil1c) ve D sınıfı hava aralığına yakın küçük rotor oluklarını temsil etmektedir.

Şekil 2: NEMA Motor Sınıfları [7]

Oluk biçimlerinin farklılığı, motorun kalkış, devrilme ve anma işletmesinde rotor direnç ve indüktans değerlerini dolayısıyla moment değerlerini değiştirmektedir. Bu sınıflara ait moment-hız özeğrileri Şekil 3 de verilmiştir.

Şekil 3: NEMA Motor Sınıflarına ait moment-hız özeğrileri [7].

Kullanılacak test motoru üç faz, 4 kW , 380 V, Δ bağlı, 50 Hz anma değerlerine sahiptir. Öncelikle motorun sonlu elemanlar yöntemi ile sayısal modellemesi yapılmış ve deneysel sonuçlarla karşılaştırılarak modellemenin güvenilirliği denetlenmiştir. Daha sonra burada sözü edilen diğer oluk modelleri, test motoruna ait sonlu elemanlar modeli üzerinde, rotor oluk alanı kısıtı altında, yeniden oluşturulmuştur. Makalede bu oluk modellerinin oluk alanlarının test motoru oluk alanına eşit alınmasıyla aynı üretim maliyetine sahip ancak işletme bakımından daha iyi oluk tasarımının saptanması amaçlanmıştır. Ayrıca her oluk tasarımında rotor çubuk indüktansının değeri analitik yöntemlerle de hesaplanarak; rotor çubuk kaçak indüktansının motorun işletme iyiliği üzerine etkisi de incelenmiştir.

2. Metodoloji

Kafesli asenkron makinede motor performansını belirleyen parametrelerin başında rotor direncinin ve kaçak indüktansının değerleri gelmektedir. Rotor kaçak indüktansı aşağıda sıralanan alt bileşenlerden oluşmaktadır. Bunlar,

• Diferansiyel kaçak indüktansı, • Hava aralığı zig-zag kaçak indüktansı, • Oluk kaçak indüktansı, • Kısadevre bileziğinin kaçak indüktansı, • Bükme (skewing) kaçak indüktansıdır.

Hesaplamalarda diferansiyel kaçak indüktansı, hava aralığı

zig-zag kaçak indüktansı ve bükme kaçak indüktans değerleri

stator devresine indirgenmiş olarak, diğer iki indüktans ise

rotor devresinde ifade edilmektedir. Bir rotor kafes çubuğunun

kaçak indüktansı

Lb=T Lb + 2.Le

denklemiyle hesaplanır [8]. Burada LbT; rotor çubuğunun toplam indüktansı, Lb; yalnız rotor çubuğun, Le; ise kısadevre bilezik parçasının kaçak indüktansıdır. Lb değeri Le değerinden yaklaşık 100 katı olduğu gözönüne alınarak, çalışmada farklı oluk geometrileri için yalnızca çubuğun kaçak indüktansı hem analitik, hem de sayısal hesaplama yöntemleri ile hesaplanmıştır [9].

Şal S., İmeryüz M., Ergene L. T., Kafesli Asenkron Motorlarda Maliyet Kısıtı Altında Rotor Çubuklarının Analizi, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 2, Sayı 3, Syf 23-28, Haziran 2012

Makalede analitik çözümleme yanında motor modellemesinde sayısal yöntem olarak sonlu elemanlar yöntemi kullanılmıştır. Sonlu elemanlar yöntemi diğer elektromagnetik analiz yöntemleri (Sonlu Farklar Yöntemi, Monte Carlo Yöntemi,

Sınır Elemanları Yöntemi vb.) yanında özellikle elektrik makinaları uygulamalarında doğrusal olmayan malzemesi olan karmaşık geometrilerin modellenmesinde tercih edilmektedir. Sonlu elemanlar benzeri sayısal yöntemlerin analitik yönteme göre üstünlüğü; elektrik makina problemlerinde karşımıza çıkan sınır koşullarına bağlı kısmi türevli denklemlerin Galerkin, Virtual Work vb. prensipler yardımıyla çözülebilir olmasıdır. [10].

2.1. Analitik Yaklaşım

Oluk kaçak akısının dağılımı özellikle oluk geometrisine, magnetik malzemenin doyma özelliklerine, rotor frekansına ve oluk içerisindeki akım yoğunluğuna bağlıdır. Oluk akım yoğunluğu anma ve kalkış işletmesinde farklılık gösterir. Rotor çubuk indüktansı; depolanan magnetik enerji

Wm



∫∫∫ B.H.dV

V

denkleminden hesaplanır. l rotor çubuk uzunluğu, h1 çubuk

derinliği, b(h), çubuk derinliğine bağlı oluk genişliği ve H

magnetik alan şiddeti olmak üzere Amperé Yasası

uygulandığında

 H.b(h) =

 Θ.

h

h1

çubuk indüktansı

∫ Lb

1 2.i2

h1 +r µo .

H2 (h).b(h).dh

biçiminde gösterilir. Bu denklemde, dh çubuk derinlik değişkenidir. Sonuç olarak, çubuk indüktansı, Λ oluk magnetik geçirgenliği ve λ magnetik geçirgenlik katsayısı olmak üzere denklem 6 ile hesaplanır.

Lb = µo..N2.=λ N2.Λ λ katsayısı tamamen oluk geometrisine bağlıdır. Literatürde farklı rotor oluk biçimleri için ayrıntılı hesaplamalar yapılmıştır [8,9,11,12,13]. Aşağıda çalışmada analizleri yapılan rotor oluk biçimleri için magnetik geçirgenlik katsayıları verilmektedir.

Şekil 4: Yuvarlak oluk geometrisi.

Yuvarlak kesitli oluk için geçirgenlik katsayısı;

=k 2

ho ; oluk ağzının hava aralığına göre derinliği, bo; oluk ağzı genişliğidir. Literatürde k2 değeri için 0,645...0,785 arasında değer tanımlanmıştır. Bu çalışmada 0,785 değeri kullanılmıştır [8,9].

Şekil 5 te verilen damla biçimli oluklar için indüktans zayıflatma çarpanı k1<1 olmak üzere geçirgenlik katsayısı,

= h1

3.b1

k2

−

ho 2.b1

denklemi vardır [8].

Şekil 5: Damla biçimli oluk geometrisi.

Çift kafesli rotor oluklarında kalkış sırasında yalnızca üst çubuk, anma işletmesinde ise alt çubuk etkilidir. Üst çubuk yuvarlak biçimli olduğunda magnetik geçirgenlik katsayısı, kalkış için,

λ =0,66 + ho

bo

anma işletmesi için 1<k3<2 olmak üzere ,

= h3

3.b3

+ k3

h2 b2

denklemleri ile tanımlanır [9]. Denklem 10 da 2 indisi geçiş kanalının, 3 indisi damla biçimli işletme oluğunun geometrik ölçülerini belirtmektedir. Şekil 6 da çift kafesli oluk geometrisi verilmiştir.

Şekil 6: Çift kafesli oluk geometrisi.

Denklemlerde verilen ho/bo terimi açık ağızlı oluklar için oluk ağzı geçirgenlik katsayısıdır. Kapalı oluklar için bu terim yerine,

h=o bo

0,

1,12.h

o

I

2 b

kullanılabilir [8]. Ib rotor çubuk akımıdır. Çalışmada rotor çubuk indüktansının anma işletmesindeki değerleri ile ilgilenildiği için, analitik hesaplamalarda akım yığılmasının etkisi ve doyma gözardı edilmiştir.

2.2. Sonlu Elemanlar Yöntemi (SEY)

Elektrik mühendisliğinde sonlu elemanlar yöntemi, elektrik veya magnetik alanı incelenecek bölge içindeki enerjinin en küçük değere indirgenmesi ilkesine dayanır. Bölge içindeki alan Laplace veya Poisson tipinde bir elektrik veya magnetik alan olabilir. Sonlu elemanlar yönteminde bir sistemin sonlu sayıdaki bilinmeyen büyüklüğünün, sistemin bilinen büyüklükleri cinsinden bulunması yolu izlenir. Sonlu

elemanlar yöntemi ile magnetik akı yoğunluğunun sayısal çözümünü elde etmek için verilen alan bölgesi, sonlu küçük elemanlardan oluşan bir ağ ile bölünerek bu ağın düğümlerdeki magnetik potansiyelleri hesaplanır [10]. Analizlerde kullanılan test motorunun sonlu elemanlar modeli Flux2D adlı sonlu elemanlar yazılımı yardımı ile oluşturulmuştur. Motorun simetri özelliği kullanılarak, dört kutuplu motorun sadece bir kutbu modellenmiştir. Bu çeyrek motor modeli; dokuz adet stator oluğu ve yedi adet rotor çubuğu içermektedir. Çözüm bölgesi için en uygun sonlu eleman dağılımı için; magnetik alan değişiminin en hızlı yaşandığı hava aralığı ve doyma etkisinin gözlendiği diş diplerinde daha küçük elemanlar, magnetik alanın sıfır olması varsayılan motor en dış yüzeyinde ise daha büyük elamanlar kullanılmalıdır. Motora ait sonlu elemanlar ağ modeli Şekil 7 de verilmiştir.

Şekil 7: Test motorunun ağ yapısı.

Makalede incelenen bütün tasarımlarda rotor oluk maddesi alüminyum olup özgül direnç değeri ρAl=2,78.10-8 (Ω.m) olarak alınmıştır. Benzer biçimde stator ve rotor magnetik malzemeleri; her tasarım için aynıdır ve doğrusal olmayan yapıdadır.

3. Analitik Yaklaşım ve Benzetim Sonuçları

Test motorunda kullanılan rotor oluk modeli damla şeklindedir ve oluk geometri boyutları Şekil 8 de verilmiştir. Bu rotor çubuğuna ait kesit alanı; 68.9 mm2 ’dir.

Şekil 9: Test motorunun eş akı çizgilerinin dağılımı (damla oluk modeli).

Test motoru için oluşturulan sonlu elemanlar modelinin güvenilirliği için deneysel sonuçlarla bir karşılaştırma yapılmış ve her iki durum için kayma-moment özeğrisi Şekil 10 da verilmiştir.

Moment (Nm)

Deney

SEY

Şekil 10: Test motorunun kayma-moment özeğrisi.

Şekil 10 da görüleceği gibi kayma-moment özeğrisi kalkıştaki semer momenti dışında tümüyle örtüşmektedir.

Yuvarlak oluk modeli için Şekil 4’te verilen oluk geometrisi kullanılarak aynı kesit alanı için daire çapı (b1) 9,366 mm alınmıştır. Bu oluk tipi için eş akı dağılımı Şekil 11 de verilmiştir.

r1 (mm) 2,75

r2(mm) 1,15

h1(mm) 14,1

Şekil 8: Test motoruna ait damla oluk geometrisi ve boyutları.

Bu motora ait sonlu elemanlar analizi yapılmış ve motorun eş akı dağılımı Şekil 9 da verilmiştir. .

Şekil 11: Rotorda yuvarlak oluk tipi için eş akı dağılımı

Şal S., İmeryüz M., Ergene L. T., Kafesli Asenkron Motorlarda Maliyet Kısıtı Altında Rotor Çubuklarının Analizi, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 2, Sayı 3, Syf 23-28, Haziran 2012

Derin oluk için aynı alan kısıtı altında damla modelinin boyutları değiştirilmiştir. Şekil 12 de bu çubuk için alınan oluk geometrisi ve değerleri verilmiştir. Bu oluk yapısının kullanıldığı durumda oluşacak eş akı çizgileri de Şekil 13 de gösterilmektedir.

r1 (mm) 3.8

r2(mm) 2

h1(mm) 21,29

Kalkışta rotor frekansının stator frekansına eşit olması dolayısıyla ve akım yığılmasının etkisiyle rotorun etkin direnci üst çubuk direncine eşit olacaktır. Oluşturulan iki adet çift kafes geometrisinin (ÇK-I ve ÇK-II) şekli ve boyutları Şekil 14 de verilmiştir. Şekil 15 ve Şekil 16 sırasıyla bu oluk tiplerine ait eş akı dağılımlarını göstermektedir.

Şekil 12: Rotorda derin oluk geometrisi ve boyutları.

Şekil 13: Rotorda derin oluk tipi için eş akı dağılımı

Son olarak rotorda aynı alan kısıtı altında çift kafesli oluk yapısı incelenmiştir. Kalkış momentinin arttırılması için rotor üst kafesi alt kafese oranla küçük tutulmuştur.

r1

r2

r3

h2

h3

ÇK-I 1

15.08

ÇK-II 2.5 2.5 1

10.37

Şekil 14: Rotorda çift kafes oluk geometrisi ve boyutları (mm)

Şekil 15: Rotorda çift kafes oluk (ÇK-I) için eş akı dağılımı

Şekil 16: Rotorda çift kafes oluk (ÇK-II) için eş akı dağılımı

Tablo 1 de bu oluk tiplerine ait rotor çubuk kaçak indüktans değerlerini sunulmaktadır.

Tablo 1: Oluk geometrilerine bağlı çubuk kaçak indüktans değerleri (μH)

SEY Analitik

Damla 0,12 0,082

Derin 0,124 0,133

Yuvarlak 0,102 0,055

Çift Kafes 0,179 0,196

Bu tablo sonuçları değerlendirilirse, oluk derinliği bakımından, damla biçimli oluk tasarımı ile, derin oluklu tasarım arasınd a 6 mm ye yakın fark vardır. Buna karşın, anma işletme bölgesinde akım oluğa düzgün dağıldığı için indüktans değerleri arasında belirgin bir fark yoktur. Çift kafesli rotor tasarımının oluk derinliği derin oluklu tasarımdan 2,5 mm daha kısadır. Ancak, anma işletmesinde akım alt oluktan geçtiğinden, rotor oluğunun geçiş ve kalkış çubuğu bölgesi, magnetik bakımdan hava aralığı gibi davranmaktadır. Bu nedenle çift kafesli tasarım daha derin olmamasına karşın, indüktans değeri daha büyüktür. Yuvarlak oluklu tasarımda makine büyük bir kalkış çubuğu varmış gibi davranmaktadır. Oluklar arasında dar bir bölge kaldığından magnetik malzeme erken doymakta ve anma verimi küçük olmaktadır. Buna karşın moment özeğrisi bakımından kalkış momenti artmakta, diğer tasarımlara göre azalan indüktans değeri nedeniyle devrilme kayması moment ekseninden uzaklaşmaktadır.Böylelikle motorun yüklenebilme aralığı artmaktadır.Oluk derinliği küçük olduğundan indüktans değeri küçüktür.

Tablo 2 de gözönüne alınan tüm rotor oluk yapılandırmaları için kalkış, devrilme, anma momentlerini, devrilme ve anma kayma değerlerini, giriş ve çıkış güçlerini ve son olarak verim değerlerini toplu olarak verilmektedir.

Tablo 2: Tüm rotor oluk modelleri için sonuçlar

Kalkış Momenti (Nm) Devrilme Momenti (Nm) Anma Momenti (Nm) Devrilme Kayması Anma Kayması Mekanik Güç (W) Elektriksel Güç (W)

Verim (%)

Damla 13.6

6.5 0.23 0.0262 4000 4662 85.8

Derin 12.18

18.24

6.57 0.217 0.0298 4000 4700 85.1

Yuvarlak

14.5

23.42

6.57 0.267 0.0315 4000 5298 75.5

ÇK-I 9.14

14.37

6.60 0.183 0.0327 4000 4598

ÇK-II 14.2

16.95

6.6 0.25 0.0282 4000 4734 84.5

Damla oluk modeline sahip test motorunun bazı özelliklerinin, rotor oluk alanı kısıtı altında oluşturulan diğer modellerle farklı açılardan iyileştirildiği gözlenmiştir. Örneğin yuvarlak oluk alanının kullanılması durumunda aynı çıkış gücü için verim düşerken kalkış momenti iyileştirilmiştir. Bu geometri en yüksek devrilme momentine ve daha geniş yükleme aralığına sahiptir. Oysa çift kafes kullanılan ilk yapılandırmada (ÇK-I) bunun tam tersi gözlemlenmektedir. Bu tasarımda kalkış momenti test motoruna göre azalırken, işletme kafesinin direnci daha küçüldüğünden kayıplar azalmakta ve verim %1,2 kadar artmaktadır. Üst çubuk alanının ilkine göre daha büyük olduğu ikinci çift kafes geometrisinde (ÇK-II) kalkış momenti artarken verim %1,3 azalmıştır. Derin oluk yapılandırması bu tasarımlar içinde büyüklükler açısından damla modele en yakın sonuçları vermiş, alan kısıtı nedeniyle derin oluğun yaratması beklenen akım yığılması etkisi pek görülmemiştir.

Bu çalışmada incelenen üç fazlı kafesli asenkron motorun; rotor çubuk geometrileri değiştirilerek maliyet kısıtı altında “Nasıl daha iyi bir tasarım gerçekleştirilebilir? “ sorusunun cevabı aranmış ve bunun için NEMA standartlarının öngördüğü temel oluk modelleri analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlar hem rotor çubuk kaçak indüktansı hem de motor işletme büyüklükleri açısında beraber verilerek yorumlanmış ve bu yorumlar çerçevesinde çift kafes yapılandırmalarının hem kalkış hem de anma işletmesi açısından daha iyi olduğu sonucuna varılmıştır.

[1] Alger P. L., and Wray J. H., “Double and Triple Squirrel Cages for Polyphase Induction Motors”, AIEE Transactions, pp. 637-644, 1953. [2] Alger P. L., “Induction Machines: Their Behavior and Uses,” Gordon and Breach Publishers, USA, 1970 [3] Fitzgerald A. E., Kingsley Jr. C., Umans S. D., “Electric Machinery,” McGraw-Hill, Boston, 2003 [4] Sadarangani C., “Electrical Machines – Design and Analysis of Induction and Permanent Magnet Motors,” Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden, 2000 [5] J.L. Kirtley Jr., “Designing Squirrel Cage Rotor Slots with High Conductivity”, International Conference on Electric Machines, Krakow, Poland, 5-8 September, 2004 [6] Galindo V.A., Lopez-Fdez X. M., Pinto J.A.D., Coimbra A.P., “Parametric Study of Rotor Slot Shape On a Cage Induction Motor”, X International Symposium on Electromagnetic Fields in Electrical Engineering, ISEF, 2001, pp. 441 – 447. [7]Chapman,S.J.,‘ElectricMachineryFundamentals’, McGraw -Hill Science/Engineering/Math; 4th edition , 2003. [8] Boldea I., Nasar S. A. : The Induction Machine Handbook, CRC Pres, 2002 [9] Seinsch, H.O. : Program felder Drechfeldrechnung, Magnetkreisr. Fuer Kaefiglaeufer Fachbuch, 1993. [10] Kalenderli, Ö.; Elektrik Mühendisliğinde Sonlu Elemanlar Yöntemi Ders Notları [11] Schuisky W., Brechnung Electrischer Maschinen, Springer Verlag, 1960. [12] Engelmann R.H., Middendorf W.H.: Handbook of Electric Motors, Marcel Dekker, 1995 [13] Pyrhönen J., Jokinen T.: Design of Rotating Electrical Machines, John Wiley & Sons,2008 [14] Rentzsch, H. : Elektromotoren, ABB Fachbuch, 1992

Çolak İ., Kabalcı E., Keven G., Asimetrik Çok Seviyeli Eviricilerin İncelenmesi, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 2, Sayı 3, Syf 29-35, Haziran 2012

Asimetrik Çok Seviyeli Eviricilerin İncelenmesi

AAsRimeveiterwikoÇnoAksSyemvmiyeeltirEicvMiriuclitlie-rLinevİenlcIenlvenermteerssi

A Rİlheavmiei wÇOoLnAAK1s,yEmrsmaneKtrAiBcAMLCuIl2t,iG-Lökehvaenl KInEvVeErNt3ers Kalıcı Mİ1ılEkhleankmatritikıÇs-ElOıleLSkAteroKnnk1ik,rEMornüshaeMnndKoistAloiğBriAlBaLörClüınIm2ü,D,GToöekkrnhoualnodjaiKFnEakVSüEülteNrsü3i lü

Perma2nEelenkttrB1iMEkel-eEyaklatgerkzinktr-eEoEtnleiSykktayMronUünchikyehngMrduoiüGGsnhllaaiiiaeccğzzooonmiiilluaadÜÜBkki@@sasönnlgglliiiMaaüvvağzzmeeiiir..eerrBoddüıssuuniiöt,..ttttoeelMrrdüssrmiiaüshüKe,UnTduseiekslllndiakonl-ioMnıjmiimDFıaaikrrlüıelktceFstai-kDülrteisvie 2 Elektrik-ElekHtroonmikeMAühpenpNdleiisvalşinğeihciBreöÜlAünmipvüep,rslMiitceüashietniodinslsik-Mimarlık Fakültesi

Nekvabşaelchi@irnÜevnseihvire.erdsui.ttresi

Metin AYDIN1,23,HOacıuBzheaktnakaşObValCcei@AlinKMev2see,hsGilre.eükdunY.tsrüukÇseıkropkaunlluı ALBA3

Kalıcı

ÖMzBeıktenyaaKtzoıcsEal1ıeM3lySHieaeÜakcnManUı tkieBrvtyoirenegNNnkggo.rooatiuseekkynakihhvvdşltaaişşeaMnnnMVeekks@meehheiüvv,iikloeerrhinnoaUt@@ÜÜMecloamnnnanneeeerdliivvrsuivvssl.ileeeıteeasehhdtnrrlkiierurriss..d.peeiiYıtddttrnieeeauuü..ss,BttkrriiDKKsöelooku.colaklreauullniudıamnı

Sürülü

1. Giriş

tAtAüübebeBssssooooeeiivvrriirrssummrrppvviieeaaiirrççiimmootteennyyiiçmmoollccttlleeeeaoorrkkaaiieellttiillljjrriirrlkklıeeiieeşaaddiillrrkkeemççrraarreeiirriiooaavvkknnaiiççttkkşşiiiidddaarroottııssiiaeemmkkrrccDDeenn,iiPmmiiaavvççllAAssaiieemmeeaaeeeyyddsrrrrvveeee,,riiiookkyyiimssllnnyyiiaallmiiaaaaiinneeeyyeessppiiyylltddnnttvvnnııiirııeeaeellaaiiiccmmnnrrkeekkeeniiiihhMaavvccllllllaaeeçeeııiieiissddzzrrllyyonnrrııeeellniiÖaannaaeekaaccrrtnnaahhiiddtiççzllsaaniieeııeeegghhbbekkrrMkkrrvaaeeııttiitA,,iişşiirrillğğyyyiiggffYççmmşşaaeaaaççiissoommlbbççzzDaaKeeeeig2kklliieennvvllaaııIeHnkkaaoiiAddK,,şşyyssNvttyymmuuceeeeeeiellrOnnyyriiovvddll1aAa-ttggeeıı1tiaaii,eeiicGe2myyUMrreerrrrssrrRi,ggiieelS..rraa..laanneilliiööeyyOÇttiielleiiTyrrrüüiiBBııÜAABkmmiddüürreeEennuussüüAMaallddavvniiöggkmmuogrrLmmeeiictyeeiffeüüugrrlnzrpeeaav3attteeiih.nnunssohimmmmaaccokkA,Kpttnezeeseeprriissaanarıupeeeeh.vvMriiiilarttkkkkkk.lmmaiiinsao((aAay-kkyykiffttnÇÇirlGdaaaaeeDreeeenabt@ıOii.SSkiddttddllrrççeMççanrreeenkkSoooEEiivaa,[email protected]@rr))ııiii..ucBü,MdM,AksaehTsoaUmrKeecocuoAarMemni2tzetklso,oidllkpkeuirraG.io..ezççKKKkoçoHKkHoçÇÇecctsp,Tdtooaaoooolllitülloo-eee-eeaamullkkemmilnnoKKaıınnnnkknrrs.pişştt,aaateeeesrtöörrcrsmmieskkssttttooaaKkkppuıllllsaee,aaBllneeeeuunrrrNNvvssommmmüüıttllKtÇbUsiiııeeöllmaacinnyyaaaeeeekkubblooı((nneeaağallllnns.KKraaliiiillııclLeniiiipeelleakkHH((bbaaal((yDDtaeedllsnnaaNNitteKKdeeaaavvğğnKKrrlnNNrr.ii))lliiiaailrrııÇÇ))nnaKKiiınff,,yycceeııvSSooAnnKK))iiaaaEEllyyllddppDeenaaooLooeeaaıırrrrtnnllvvğğnnaaBaaaiyyddiiuu((kkjrrrrraaÇÇlAaa11nnıı1iiappddnneccSS99raa.ııiiııiissı88cllllEErrrrllaa3aaggeeaa..ş11))tttrrrriiuşşööGıı-ÇÇttn,,yyggüürrııDiirrıılSSöözzllimmaKKlleessŞŞeerEEıırnnrttrreedaaiee’’eeiibbddşnnccllikkınnrreeraaaaııveemmiiee;llrrşşllttaaiiiilllleiinnkkrreeaayyşş11mmllmmiiaaee’’ÇÇkkppssrrııddeeuuıışşddeeSSlleellttlliivvaaiiEEııllrrrrnniiaa((..yy..KKnnggGGeettççööııNNooKKllmmaaüürriippüüaall))nnııııNNoobbnnllşşüüvveellaammııööoommnneenneettjj,,aarr’’üüiiKKllnnllyyzzaaeeNNiiaaDDaaddrrrrnnssyyii,,ooeeiikkggyykkiibbaaeevvıılloottdduunnkknnaaeett yyGGeeAA(y(tddytkkMMDDtKnwcaeTtsisaftitiKaipatTftewnwwcpttBMühmMmvKbdRgS(duhsaBksgiiMgvMTasddBAyksiigoonennouuoooneeeçnEEçnNaatotoöövveeoooommaaraarzainiyıieeööassasoosienieühhhnnuuuaaeiiieieanieeaarrccioırvrzcppprcvvprcrvcooiooooiniinnmmyyyynecrsprYYnndttdnnnnsrprgndnknnpvvpderieeidtçyymymtaareggrrnnhhreettleeaeetrreherhrooootiitçstiitçireddmmmmseleliiıuıoıtttteeevvehhnoÜÜoteeweeçtogycooiiwwççocgoonmlrrhhaeebbeenleeaeiisrrnnhsecaeerreraekrlllleccssüüelleleleldşşaarmmptrreekatpggearnruattaamtmmtmrnruaoooonnaatteekoolnaoklayydiimmoptdVVopl--kiilppnknoolllnneellte,y,aarrellqq,,alqqadaiiidl,sll,sladllooggslemjjddçeediissraaıllr.pddıa.pıarrmnnrreeeeırrremppreee))iiiimttPFsllkkPFrrpuureAuueepreardoyyrccdrrıtrffşiiıtddnnlliissrilsseeeeoorilttttslırrsggaimrhoomrheesiddseelooeıaaiddiaaemmMiıooeemisMikrrrrsoyyano,,inttk(sslrrttuvlGGss,,mtptpıvcıdnciniessrelluirr:rio:iiiinnorrttnneervloonnoolkkyygapii::gapditthhuue,dıe,oorkıyarkıttwwaccmmhhccooaaieebbmri,,mrıvvMMnnoomnuulteetaaaeeeeeaattppnttnndMrtistkndMrtiotnoaayynnmgemjjınaaeaabbniirrdoorreiilrruaelkkuaddeeynnhhyddialliakkıiiDeellıDhyyauoouubbhamattttbblmalurrddttooaaaallllaaSoouuiillavllaavyloaylayhhayyioauusinnsiiiiiittsiiEggEommAAloeelleerrrttnkrnlrrkmMMlmeeiteeddlnneitccşşeerrooellgüegip,lisstılpooIvtlaaMMvaeecc1iiviureiiiudreıırrmççdMMiismsdladdlolliirryokkhhssyrssnoozüükkcckkuznnrbtteeueennddeemeeggeeee((ggaaiicce9atelaaateloonoLLassayy,,ealarlrcchhaallkkSitkeaddcUUllffnLLiteaallccnaamciimeesseaayyLLltteee8nlllttniipoomee,rullpnmı,rueekaammsaonniiIIoierieeetooddbsseetaassbeeaııvvlllrIIr.nn.llDD0dfrrdofiIIr-VVrrSseollr-dloSsesualşşmramccooraccssbioaakssioioklllliiiomaannmmaaiDssDacciiuuu::uFvvww’nsaaaFnslyymmcolam:ncoaaeevvrr:ttyeephhiiMMopCCovvitnnutseBluesmddbnnüooMMbrrmmooüMdneednrratooiinntoatnoeevva,rneooillaeerccgrrpiitaampnntmtaa)ccaatddaiiirddiieeinneerrrıappdiraddodtirAtaaeennrAAtAyyl))rttoorlıurffssDuunnnnnnlrlllviiooyDeiiivDehhıvvttddkkurddurrunnuab,,nttagabooinkgarillkeeuuqqiilouukklloknneelnaunpaullesscckpggerrkyaaitaooiissddsıonniiCcccaaeecalmmileccillttoelloıknMeeuunnn1ccrrkEnii1A,EbbalssootmA,ooalıcaartmı..nrııp..nnyyoopiinootüünllrtoomrrccrmmsikkrooisikisslSSddaaiisollualmsoueeoottamccl.iirreelllnn.olass.ce,,olaoAAlçceüouuvçggü)TTeennddlleeabuuaab,,ylınnmmyrebçuuretba((eetssiirllooatrPiikkaatteePÖrenesÖrıkttenesluuerlllırottrvvoaiiosssttueaeevvoBSSsuemmmllhhggsmaorccakççrrdssıummuseemmttyppttmmıyeekDDsüsskbbsppünlleieicceezztrıntrreetrppTTdnteednvrrooHHaaeeeeeeppleelimmlkaaliksaouksnnGoolakyynGssolaziauutzirateeraaaahahıeellsaıasnnıaöiidaaeddppadaaee.passddCCıll.phhll,ssrrlmmnnnmkoorankrpcrammkkrpcnttetttneEEneeddyyeesnereraaasn(sszttiinrriiiirroottccnfısrrfeeninm(oi(onıınnttpnapiiaRlaanntnmmnleeiitrroaaslliituustommtveateuuaeeeeess--llDerriiiirlleeDeeraooppabinnvvbaiiissbahmhmaSl..luuaieeebblkkaasseşşyDDylummsscnuyypprcnenrhhoççnAvllccıikiiaareeieennoorakeevvetetettaSlttlevvSalıttvvuuliımeecinnaammcrntSnBBbtppdteiooıStbteıhheeeiiyehhsyiittkklsllGGsseeiilueeaassuSimseeoy)Aeeccmstta)AssaHHpprraasellrrnlldieünidiıkşşüünniıiisıkllmkksmnn..mttmhheeeeCuumrrlvvmmllyeerssllllrccenii-..e(nMrn-nnyyeetiirtttrööenppttnnten.tMMıtr.tlıar((assssddttddbSkiililakakbiiooklieennvvgiirnltteraaeTTaolnnadaonnsüoeeSSseoüüaqqaeollrrrraaeeaiippMMMrrsMioosueueeeoeo2eerrwwMk)uuunkssiikvvgtagttn))rroortiinhhooıççnk..ttDDlınuuaalMllaarMeeytaissrrymmtaibomddblloeemaacciin,lirrnıreeyynniss,yy,neomnumooiLLooumowwiiÇÇseevvsAnnaaeennzKlssazpp(or)rvviriiiiniriiattGGssaaddssmvll.aet.aaeoopntaccipnSaarkk..iamccllrsseyyIIhhezaazaaieeniioiiioyyaakioggeeeekkitnntii((gssaansgsKyynsnnnnKaaprnttOaapagMMgoWarrrllttWmmmtiiaamreddrllMMsssasiirriiııiiAa,ae,IIrrmneeyye-yeenhhmomneymssmcciirggllıır..ieggkbbebblnnnnvvaaaaeeiinnlggmamddankkeelşşclmeoGeaaocceollsseeo))mmieooriUeetnnavvtvftyveelrriiiiLLllyvvlooyMMFFiiotoavvrmmtirryRvv,,rkuuillyeeitlatiaatttttırrrrtttroıeeeooohnnaaehüüürraeıiliieıaeinaaoiiertotoceecaeeoooIIttccaiidrddeeeelluueskddkkseyyrkinntrrrooitlloiioaarrrcvvmmieekcççsLLssEEoiiıoirttÇıotrrrmmlteeolıobTiinııuissn,i,ttoorrrMeekkMddnkkeeıtyrrrir))mtyeeirwwrmddsttrliisslnbbmgeeIImuvvuttUUtt,rrnllrrttniaBıımlslelllleesiienntt.aapddnnvvepee,,nneessooeeEaaahhne,,rraoüiiaaiieeoccyeedtioydetioMtvenMtvnrrpaakpeetterrssettrrllaazzSSettremmh,,hryteeSSgmaang;;çmttöhhsskeeçteeeerrtaaoyygarriiaayykkliiLtaaaddlıtrrtthhottggccrrPPoemeaırrooiiyeıusseeüiooDDccussnlleittvveerrrwataugwatttaeeCmmmttttmlkannnkakkoSSNddeeyyrroooommreedtiareentiaaduunt3nnootööliieemlWWiiqqll.llbsusnssigno.ottgin.eg,egddloa,GG,,aaiioascciiorrsüünnnnyMMaaoesAiiagı,esmmeeKgprroodaaaarraamuunnppttioozsnadmnadtlntniippnaaürmarmassbeknnklrreeeeffrMMiilaaumıFurruccMMrrllphiiMüüaarrtkkkhhiiootkeedçePiiLLePDzrrrkkllraaassvvlrar..ttrrıırrddVVııetııtdggffaiidmmff.aDDeeaeeaebbicczzeeooppttomtmıoomtmısayyccnnadaeMMsAsaaelaaooa..vee-llooeevppIIMMnn..ieemrriymBCsirnuuy,,sirteeooooeelrkkeeılTTkkndbbaanneessdleceGvvcccerrsssaaDeettrrsr)iiiitııiııi,ı,ııı,b@kkırrrrnniiiiiiLLvvttrrddttcciikk.rrttddtthhkttssrrddnnnnhheehhddttaoorrrr..eeiiiittiiaaaaooellIIbbSeeiiöövvvaağğoo,ggddddooggnnmsiieeyyeeeessrrrrssllddnnddeeekkee.rr@lllliiB,MdMsaTamreocuygÖsmnmmtmçKmemskskl(mmmymmsmÖtmngçoKesmmkskl(mreaiaiiBBıeıetıeeıadadoüuozeeoüouetkttlknsknraoraoııooıoııoııooıoçkoeçkeilldikdinnlrkkkkknnlrnkkklnııkçılıçılkıelmttitllrtmtitlrlrulutirtıefauıefüiunnnnnütioomoeannnoomoeaaiaaia..lllcclrrŞŞksdkssskskdsbtÇÇkkbttktkossggttoeoAAkkeeççeeelzrrasaesnnccnnaannmnenaaaaamrrrate,aaarrraaaootooo.ıo.ıTeeeieeiehhvvvvaavvccduuaaaaaaiiaauuiilllüdoroüllrelreeiilrlelinlttttt1ilnnmmSSıtttilnıssnnrrlÇrrmaapppplÇaaavvvvvvyaaaaaydallladııııılünurrllssiiiiiilıııyyinüulreimmkkllrrrüüiiiit:dtaeıısssssdemsssrrrrrrrmmmEEıırrrrrrsrrrllmmoooolsdsliiiiiikkuuda-aşşmm,zk-o,zknnoşşeeiimmşşnll.llliiiiaiided,naaaasll.ldedsıyyyyyytıthshı,llıgellllııııı,dtgeıııaaccccccdmm’’mmlrttlkFlreealksaaasaasnnkkaıaamaı,oooomeeeeeea(aaarreemıllaımıaKıöhöttiiiiiillhermerkkkkbgbÇgÇHaÇÇHaıkkazss,ulazee,ulşşiiıırllssssllaallDmrjjjjDty,,mttaa.ty.mn11mranamraggabırkkllttbıttbıızzriitteeeeiiiiiibeı)eeoeıllrrııaarro(yiiiiymnnmoççkeüSSııllaaaakeü“aaooonnaadd“nllllllbsvkmmnaakkbsvı’’iinnnn,,bCaeeaarrrCarrearaerrkkssaaobtogtddeeeegsoodsıınFtdskkannddmmknFmattkcppııırrEEddeealiiicoıaiiiosokssrrll)kcoksddddkkovrrvtaııratrrrrurnaılutrrnaaeelŞŞvtllllıvbbauıttsiaseeiciiiıiclorlşşooııeerModMoodtd,,otiiııeeraa’’..eeeeerrıığdrııhaaeaadrtahlllertellleeutssuutoıumoaaıeessttmmm.şşllrl.eellkgkgıraiiıçlllbiaiiçrsdbiıvvaarnknkeeılnnekkmlgglbbeÇÇkmaaaakammmeeLemvlnııookmmnvlnğğkkkrsyynursıouıomüvvaamaiöiövvonnddao,,assnniiaiiüüaağğtturkeeiiaauiikrrlloemloeemljjelliieelsıırrtsseseehtyreiiaahaahkkrıBrrtmrıBeettaaemddaaeeiimhhııiirraamllğğnkkollanoaiidrrilıessdlılee,ttl,ddeeölönnllddsvdıggağğsvıaaiiirrrssiihhrccamzvvsamzusiieeunnaaiilttlerddaallııkzereezmilmivvlloınnoiıiiizkaccaaezk11nııeeaayyııeeeaallşşaiialittlrriirrn.nnnğğlltthlrrlheevv..aaArrAaaallm–iiemarm–emaccaaüiirhhssçmmüaaçırreekllttgnn’’ıeeıeekviaagvoiioaaıee..zuyyıruzrllllannssaaiiııeesnnlllvllsaamlddvemiirrennnfnaafnnşşıiCeeccuaaıeeeoiCmmmueomlşşşşzzmııelerraaeeooBeteeızeeBitızillvlmblaaambbrboamddroieeiiiSSdtaadddçllaatrrmmaayçmmtaaaynrtaaaaaynrommavvokkllayykkttllanahhneeiaıoiLetoiiddaakkLetııimhhbüeekkimnbüttaagnmmiiıgllnniieıtyketybbıtottletoiiggğğleffaannvvtnötiittnöllrssmememmaa-r-iieeyokeDyorraareDeyyrrttdruedaauaaaanrrnaaeemnöömppgoeerrııgoııyaaeeiitn.yllssaaaatn.u,,uan(yraÇÇyr..tjkkeeızztljbbılhhaa/rrann/eeaeeeCettaabrrüdllCtbııüdııtbrrkklürlrlürekkalryeayayByaaaaBaallgooiissglloüülloaaatiiğğççaaiiaakarrjttkllıattyssSSıaayaçâaçâaamaam)zllaammaayz[[aagıygllzstggrrzsliiddaalaarrlererrllppeeroorpmmlliııpeeiimmttsiaıMrriihaM11haıümmnnıççyaaüEErryaiiGGrrıııaı”ruııggınnl”ruırrmmnlaasnüümmrlllaattrallooalelpkkekkrprrnrvvşşniııdidookk--doklldokaaeeıettialleiallddoonnliee’’aalillkkrrlşşloouzaaıuaazaa(oiııi(oll33ıııııgaaegaeeeaaıihhanaıııkknillmmananttrrllsBoonnsrrüüeeBıırroooorreekymmklltymmeemtrşm]]ssttiyeeaaiyvvriirmmvııılmttıliimouuttro.rm.bbjjııkkkkbbninn..lmgbbnileeuşşdmgneearrrdllnaraattaavvaşşbııaboiieeeekkdoaedaööççaraaaatııarşşu,,tmmuiiüşşeiiaarllüuevvrlluıaaattlloınrrıannoıiiaaaiknno)raikrt)rddrtıaççeeıalaatteeyylbbııaanndslleersdrryyrro“rlğğo“iikalggsrkaasrluusaıınnkksrritillaaddlaaaailmmillvvrrahiiennoah(aeyyeeoaiiaeelleakklFeeolFkeggaannıırrsaanrllrsniiııccddrrggcaaaallmmkeell,,lkmtlaamtblll//rrlblnsııılmmrunrrnseerrışşkunekrreoorriiruuiıaaeeiaaaiıiaaaiimmdd)aessndhhayyneeöödssammdaiiakkiidlarrrbbdlmmbemrbemlllnillltnittrrrrannkktaasllallaaşşrannsraiiyç..ranniiyttdaçraııaaöbttdeeaöbsslooııiiılııuueeeuuyiiııemmmsamııssasakppaarakyyaarillttsrraisllülradaarüaalttllakkrrriaoorşşisiunnllsiurakııkrrrykgkrraaygkı;eelkıiirrtulttnnBBtuggslllddıısçlAnnçeeaa,zAıı,ttzllıssaallttnooıeen..rrımmooprggeaallersseaerraaırratkmııeetkmeelaaiiliilleeehh[lleerreee[aaaabllyybbyybztteıuuzerrııııllrınnlClmmrrrpnnClgeepppaaeegeemyn1myaaGGaan1ddmnyrrffmrrnyavvlennallimm..eaairiıınnuriaauaavvrrrrüıaüımmiiaaooniüüiieekknttila-rinnla-idiniııdnhhrriieelııullppkkecueeııllleeeciııııMsiModds3sttoors3rriiçççrrrreçtyydaellt,,zzidaaammtinnuiitnDeııllıu(nDeıfeekkeefirreıyitıekkllytıaaooııykkiiiytimm]aalttaammk]lrkcraNNeee:aeeeiasn[[iiiasniittyllennııpyekkoaaprraooaaattog.og.nnıtteıCelljjooCllşşiicc)l44nnmmlzdl,blzdrr,bkyykeenngniingnııiizzriinııpprrnnriraiuteeaataooutttıımiii(miiilrrnnlmllamuö--nnşşnaıuöddynoıiikkilttlyoaiuaaiiauaannÖaraÖraellttkkiieaaeeoonmmmnrrmueea88ıımrrmmmhhiinlüdeenleerükkdiirrraaılll)ıeelrraalddmmlosskkrrorkkiittgrgrrvvrtt]]MkazMaakttaazeaeszmmmmeszeıssaallllıieessllssi–ssaaoooaa–oaot..oaeemmaa..ttteemseiieeeemseynnnkussddynkueookkyeyoüüaaoüüddiitkkaatooiizyynnrrtzdltppkkdddsleseololaaaaaaennrrmmietyrisstayroeeümoüllmllaaiirrrrddrraaglııaiottglaiorrıırrallrriiaooiidaaBBdbbrtyynnkkaaccrtteeleeitleeirrdneednssraddazrzaaivkkooivönoöıınocıllakcıllakeessbee..aubllakiilnnkkuııbbklkkiittııııggrrddsedagveseedagvrrnnuuooiıttooarrrırriıarssrrılllnnaattlsttsiaa..rillllaaraaıılaalllllnnhnuuaakynnyhnkeeaeaeee”eeiittrraeaeee”ttrrmm-ııhhr-iıiiı.iıiiıjjnnaa.ııççrraassssssssııiiddrrşşiivvÜÜnnKKüü..rrllkkaaiiııiiiilliikkiişşeekkeeııııeeııssmmeemmmmmmllooccrreeççnnnnkkiiaaaaıırrÇÇ..rrmmllbbkküünnddççssÇÇsseeeeeeeellssiimmeeaaeeiiaaiiaakkıınnııddsskkaaDDttttttttnnrrççllBBSSkkkkrrrrrrrrrrbbeeğğoohhaaaaccvvaaaaddüüiiiiiiiiiiiiiiAAııııEErriillnnuuddddnnddüükkkkkkkkkknnnnaaeeeeççşşşşiittıı

Radyel Akılı Sürekli Mıknatıslı (RASM) motorlar günümüzde birçok uygulamada sıklıkla kullanılmaktadır. NdFeB

(Neodymium Iron Boron) ve SmCo (Samarium Cobalt)

mıknatısların 1980’li yılların baında kefinin ardından

bölümde gelişen asimetrik ÇSE kontrol tekniklerinden en yakın üç vektör (EYÜV) ve faz kaydırmalı kontrol teknikleri ile geleneksel olarak kullanılan Uzay Vektör Modülasyonu (UVM), Sinüzoidal Darbe Genişlik Modülasyonu (SDGM) ve Seçmeli Harmonik Elemeli Darbe Genişlik Modülasyonu (SHE-DGM) tekniklerine değinilmiştir.

D1

D2

-Vdc/2

S2 Vdc

C2 -Vdc/2

Şekil 1: ÇSE yapıları, (a) DK, (b) KK, (c) KHK

2. Asimetrik evirici yapıları

Asimetrik evirici topolojilerinin temel özelliği girişindeki DA kaynakların farklı seviyelerde olmasıdır. Farklı oranda DA giriş geriliminin uygulanması, özellikle fotovoltaik paneller ve yakıt hücreleri gibi yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanılması açısından önemlidir [6]. Seri kaskad hücreler şeklinde gerçekleştirilen bu devreler, DA kaynak seviyeleri açısından simetrik evirici yapılarından farklıdır. Bununla birlikte asimetrik evirici topolojileri; asimetrik kaskad evirici (AKE) ve asimetrik hibrit evirici (AHE) olmak üzere iki farklı grupta incelenir [3,9-19]. Bu topolojilere ek olarak, geliştirilen bazı farklı asimetrik evirici topolojileri de bulunmaktadır [4,5,8,20-23].

Geniş bir kullanım alanı olan bu eviricilerin avantajlarına rağmen, kullanılan DA kaynakların ve yardımcı anahtarlama elemanların ömrünün kısa olması ve bu yapılarda kapasitörlerin şarj kontrol tekniklerindeki bazı problemler dezavantaj oluşturmaktadır [6,12,17]. Çıkış gerilim seviyesi AKE ve AHE topolojilerinin her ikisinde de Eşitlik 2 ve Eşitlik 3 ile hesaplanır. Eşitlik 1’de ise simetrik evirici çıkış gerilim seviyesinin hesaplaması görülmektedir. Simetrik evirici yapılarda çıkış gerilim seviyesi birbirine eşit kaynak gerilimlerin sayısına bağlıdır. Asimetrik yapılar ise DC gerilim seviyelerine göre, ikili (binary) ve üçlü (trinary) olarak sırasıyla Eşitlik 2 ve Eşitlik 3’de tanımlanmıştır. İkili asimetrik eviricilerde DC kaynak ikinin kuvveti olarak hesaplanırken üçlü asimetrik evirici devresinde üçün kuvveti olarak hesaplanmaktadır.

N  simetrik 2n 1, VDA k V , k 1, 2,.., n

Nbinary  2n1 1 VDA  V / 2k1, k  1, 2,..., n

Ntrinary  3n Vdc  V / 3k1, k  1,2,..., n

N= Çıkış gerilim seviyesini, n= Hücre sayısını, k= Tam sayıyı ifade etmektedir.

Şekil 2’de ikili (binary) beslemeli bir AKE ve Şekil 3’de ise üçlü (trinary) beslemeli bir AKE görülmektedir. Buradaki ikili ve üçlü kavramları, evirici girişindeki DA kaynakların birbirine olan oranlarını ifade etmekle birlikte standart uygulama topolojilerini tanımlamaktadır.

Şekil 2: Yedi seviyeli ikili (binary) AKE yapısı

İkili AKE’de girişteki DA kaynak oranları V1=1, V2=1/2, V3=1/4, V4=1/8, V5=1/16,…,Vn=1/2n şeklinde olmalıdır. Üçlü AK-ÇSE yapısında da ise DC kaynak değerleri V1=1, V2=1/3, V3=1/9, V4=1/27, V5=1/81,…,Vn=1/3n oranlarında olmalıdır [8,10,12,15]. Simetrik ve asimetrik eviricilerle ilgili önemli parametreler Tablo 1’de karşılaştırılmıştır. Tablodaki N terimi, çıkış gerilim seviyesini, n terimi ise kaskad bağlı hücre sayısını tanımlamaktadır. Tablodan da görüleceği gibi asimetrik eviricilerde çıkış gerilimi üstel olarak artarken anahtarlama elemanı sayısı sabit kalmaktadır. Vo,max ifadesi ile çıkış geriliminin bir alternansının tepe değeri ifade

Tablo 1: ÇSE parametrelerinin karşılaştırılması

N DC Kaynak Anahtar Sayısı Vo,max [p.u.]

2n+1 N 4N n

2n+1-1

3n

2n-1

(3n-1)/2

Çolak İ., Kabalcı E., Keven G., Asimetrik Çok Seviyeli Eviricilerin İncelenmesi, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 2, Sayı 3, Syf 29-35, Haziran 2012

Sm1

Sm2

Hücre -n 3n N

Sm3

Sm4

Şekil 3: n seviyeli üçlü (trinary) AKE yapısı

Tablo 1’deki bağıntıları kullanarak gerçekleştirilecek farklı şekillerdeki ÇSE yapılarının çıkış gerilim seviyelerine ait örneklemeler Tablo 2’de gösterilmiştir. Tablo 2’den de görüldüğü gibi asimetrik eviriciler çıkış seviyesi açısından simetrik eviricilere göre üstündür. Asimetrik evirici topolojileri arasında yapılacak bir karşılaştırmada ise giriş gerilimlerinin durumuna göre üçlü sistemde, çıkış gerilim seviyeleri artan kaynak sayısı ile daha fazla dv/dt oranı sağlamaktadır.

Tablo 2: ÇSE’lerde çıkış gerilim seviyelerinin karşılaştırılması

Kaynak Sayısı

2 3 4 5

Çıkış Gerilim Seviyesi

5 7 9 11

Yeni asimetrik evirici topolojileri içerisinde yaygın olarak kullanılan bir örnek Şekil 4’te görülmektedir. Bu yapı Gonsales vd. tarafından [4,5] üç anahtarlama fonksiyonuna karşılık 5 seviyeli çıkış gerilimi üretmesinden dolayı önerilmektedir. Bu topoloji, temelde KK yapısında kondansatörlerin şarj kontrol tekniğine dayanır. Ana hücre S1 anahtarı ile kontrol edilen ve yüksek gerilim değeri olan hücredir. Düşük gerilim hücreleri S2 ve S3 anahtarlarıyla kontrol edilen yardımcı hücreler olarak tanımlanırlar. Bu yapı kenetleme diyotlarını kaldırarak yüksek gerilim kısmındaki

karmaşıklığın azaltılmasını sağlamıştır. Buna ek olarak, her kondansatör için fazladan kontrol ihtiyacını da ortadan kaldırdığını ifade edilmektedir.

Ana Hücre

Yardımcı

C1 VDA

Vdc/4 C3

Şekil 4: İkili asimetrik evirici

2.1. Asimetrik kaskad eviriciler (AKE)

Şekil 2 ve Şekil 3’te görülen AKE topolojilerinde giriş gerilim seviyeleri birbirinden farklı ve ikinin veya üçün katı olarak artmaktadır. Giriş gerilim seviyelerindeki bu farklılıktan dolayı, giriş gerilimin yüksek olduğu hücreler yüksek gerilim hücresi, düşük olduğu hücreler ise düşük gerilim hücresi olarak adlandırılmaktadırlar. Bunun yanı sıra, iki farklı seviyeyi üreten anahtarlama işaretleri de birbirinden farklı olmak zorundadır [1-5,33].

Yüksek gerilim ve düşük gerilim hücrelerine uygulanan anahtarlama işaretlerinin frekansı, DA besleme seviyeleri ile ters orantılı olarak düzenlenmektedir. Yüksek gerilim hücresine düşük anahtarlama frekansı, düşük gerilim hücresine ise yüksek anahtarlama frekansı uygulanır. Şekil 5’te ikili yapıdaki AKE devresine ait çıkış gerilim seviyeleri görülmektedir

Va

Vb

V O

3VDC 2 VDC

Şekil 5: AKE giriş gerilimi, anahtarlama işaretleri ve çıkış gerilim seviyeleri

Şekil 2’deki topoloji esas alınarak açıklanacak olursa Va ekseni ana hücrenin çıkış gerilim dalga şeklini, Vb ekseni yardımcı hücrenin çıkış gerilim dalga şeklini ifade etmektedir. Vo ise her iki hücre arasındaki toplam çıkış dalga şekli ya da Vab hat gerilimi olarak ifade edilebilir. Şekil 2’de görülen ikili yapıda iki hücreden oluşan yedi seviyeli AKE topolojisinde giriş gerilim değerleri; VDC ve VDC/2 iken çıkış geriliminin seviyeleri; +3VDC/2, +VDC, +VDC/2, 0, -VDC/2, -VDC, -3VDC/2 genliklerinde olmaktadır.

Eğer bu devrede üçlü yapı kullanılmış ve giriş değerleri VDC ve VDC/3 şeklinde uygulanmış olsaydı çıkış gerilim değerleri; +4VDC/3, +VDC, +2VDC/3, +VDC/3, 0, -VDC/3, -2VDC/3, -VDC, 4VDC/3 seviyelerinde olacak ve evirici 9 seviyeli çıkış gerilimi üretecektir.

2.2. Asimetrik hibrit eviriciler (AHE)

AHE’ler, temelde asimetrik kaskadlara benzemektedir. Hibrit topolojide DA kaynakların oranlarına ek olarak kaskad devrelerde kullanılan anahtarlama elemanları farklı özelliktedir. Uygulanacak anahtarlama frekansları, yüksek gerilim hücresinde GTO gibi yüksek güçlü anahtarlama elemanları, düşük gerilim hücresinde ise IGBT ya da MOSFET gibi GTO’ya göre daha yüksek frekansta çalışan anahtarlama elemanları kullanılmasını gerektirmektedir. Şekil 6’da iki hücreden oluşan yedi seviyeli AHE devresi görülmektedir. Bu topoloji, kaskad topoloji ile karşılaştırıldığında çıkış gerilim seviyeleri ve kontrol yöntemleri yönünden benzer özellikler göstermekle birlikte yüksek gerilim ve yüksek güç uygulamalarında ön plana çıkmaktadır [1-5,33].

Şekil 6: İki Hücreli AHE yapısı

3. Kontrol teknikleri

Kaskad ve hibrit asimetrik eviricilerin ortak özellikleri ana ve yardımcı hücreler arasındaki güç paylaşımıdır. Asimetrik evirici yapısındaki ana hücre yüksek güçte işlem yaparken, yardımcı hücre ana hücreye bağlı olarak düşük güç üretimi gerçekleştirir [6,9,19,20]. Bu işlem durumu üretilen güce ters orantılı olacak şekilde farklı anahtarlama frekansı kullanımı gerektirir [8,24]. Şekil 3’te artan yardımcı hücrelerin sayısının bulunduğu AKE yapısı gösterilmiştir. Asıl hücrede üretilen

güç 1 p.u. iken ilk yardımcı hücredeki güç oranı 1/3 p.u. olacaktır. Eviricinin eşit olmayan güç üretim özelliğinden dolayı üretilen anahtarlama sinyali her hücre için farklı frekanstadır. Literatürde eviricilerin kontrolü için çeşitli Darbe Genişlik Modülasyonları (DGM) kontrol tekniği olarak önerilmektedir. Eviriciye uygulanan anahtarlama işaretlerinin temel frekans ve yüksek frekans özelliklerine göre sınıflandırılması Şekil 7’de verilmiştir [3,21,25-27].

Çok seviyeli ya da asimetrik eviricilerin kontrolünde yaygın olarak kullanılan uzay vektör modülasyonu (UVM), seçmeli harmonik elemeli DGM (SHE-DGM) ve sinüsoidal DGM (SDGM) geleneksel kontrol teknikleri olarak bilinmektedir [22,26,27]. Bu geleneksel kontrol tekniklerinin tamamı Çolak vd. tarafından [3] numaralı kaynakta detaylı olarak incelenmiştir. Bu tekniklerin yanı sıra eviricilerin veriminin arttırılması, toplam harmonik bozulumunun (THB) ve anahtarlama kayıplarının en aza indirilmesi için geliştirilmiş olan yeni teknikler de bulunmaktadır [21,28-31].

Çok Seviyeli Evirici Kontrol Teknikleri

Temel Anahtarlama Frekansı

UVM

SHE-DGM

Yüksek Anahtarlama Frekansı

UVM SHE-DGM SDGM

Şekil 7: ÇSE kontrol teknikleri

Son yıllarda geliştirilen bu modülasyon tekniklerinde UVM’ye yönelik iyileştirme çalışmaları öne çıkmaktadır. Bu çalışmalar içerisinde yoğun olarak araşturulan UVM tekniği Şekil 8’deki diyagramla ifade edilmektedir. Buna ek olarak çok taşıyıcılı SDGM şemaları da yoğun olarak çalışılmaktadır. EYÜV modülasyonu temelde UVM modülasyonunun geliştirilmiş şeklidir. Bu modülasyon türünde de anahtarlama durumları altıgen bir yapının içerisinde görülmektedir (Şekil 8).

(-11-1)

2. Sektör (01-1)

3. Sektör (-110)

Üçgen-3 (010) (-10-1)

Üçgen-2 (00-1) (110)

(-111)

Üçgen-2 Üçgen-4

(-101) 4. Sektör

Üçgen-1 (011) (-100)

(000) (111) (-1-1-1)

Üçgen-4 (100) (0-1-1)

(1-1-1)

Üçgen-3 Üçgen-2

Üçgen-1 (001) (-1-10)

Üçgen-3 (101) (0-10)

(1-10) 6. Sektör

(-1-11)

(0-11) 5. Sektör

(1-11)

Şekil 8: EYÜV modülasyonu anahtar durumları

Çolak İ., Kabalcı E., Keven G., Asimetrik Çok Seviyeli Eviricilerin İncelenmesi, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 2, Sayı 3, Syf 29-35, Haziran 2012

EYÜV modülasyonunun UVM’den ayrılan tarafı ise anahtarlama için kullanılacak en uygun durumunun vektör diyagramı içerisinden seçilmesidir.

Şekil 9’da vektör uzayında seçilen bir üçgen görülmektedir. Bu kontrol yönteminde DGM’de çıkış gerilim vektörünün değerini hesaplamak için öncelikli olarak seçilen bölgeye ait üçgenlerin durumları çıkarılır. Üçgenlerin bulunduğu durumlar ve hesaplanan DGM periyotları Tablo 3’te incelenmiştir. Bu periyot hesaplaması yapıldıktan sonra gerilim vektörleri herhangi bir sıra ile uygulanırlar. Eğer istenirse bu periyot birçok alt aralığa bölünerek de anahtarlama elemanlarına uygulanabilir [34].

1. Üçgen 3.Üçgen

4. Üçgen (111)

 (000) (-1-1-1)

Vref 2. Üçgen

Şekil 9: EYÜV modülasyonu

Tablo 3’de görülen hesaplamalardaki θ açısı referans geriliminin oluşturduğu açıdır. Buradaki hesaplamalarda kullanılan modülasyon indeksinin hesaplaması ve ifadelerin tanımı ise şu şekildedir;

Tablo 3: EYÜV modülasyonunda periyot uzunluğu hesabı

Bölge 1. Üçgen 2. Üçgen 3. Üçgen 4. Üçgen

EYÜV

EYÜV periyot uzunluğu

000 111 -1-1-1

t0  T 1 2Mi sin   3

 01-010-1 t1 2MiT sin  3  

t2  2MiT sin  

t1  2T 1 Mi sin   3

10-1 t3  2MiT sin  

1 -1-1 t4 T 2Mi sin  3   1

t1 T 1 2Mi sin  

t2  T 1 2Mi sin  3  

 10-1 t3 T 2Mi sin  3   1

t2  2T 1 Mi sin   3

 10-1 t3 2MiT sin  3  

 11-1 t5 T 2Mi sin   1

Vm VDA

Mi : Modülasyon indeksini, VDA : DA hat gerilimini, Vm : Referans gerilim vektörünün genliğini

Tablodaki terimler ise;

T: DGM periyodu θ : Referans gerilim vektörü ile en yakın tam gerilim vektörünün arasındaki açıyı, t0: (000, 111, -1-1-1) sıfır gerilim vektörlerinin toplam periyot uzunluğunu, t1: (100, 0-1-1) küçük gerilim vektörlerinin toplam periyot uzunluğunu, t2: (110, 00-1) küçük gerilim vektörlerinin toplam periyot uzunluğunu, t3: (10-1) küçük gerilim vektörlerinin toplam periyot uzunluğunu, t4: (1-1-1) küçük gerilim vektörlerinin toplam periyot uzunluğunu, t5: (00-1) küçük gerilim vektörlerinin toplam periyot uzunluğunu

Asimetrik eviricilerde kullanılan SDGM kontrol tekniği ise temel frekans anahtarlama kayıplarının azaltılmasını gerçekleştirmektedir. Çok taşıyıcılı SDGM kontrol tekniği, ÇSE’lerin performanslarını artırmak için uygulanmaktadır ve taşıyıcı sinyalin dikey veya yatay olarak düzenlenmesine göre sınıflandırılmıştır. Dikey çok taşıyıcılı SDGM tekniği faz yer değiştirmeli, karşılıklı faz yer değiştirmeli ve alternatif karşılıklı faz yer değiştirmeli olarak sınıflandırılabilir.

Yatay düzenleme ise faz kaydırmalı SDGM tekniği olarak bilinir. SDGM tekniklerinin içerisinde düşük anahtarlama kayıpları ve düşük toplam harmonik bozulma oranı sebebiyle en yaygın kullanılanlar faz yer değiştirmeli ve faz kaydırmalı SDGM teknikleridir [3,22,32]. Taşıyıcı ve modüle edici sinyalin üretim ve karşılaştırması Şekil 10’da gösterilmektedir.

Şekil 10: Çok taşıyıcılı SDGM kontrol yapısı a)Faz yer değiştirmeli b)Faz kaydırmalı

4. Sonuçlar

Bu çalışma, çok seviyeli eviriciler konusunda temel bilgi düzeyine sahip araştırmacılar için asimetrik çok seviyeli eviricilerin tanıtılmasını amaçlamaktadır. Çalışmada asimetrik evirici topolojileri ve kontrol teknikleri üzerine literatür taraması sunulmaktadır. Asimetrik topolojiler daha az anahtarlama elemanı kullanarak daha fazla dv/dt oranı elde edilmesini sağlamaktadır. Asimetrik topolojilerin bahsedilen avantajlarından dolayı yoğun olarak araştırılmasına rağmen, topolojik yapılar ve anahtarlama teknikleri konusunda inceleme çalışmalarının eksikliği görülmektedir. Asimetrik evirici topolojileri kaskad veya hibrit olarak, aynı veya farklı anahtarlama elemanlarının oluşturduğu evirici hücrelerinin seri bağlanmasından oluşmaktadır. Asimetrik evirici hücrelerinde farklı anahtarlama elemanlarının kullanıldığı asimetrik hibrit topolojilerin, hücrelerde güç paylaşımı yoluyla anahtarlama elemanlarının kullanım süresini arttırdığı görülmektedir.

Bunun yanı sıra, hibrit topolojiler asimetrik kaskad topolojilere göre daha yüksek gerilim ve akım değerlerinde çalışmaktadır. Bu özelliğinden dolayı anahtarlama kayıpları ve THB oranlarının daha düşük olduğu da literatür taramasından anlaşılmaktadır. Asimetrik eviricilerin kontrolünde kullanılan en yaygın teknikler ise UVM ve SDGM gibi genel kontrol teknikleri ve bunların analitik hesaplamaları azaltmak için tasarlanan türevleri olarak özetlenebilir. UVM tekniğinin geliştirilmesi ile oluşturulan EYÜV kontrolü ile ön hesaplama ve anahtarlama vektör sayılarının azaltılması sağlanmaktadır. Eviricinin anahtarlama kayıplarını azaltmak için SDGM tekniğinde taşıyıcı sayısının arttırıldığı görülmektedir.

[1] Rodriguez J., Lai J., Peng F. Z., “Multilevel inverters: a survey of topologies, controls, and applications”, IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol.49, no.4, pp. 724- 738, Aug 2002

[2] Malinowski M., Gopakumar K., Rodriguez J., Pérez, M.A., “A Survey on Cascaded Multilevel Inverters”, IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol.57, no.7, pp.2197-2206, July 2010

[3] Colak I., Kabalci E., Bayindir R., Review of multilevel voltage source inverter topologies and control schemes”, Energy Conversion and Management, Volume 52, pp. 1114-1128, Issue 2, February 2011.

[4] Gonzalez S.A., Valla M.I., Christiansen C.F., “Analysis of a Cascade Asymmetric Topology for Multilevel Converters”, IEEE International Symposium on Industrial Electronics, pp.1027-1032, 4-7 June 2007.

[5] Gonzalez S.A., Valla M.I., Christiansen C.F., “Five-level cascade asymmetric multilevel converter”, IET Power Electronics, vol.3, no.1, pp.120-128, January 2010.

[6] Babaei E., Moeinian M. S., “Asymmetric cascaded multilevel inverter with charge balance control of a low resolution symmetric subsystem”, Energy Conversion and Management, vol 51, no. 11, pp. 2272-2278, November 2010.

[7] Lu S., Mariethoz S., Corzine K.A., “Asymmetrical Cascade Multilevel Converters With Noninteger or Dynamically Changing DC Voltage Ratios: Concepts and Modulation Techniques”, IEEE Transactions on

Industrial Electronics, vol.57, no.7, pp.2411-2418, July 2010. [8] Babaei E., Hosseini S. H., “New cascaded multilevel inverter topology with minimum number of switches”, Energy Conversion and Management, vol. 50, no 11, pp. 2761-2767, November 2009. [9] Nami A., Zare F., Ledwich G., Ghosh A., Blaabjerg F., "Comparison between symmetrical and asymmetrical single phase multilevel inverter with diode-clamped topology", Power Electronics Specialists Conference, PESC 2008, pp.2921-2926, 15-19 June 2008. [10] Rodriguez J., Bernet S., Bin Wu, Pontt J.O., Kouro S., "Multilevel Voltage-Source-Converter Topologies for Industrial Medium-Voltage Drives", IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol.54, no.6, pp.2930-2945, Dec. 2007. [11] Bendre A., Krstic S., Vander Meer J., Venkataramanan G., "Comparative evaluation of modulation algorithms for neutral-point-clamped converters", IEEE Transactions on Industry Applications, vol.41, no.2, pp. 634- 643, March-April 2005. [12] Babaei E., Hosseini S.H., Gharehpetian G.B., Tarafdar Haque M., Sabahi M., “Reduction of dc voltage sources and switches in asymmetrical multilevel converters using a novel topology”, Electric Power Systems Research, vol. 77, no. 8, pp. 1073-1085, June 2007. [13] Barriuso P., Dixon J., Flores P., Moran L., "FaultTolerant Reconfiguration System for Asymmetric Multilevel Converters Using Bidirectional Power Switches", IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol.56, no.4, pp.1300-1306, April 2009. [14] Zhang Y., Sun L., "An Efficient Control Strategy for a Five-Level Inverter Comprising Flying-Capacitor Asymmetric H-Bridge", IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol.58, no.9, pp.4000-4009, Sept. 2011. [15] Corzine K.A., Wielebski M.W., Peng F., Wang J., "Control of cascaded multi-level inverters", IEEE International Electric Machines and Drives Conference, vol.3, no., pp. 1549- 1555 vol.3, 1-4 June 2003. [16] Sujanarko B, Ashari M., Purnomo M. H., “Universal Algorithm Control for Asymmetric Cascaded Multilevel Inverter”, International Journal of Computer Applications vol. 10, no. 6, pp. 38–44, November 2010. [17] Ruderman A., Schlosberg S., "A hybrid asymmetric cascaded multilevel inverter comprising high resolution and symmetric low resolution parts", IEEE 25th Convention of Electrical and Electronics Engineers in Israel, pp.021-025, 3-5 Dec. 2008. [18] Gonzalez S.A., Valla M.I., Christiansen C.F., "Design of a DSTATCOM using a 5-level cascade asymmetric multilevel converter", 35th Annual Conference of IEEE Industrial Electronics, pp.3643-3648, 3-5 Nov. 2009. [19] Soto-Sanchez D., Green T.C., "Control of a modular multilevel converter-based HVDC transmission system", 14th European Conference on Power Electronics and Applications (EPE 2011), pp.1-10, Aug. 30 2011-Sept. 1 2011. [20] Boora A.A., Nami A., Zare F., Ghosh A., Blaabjerg F., "Voltage-Sharing Converter to Supply Single-Phase Asymmetrical Four-Level Diode-Clamped Inverter With High Power Factor Loads”, IEEE Transactions on Power Electronics, vol.25, no.10, pp.2507-2520, Oct. 2010. [21] Nami A., Zare F., Ghosh A., Blaabjerg F., "A Hybrid Cascade Converter Topology With Series-Connected

Çolak İ., Kabalcı E., Keven G., Asimetrik Çok Seviyeli Eviricilerin İncelenmesi, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 2, Sayı 3, Syf 29-35, Haziran 2012

Symmetrical and Asymmetrical Diode-Clamped HBridge Cells", IEEE Transactions on Power Electronics, vol.26, no.1, pp.51-65, Jan. 2011. [22] Colak I., Bayindir R., Kabalci E., "Design and analysis of a 7-level cascaded multilevel inverter with dual SDCSs", International Symposium on Power Electronics Electrical Drives Automation and Motion (SPEEDAM), pp.180185, 14-16 June 2010. [23] Ludois D.C., Reed J.K., Venkataramanan G., "Hierarchical Control of Bridge-of-Bridge Multilevel Power Converters", IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol.57, no.8, pp.2679-2690, Aug. 2010. [24] Khoucha F., Lagoun M.S., Kheloui A., El Hachemi Benbouzid M., "A Comparison of Symmetrical and Asymmetrical Three-Phase H-Bridge Multilevel Inverter for DTC Induction Motor Drives", IEEE Transactions on Energy Conversion, vol.26, no.1, pp.64-72, March 2011. [25] Naderi R., Rahmati A., “Phase-shifted carrier PWM technique for general cascaded inverters”, IEEE Trans. Power Electron., vol. 23, no. 3,pp. 1257–1268, May 2008. [26] Rodriguez J., Moran L., Correa P., Silva C., “A vector control technique for medium-voltage multilevel inverters”, IEEE Trans. Power Electron., vol. 49, no. 4, pp. 882–888, Aug. 2002. [27] Dahidah M. S. A., Agelidis V. G., “Selective harmonic elimination PWM control for cascaded multilevel voltage source converters: A generalized formula”, IEEE Trans. Power Electron., vol. 23, no. 4, pp. 518–529,Jul. 2008. [28] Du Z., Tolbert L.M., Ozpineci B., Chiasson J. N., “Fundamental frequency switching strategies of a sevenlevel hybrid cascaded H-bridge multilevel inverter”, IEEE Trans. Power Electron., vol. 24, no. 1, pp. 25–33, Jan. 2009. [29] Pereda J., Dixon J., "High-Frequency Link: A Solution for Using Only One DC Source in Asymmetric Cascaded Multilevel Inverters", IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol.58, no.9, pp.3884-3892, Sept. 2011. [30] Dixon J., Pereda J., Castillo C., Bosch S., "Asymmetrical Multilevel Inverter for Traction Drives Using Only One DC Supply", IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol.59, no.8, pp.3736-3743, Oct. 2010. [31] Babu N.N.V.S., Rao D.A., Fernandes B.G., "Asymmetrical DC link voltage balance of a cascaded two level inverter based STATCOM", TENCON 2010 IEEE Region 10 Conference, pp.483-488, 21-24 Nov. 2010. [32] Zambra D.A.B., Rech C., Pinheiro J.R., "Comparison of Neutral-Point-Clamped, Symmetrical, and Hybrid Asymmetrical Multilevel Inverters", IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol.57, no.7, pp.2297-2306, July 2010. [33] Sun X., Yun Z., "Hybrid Control Strategy for a Novel Asymmetrical Multilevel Inverter", International Conference on Intelligent System Design and Engineering Application (ISDEA), pp.827-830, 13-14 Oct. 2010. [34] Üstüntepe B., “A Novel Two-Parameter Modulation and Neutral Point Potential Control Method for the ThreeLevel Neutral Point Clamped Inverter”, MSc. Thesis ,The Graduate School of Natural And Applied Scıences of Middle East Technıcal University, December 2005.

1Mekatronik Mühendislii B Kocaeli Üniversitesi, Umuttepe,

Keysan O., Ertan H. B., Asenkron Motorlarda Oluk Sayısının Gövde Dışına Takılan Bir Bobinle MBeeltiirnle.anymdiens@i, kocaeli.edu.tr

EMO Bilimsel Dergi, Cilt 2, Sayı 3,2SAyfr3-7G-4e3,BHöalz.ir,aMn 2D01S2Motor Tasar

KOU Teknopark, Baiskele, Ko [email protected]

3Ar-Ge Merkezi

Asenkron Motorlarda Oluk Sayısının Gövde Dışına Takılan Bir ABRoÇbEignLulnKesu.Aalb.as.@, aTrcuezlilka.c,omstan Belirlenmesi

Determination of Number of Rotor Slots of an InductionÖMzetachine Using an

younlukların nedeniyle te

External Search Coil Bu çalımada dorudan sürü (DS) beyaz eya uygulaması için kalıcı veya sürekli mıknatıslı bir motor tasarımı

günümüzde motorlarda,

Kalıcı Mıknatıslı OSezannkKroenysaMn1o,tHor. lBkgianreücirrtelçeıelerenklnelmertDiiEtid,roriolutmyargriunuutlitn2rud.skuFoanamdnrbakliınSmaoüslouytrokonrüsabeyelıleslüiıkr-tklreuontmumapins,yaevyteıiskrıi,lseteneçretmanaseakl rleıvmrei

Beyaz

Eya

U1SycghuoloalmofaElanrgıysionannpdleıaseaanlrdiıKrnılgamunıalllviazelnemrioımtorgıperroçteoktliepatirailmeraeskına

motor tasarımı getirilmitir.

Permanent Magnet SynUchnirvooe.nrkseoiytusyasno@MfeEdo.Adatcnio.anuhrkbtasurrUgkhseleimdelienr: DDiorreucdatn-DSrüriüve, Kalıcı Mıknatıslı

Home Appliance ApMpoltiocr,aPtMioMnostor, Sonlu Elemanlar Analizi

2Elektrik ve Elektronik Mühendisliği BölümAübstract

Metin AYDIN1,2, OOrutazhdaonğuOTCeAkKn2i,kGTÜhüins ispvuaepÇesriıttreaplskaisnalbıoAutLaBpAerm3anent magnet motor design for

1MekatronikertManü@hmeentud.ievdsdailruriei.octritu-sdBrsiölvoelt.

home appliance applications. Within the study, and pole number combinations are investigated

taıtlarda, ha sıkça rastlam mıknatıslı m moment-hız mıknatıslı m Örnein, mo çalıacaı uy edilir. Çok yü motorlar ta kullanılmakta kontrolün b mıknatıslı m seçimdir.

Kocaeli Üniversitesi, Umuattnedpaep,prKoporciaateelciombination is found. Motor electromagnetic

[email protected], thermal and structural analyses are all completed for given design specifications and the motor prototype work is

2 Ar-Ge Böl., MDS MotorstTaratseda.rım Ltd.

Kalıcı mık sınıflandırıla ekline göre (Brushless D

Motor oluk sayısının bilinmesi ihtiyacıKmOotUor Tkoenktrnoolüpnadrekv,eBaiskKeleeeyyw,woKorrdodssc::aAeDsyliirneccht-rDonriovues, mPoetromra, nselont nuMmabgenre,t prMeodtiocrti,onP,Mrotor

“durum izleme” algoritmalarında ortaya çıkmaogktuazdhı[email protected], rFminointeicEsl,esmaelinetnAcnyahlyasrims.onics..

literatürde b motorlardır. “

bmiarkalseüdreücrüotorsüorleuckeğsiayımsınoıtokreastirbmaeğklainçdinığısnudnaula3n“Atyarön-nıGmteaem”,Merkezi

1.1. GGiriiriş

agsgdbudYbbbByksgiiçnoaarelöiöeayaieöuicgrrinyprgnlnyğsvtnediçoelııtdueaırçtlasseeermreeylanelıanklreiakdnnmleldtllildenıamnmereıdlüfıırmeilağağamrzdıiatbızciyeıbmniielsaşd,lşirıaarmiağlıitditoolinmkpleuiiinıamtrravllovıyioeedi.rl.bçelegğirvmrkiudiriayizuBeerAynttloialığeit.needşusmyruaadırBrtu.errmslıkiolkınuunıriFsireıocnhtrs.üdun.meşoakamımtrBtaddlzrPoirlideybngakearauAlpkWkuaaliinerslrınlenkşçrsiyılıeoMmsoaoaecçütccgtatÖesallrrooaieaüuemynküertksttkblrorkzolizikü,aıempeaeuınksriersrrbğprnko(yüaattdaDaiöimibagnenychrakzsoeturSalıiüdamaıeiesllarmsd)lteeidnıkslatlar,i-larsntıaoılbibklnreznaekeyysğueohi.aknslıaraytrbmdaenbuimumpuayieasiçbyaprızleeiMsğıgleongtdkakmasiA,cuieybeaşaaaüsnmeoesliitvknbyşaRmiyknotkotoeraıüiioidannlskriktloflkÇarleoıamai,urebmtlnurrrebsoeddçieEayetaierknilürefekglkayçagcrLtzretteluierıuataenmyeyocerlanlkdnssönısü.erlayaesKğaaulsilniğkmaökalrenıunrrkütivlr.nıır.eadsemmıneAiavdsktlmmsrlerleeeaaegauıııibdm.dryithaibuddddıiğsiisripnaa.eçe@iı,., aTrcuysmmmgmtneaızoüelkoııoidnkklıkçmttaeuünnoa.lühuRh(mbSmeGokukdybmücnanme,aarNazıyivoüoaarlyuazlrianttloızrüouayacedgııüumippkheerngdlçtlsstrrnsirsldeura-uozkırnooaıayutllmdegetkchksüi,tııüdrnlldlasrkealneaaaıeoaıllhmleialtmylz,iaçemdçrmtılntçlnmammseıöeoArüraolmüoeansvlıeairarblrlokanaizaknkk(kcuıamddrokbvurynrvtvudlgiitıciyoaoutıuaemnhlaaameuskoınmeü(gılkbrkrlsldpyyaaivnuruıçuudSüoiinçüyaaukısaemelsalnratmçaüevlmıIkbna1vdtl.usadvranüaesrbuemai9emieoonkykeaeenlsmSklakrtB8nemnmıküçagutıtvroalura0neyckedlonualeuleobmeeizanrel’raaoıramnndyltnyiak)alBkmgoMkdzoaett,itgbüzentyoo)aeüanıınomar-ıuerDekrlynımıngmnçrt.ruıllyrkli/yatastıobmüCmltaiymamBıaaMnklerıcaıtlynrmaçaykgzsleoaşalar.maialvi)oaşyoılıeruldrtalaklpıkrimeırüdotdBkealllrkedılksuıuotıngamaıannnanvialslkauıntkymryaliymıaöılşmeüeıd,lbdlagnatngaat(zaiıaıt“mikaerıuıoıRsssuarevorrldabkteSll.isrgasl.elolAlaıakkaakeataarmbmerydktmHdabnııkuHuSrrimçorisnlaaüımddlıeClartlçyole(aMrnıarraydaöllıaıızSklegn.akarkoldirrrüatagrlierkdktM)ukıntk.ualaçr,klanırkaeeli,tlırelinrFmh[mdbeyaelıro(nlno)dy1nmaiaSaamruşıçonnokinioa-irnsstruoncaıots3at.etdiatdkukseımfomimytrlrkli]llaeaniçalyümıpoEearg.akftyışoz,soaoklrgainnllrluüvöialanmart”uütıdrkuÖaeoniorğkskipokimnbıulrlnoırrsıraaznrmgeisg,amlsslbo.teoüçmsetakuaüyooüüheıklaeiilrmrtyrtnnamlrrrçknılaarrsaıdaleeizmavrünılivrnriCaekoNaurkkkaeddtoemokıbrnolaoslrtrololyanıkaedm-uiiiiıa.kimtlnvübelronmFbnludçizDreaalevnşeiioşdaaaslnnrutlBCetttıkknhneeeur)ti,unommaıkcrhslzluaaaulcıeınnüzçzrril

Anahtar kkeelliimmeelleerr:: ADsoenrkurdoann mSoütorür,, olKuaklıcsıayMısı,knkaetısstliırim, rMoototorro, lPuMk hMaormtoor,nSikolnelrui,EçlıekmınatnılhaarrAmnoanliizkileri

AAbsbtsrtarcatct

ÖçeadrlinıliereHa.cviaÇaninr,oggıkemiuçyoytütetgiko,pusrleusakünmurhyüaöıglczzauülerılnlauliüimçykniglnaeubldaagiâmçğehilnaniaillniardgmdbıeağiırlkıiisnşsemtaaityrboıisüiltltmozıergiumyşüdoçettaononblrmuöılyarlırgsakaenntseairtbnocısidlirlsheıuyna,zılhımer motokralaçrınılmtasaazrımolmaavkatnadtaıjrl.arıBunedyeanziılımi,le kudllaahnaılansıkdenetim kullaanlıglmoraiktmtaadsırı.naByenapzeılracaekkilhdeesapülraemtimalarmdaliykeutlilanaızlmvaek üzere,

TThhies pnaepeder ftoarlksknaobwouint ga ptheermraontoenrt smloatgnneutmmboetrorodfeasigmn ofotorr is ednirceocut-ndtreirveedhoinmemaoptpolriacnocentraoplplaicnadtio“ncs.onWdiitthioinn thmeonstiutodryi,ng” avaprpiloiucsatsiolonts.anTdhepotelechnnuimqubeerpcreosmebnitneadtiionnsthaisrepainpveersttiogapterdedict raontdorapsplorot pnruimatbeecroimsbainmateitohnoids tfhoauncda.nMboetoeraesilleyctaropmplaiegdnedtiucring “desseilgfn,ctohmermmiaslioannidngs”tr.ucTtuhriasl amneatlhyoseds acraenall cboempaleptpeldiefdor via pmgstilaevaraectnseeudddr. eeosmnigennthtsepoeffcriafmimcaeottiooofnr stchauenrdrmetnohtteoorm.roItbnoyrthpuersointpogatypapeerswethaoerrckthhisecooriyl

kontrmoloütnor bapsaitramolemtraeslıeriönniemsliağblairmauknlasur yiüskeümyülüzdeyüdr.en Sürücü mıknbaatığslaı nmdıoğtıormlaor,tohruattsaürymüzeükomeuktiullni umaıkldnıağtısnldaar “iytai nbımir a” (self seçimcodimr.misioning) algoritmasını işletir. Motor durmakta iken veya döndürülürken, birkaç saniye süren bir işlemle, motora Kalıcçıeşitlmi gıkenrailtiımslı veyma oatkoırmlarlar uryogtourlanayrakpılgaerrıneaken bgöilrgeiler elde sınıfleadnidliır.ılaDbioldğiaklleorilagriabki yfaayrgkılnı ofliarrmakalbareslfeamrkelıakyımakıladşaılmgalarla bu ekliinşelevgiörgeerçdeeklesşıntiırfilra.ndÇıroılğırular.zam“FaınrçasıüzrücDüC, bMu otioşrle”m için, (BrukshullelsasnıDcCıdaMnotdoar –mBoLtDorCunMoatnomr) aolagraekrilbiimliin,enamkıomtoırlavre başka

ibdMKreoerohneytisweonprod,ertcFdotthisin:veieitlaeDlopuEifpsrltreetrohcmataet-eecDnphtroiAtivlhsenea,apntlryuPesmtseihserb.enmetaremndoeefnattnhthdoeMdeamxgpgoneitveroetirms. MeTngohtotseoorhmd,aevPtreheMobsdueletinss

literabtüilrgdielerbiedseleimsteer.akİsımteınetnrahpıezzoviedaml odmaelgnat deenkelitnimde hoalsasnasiyetine motogrölarredır.k“uFllıarçnaıslaıznACmmikorotoirş”le(mBrcuishvleess AyöCnMtemotolerr–in özellikleri farklılık göstermektedir.

nalostodbeepeenndmenatdeonusthinegloa1adP. iWngGMoirfdirthivee.mTohtoer.mEetxhpoedrimisefnotusnhdavtoe gRiavdeyegloAodkılrıeSsuürlteskluinMdeıkrntahtıisslıte(RstAcSoMnd) imtiontoralasrwgeülnlü. mHüozwdever, abitrçolokw ufryegquulaemncaideas itsıkmlıkalya bekulnlaencıelmssaakrtyadıtro. rNepdeFaetB the p(NreeoocdeydmuiruemsevIreornal tBimoreosn.) ve SmCo (Samarium Cobalt) mıknatısların 1980’li yılların baında kefinin ardından Sürekli (veya Sabit) Mıknatıslı (SM) motorlar birçok

Ancak hız kontrolü yapan her cins sürücüde bir şekilde motor hızının kestirilmesi ihtiyacı vardır. Bu işlem kimi zaman motora takılan bir takometre veya optik-kodlayıcı ile gerçekleştirilmektedir. Kimi zaman ise sürücünün motoru sürdüğü akım ve gerilim kolaylıkla ölçülebildiği için

uygulamada asenkron, DC ve klasik senkron motorların yerini

ekil 1: Far mıknatıslı, ( mıknatıslı mo

hızlıca almaya balamıtır. Bu motorlar, asenkron yada DC motorların kullanılamayacaı özel uygulamalar bata olmak üzere çok sayıda uygulamada, verimlerinin yüksek olması,

hesaplamalar bu bilgilere dayanarak yapılabilmektedir. Kuşkusuz doğrudan motor hızının ölçülmesi hassasiyeti arttırıcı olmaktadır. Ancak hız ölçme yöntemleri ek maliyet getirmektedir. Doğrudan maliyet yanında, hız ölçücünün kapladığı yerde bir maliyet unsuru oluşturmaktadır. Kimi uygulamalarda ise hız ölçer montajı için yer bulmak zaten mümkün değildir.

Bu bakımdan hızın sensörsüz kestirimi her zaman önemli bir ilgi alanı olmuştur. Burada sensörsüzden kasıt, sadece sürücü üstünden kolayca yapılabilen akım ve gerilim ölçümü haricinde bir sensörün kullanılmamasıdır. Bu tip uygulamalarda hızı belirleme yöntemi kimi zaman rotor üzerindeki çıkıntılı yapının, özellikle rotor oluklarının yarattığı relüktans değişiminden veya rotordaki yerel doymadan veya rotor eksen kaymasından yararlanmak da söz konusu olabilmektedir. Böyle uygulamalarda rotor oluk sayısının bilinmesi de bir ihtiyaç haline gelebilmektedir. Bu durum bir sonraki bölümde rotor oluk harmonikleri incelenirken daha iyi anlaşılacaktır.

Rotor oluklarının yarattığı akı harmonikleri diagnostik amaçlı

olarak da kullanılmaktadır [1]. Böyle bir yaklaşımla, rotor

çubuklarında

oluşabilecek

hatalar

kolayca

belirlenebilmektedir.

Yukarıda bahsedilen uygulamalarda rotor oluk sayısının bilinmesi gereksinimi ortaya çıkabilmektedir. Bu bilgi kimi zaman üretici firmadan sağlanabilmektedir. Ancak oluk sayısı standard etiketlerde görünen bir değişken değildir. Bu bakımdan oluk sayısının sensörsüz olarak motor sürücüsünce belirlenmesine imkan sağlayan algoritmalar önem kazanmaktadır.

Doğal olarak motor oluk sayısını üreticiden temin etmek ilk akla gelen çözümdür. Ancak, üreticiye ulaşmak için gereken efor kullanıcının arzu ettiği bir işlem değildir.

Literatürde rotor oluk sayısını bulmayı amaçlayan pek çok çalışma izlenmektedir. En temel yöntem [2] de belirtildiği gibi bir hız ölçer kullanılmasıdır. Kutup sayısı biliniyorsa akım içindeki harmonikler analiz edilerek, sürülen motorun oluk sayısı belirlenebilir. Ancak bunun tercih edilecek bir yöntem olmadığı açıktır. Hız ölçülüyorsa oluk sayısının bilinmesine de gerek kalmayabilir. Kaldı ki hız ölçer takılması çalışılan sisteme müdahale gerektirir ve pahalı bir yöntemdir.

Başka bir yöntem olarak motorun bilinen bir frekansta yüksüz çalıştırılması ve bu şartlarda senkron hızda çalıştığının kabul edilmesidir [3]. Bu durumda yine akım harmonikleri irdelenerek rotor oluk sayısı bulunabilir. Ancak, motorun senkron hızda çalıştığı varsayımı, oluk sayısının doğru olarak belirlenmesini etkiler. Sonuç olarak, harmoniklere dayalı olarak daha sonra yapılacak tüm hız kestirimleri bu yöntem kullanıldığında hatalı olabilir. [3] numaralı referansta bu nedenle en iyi yöntem olarak rotor oluk sayısına dayalı algoritmalarda gözleme dayalı kalibrasyon veya üreticiden alınan bilginin kullanılması önerilmektedir.

[4] numaralı kaynakta da oluk sayısının belirlenmesi için değerli katkılar yapılmıştır. Akım ölçme, titreşim ölçme, eksenel akı ölçme gibi yöntemler oluk sayısı belirleme amaçlı olarak değerlendirilmiştir. Bu kaynakta akıma dayalı oluk sayısı kestiriminin en iyi sonuç veren yöntem olarak

değerlendirildiğini izlemekteyiz.

Burada sunulan çalışma, rotor oluk sayısını motor akımlarından veya motor dışına, gövde üzerine yerleştirilmiş bir bobin kullanılarak belirlenmesine imkan veren, yeni bir yöntem sunmaktadır. Kullanılan araştırma bobini Şekil 1’de gösterilmiştir. Gövde üzerine yerleştirilmiş araştırma bobini Şekil 5’te görülmektedir. Sunulan yöntem motor akımları üzerinden de uygulanabilir.

Makalede öncelikle motor hava aralığında bulunan rotor oluk harmonikleri ve diğer etmenler nedeni ile oluşan harmonikler ele alınmış ve bunlardan önemli görülenler kısaca

Şekil 1: Kullanılan araştırma bobini

açıklanmıştır. Ortaya konan verilerden yararlanılarak rotor oluk sayısının nasıl bulunabileceği takip eden bölümde açıklanmıştır.

Sunulan yaklaşımı test etmek amacı ile bir deney ortamı oluşturulmuştur. Yapılan deneylerden elde edilen sonuçlar Bölüm 4’te verilmiştir.

2. Asenkron Motorlarda Hava Aralığında Harmonikler

Asenkron motorlar satator sargılarına uygulanan 3-fazlı gerilimin oluşturduğu dönen manyetik alan altında, farklı bir hızla hareket eden rotor üzerindeki çubuklarda gerilim endüklenmesi ve bu nedenle rotora göre kayma frekansında dönen bir manyetik alan oluşması prensibi ile çalışır. Rotor ve statorda oluşan manyetik alanların birbiri ile etkileşimi moment oluşmasını sağlar.

Stator sargıları oluklara dağıtılmış oldukları için basamaklı bir MMF dağılımı oluştuğu bilinen bir gerçektir. Ancak, gerek bobin adımının seçimi, gerekse genellikle rotor çubuklarının bir açı ile yerleştirilmesi nedeni ile stator MMF harmonikleri temel bileşene göre çok küçüktür. Bu bakımdan buradaki analizde de stator MMF dağılımının düzgün bir sinüs dalgası olduğu ve periyodunun bir kutup çifti adımı kadar olduğu varsayılmıştır. Bu durum Şekil 1’de gösterilmiştir.

Bu varsayımla, stator tarafında yaratılan MMF dalgası , elektriksel açı  ve zaman t cinsinden yazılabilir.

Bu denklemde s, motora uygulanan gerilimin açısal hızıdır.

Keysan O., Ertan H. B., Asenkron Motorlarda Oluk Sayısının Gövde Dışına Takılan Bir Bobinle Belirlenmesi, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 2, Sayı 3, Syf 37-43, Haziran 2012

M. tMemFedlabğilıelışmeınniın

Wr

Şekil 2: Stator MMF dağılımı ve rotor olukları

Motor çekirdeğinin permeabilitesi yüksek ise bileşke MMF sadece hava aralığı relüktansına karşı akıyı itiyor demektir. Stator tarafında oluk ağızlarının kapalı olduğu düşüncesi ile bu yüzeyin düzgün olduğunu varsayalım. Bu durumda rotor olukları hava aralığında relüktans değişimine neden olacaklardır. Hava aralığı relüktansı konumsal açı (elektriksel) cinsinden (2)’de gösterildiği gibi yazılabilir.

)]

Denklem (2) de  permeabilite, Z rotor oluk sayısı, P kutup çifti sayısıdır. Bu durumda hava aralığında akı dağılımı ifadesi (3) teki gibi olacaktır.

Bu durumda oluşan akı , denklem (3)’ten bulunabilir. Denklem (3)’de , MMF temel bileşeni,  ise elektriksel açıdır.

( ) ( )( )

){

)]} ( )

(3) denklemine (2) ifadesi yerleştirilerek (4) denklemi bulunur. Şekil 3’de hava aralığında görülmesi beklenen akı şekli verilmektedir. Şekil 4’de ise hava aralığına yerleştirilmiş bir bobin ile alınmış bir gerilim kaydı verilmiştir. Bu kayıt (4) numaralı denklemden kestirilen sonuçla uyumludur.

Şekil 3: Asenkron motorda beklenen hava aralığı akısı

Şekil 4: Bir deney motoru hava aralığına yerleştirilmiş bobin ile kaydedilmiş gerilim

Fringing Flux

Vinduced

External Search Coil

Mutual Flux

Şekil 5: İki kutuplu bir motorda ortak ve kaçak akı yolları

Hava aralığında oluşan akı, laminasyon ve gövdenin oluşturduğu manyetik devrede dolaşır. Şekil 5’te 2-kutuplu bir motor için akı yolu şematik olarak gösterilmiştir. Doğal olarak gövde dışına kaçan akı, harici araştırma bobininde bir gerilim endükleyecektir. [7] numaralı referansta bu gerilimin hava aralığına yerleştirilmiş bir bobin ile aynı harmonikleri kapsadığı detaylı olarak çalışılmıştır.

Bu durumda stator üzerine bir kutup adımı açıklığında yerleştirilmiş bir bobin üzerinde endüklenen gerilim (5) denkleminden bulunabilir.

Akı ifadesi yerine konulursa (6) denklemi elde edilir.

K1, Kf, Kr denklem bileşenlerinin genliğini, θn araştırma bobininin konumunu göstermektedir. (6) denkleminde birinci

ifade, akının temel bileşeninin genliğini göstermektedir. Diğer iki bileşen rotor oluk sayısının yan-bant harmoniklerini göstermektedir. Bu bileşenler (Z/P).r+s and (Z/P).r–s, frekansındadır.

İzlendiği gibi, (6) denklemi oluk sayısı bilgisini içermektedir. Eğer yan-bant frekans bilgisi elde edilirse rotor oluk sayısının bulunması kolayca yapılabilir.

Yan bant frekanslarını bulabilmek için bir şekilde hava aralığı akısından etkilenen bir işaret elde edilmesi gereklidir. Bu bilgi için hava aralığı akısı nedeni ile stator bobinlerinde endüklenen gerilim ve akımların kullanılması düşünülebilir. Daha zahmetli olmakla birlikte motorun hava aralığına bir araştırma bobini de yerleştirilebilir, ya da yazarların yaptığı gibi gövde dışına bir bobin yerleştirilerek endüklenen gerilimin kayıt edilmesi düşünülebilir. Gövde dışına yerleştirilen bobin, Şekil 1’de gösterildiği gibi, çok basit olabilmektedir. Bunun yanında gövde üstüne yerleştirilen bobinin hiç bir şekilde motor mekanik montajını etkilememesi, yer kaplamaması önemli avantajlar olarak görülmektedir. Bu makalede yan-bant frekanslarının elde edilmesi Bölüm 3’te kısaca ele alınmıştır. Bu çalışmada yapılan deneylerde gövde üstüne yerleştirilmiş bir araştırma bobini kullanılmıştır ve uygulanan algoritmalardan gayet olumlu sonuçlar alınmıştır.

3. Araştırma Bobini Geriliminin Harmonik Analizinden Oluk Sayısının Hesaplanması

Her elektrik makinesi, her hangi bir problemi olmasa da rotor oluk harmonikleri dışında, bir çıkıntı (saliency) etkisi altındadır [5]. Bu nedenle araştırma bobininde endüklenen gerilimde bu etki izlenebilir. Bu harmonik bileşenin genel ifadesi (7) denklemindeki gibidir [8].

(7) denkleminde fs besleme frekansıdır. k harmonic numarasını gösterir; fr ise rotor elektriksel frekansıdır ve son olarak P kutup çifti sayısıdır. Bu harmonikler rotor oluk sayısına bağımlı olmamaları nedeni ile motor hızının kestirilmesinde kullanılmaya uygundur. Ancak frekanslarının besleme frekansına yakın olması filtre edilip tanımlanmalarını zorlaştırır.

Bu makalede, bu harmonikler motor oluk sayısının belirlenmesinde kullanılacaktır. Bu nedenle tanımlama işleminin sürücü motora bağlandığında bir kere yapılması yeterlidir. Sürücüler genellikle bağlandıkları motoru tanımak için bir devreye girme veya motor “tanıma” diyebileceğimiz bir (self commissioning) süreci uygularlar. Bu süreçte sürücü kullanıcının girdiği verileri ve kendi uyguladığı bir dizi testi kullanarak motor parametrelerini belirler ve bir model oluşturur. Bu bilgi daha sonra yükün sürülmesinde istenilen moment ve hızın sağlanmasında kullanılır. “tanıma” sürecinin anlık hız belirleme işlemi gibi hızlı olması gerekmez. Bu nedenle takip eden bölümlerde gösterileceği gibi motor oluk sayısını belirlemek için kullanılabilir.

Oluk sayısı belirleme algoritması rotor oluk harmoniklerini ve rotor çıkıntı etkisi harmoniklerini bir arada kullanmayı gerektirmektedir. İlk işlem çıkıntı harmoniklerinin ve rotor

oluk harmoniklerinin belirlenmesidir. Buradaki uygulamada harmonikleri belirlemek için gövde dışına yerleştirilmiş bir bobinden yararlanılmıştır. Ancak, tanımlanan işlemlerin motor akımı üzerinden de yapılması mümkündür. Harmonikleri belirlemek için motor istenilen bir frekansta yüklü veya yüksüz olarak çalıştırılır ve araştırma bobini gerilimi, motorun işlemcisi tarafından, algoritma uyarınca değerlendirilir.

Bu makalede anlatılan deneylerde, çeşitli sinyal işleme tekniklerini değerlendirme esnekliğine sahip olmak için, Motor üzerinde yapılan kayıtlar MATLAB ortamına taşınarak değerlendirme yoluna gidilmiştir.

Bir önceki paragrafta belirtildiği gibi algoritma “tanıma” süreci içinde kullanılacaktır. Bu nedenle değerlendirme algoritmasının saniyeler sürecek bir işlem uygulamasında bir sakınca yoktur. Bu bakımdan gövde üzerine yerleştirilen bobinden alınan sinyalde harmoniklerin aranmasında FFT yöntemi kullanılması benimsenmiştir. Arama işleminin nasıl yapıldığı bir sonraki bölümde ele alınacaktır. Bu aşamada, bir şekilde harmoniklerin tanımlanabildiği varsayımı ile motor oluk sayısının nasıl bulunabileceği üzerinde durulacaktır.

Bilindiği gibi rotor oluk harmonikleri, ifade edilir [9].

(8) denklemi ile

Bu denklemde Z rotor oluk sayısı, P kutup çifti sayısı, fs ve frsırası ile besleme frekansı ve rotor devresi elektriksel frekansıdır. (8) numaralı denklemlerden ;

(9) Eşitliği elde edilir. Benzer şekilde (7) numaralı denklemden rotor frekansı için (10) numaralı denklem kolayca elde edilir.

(9 ve (10) numaralı denklemlerden rotor oluk sayısı Z için (11) ifadesi bulunur.

Bu denklemde motoru besleyen kaynağın frekansı, fs, zaten bilinmektedir. Çıkıntı harmonik frekansı fSaliencyve rotor oluk harmonik frekansı frsh biliniyorsa oluk sayısının bulunabileceği anlaşılmaktadır. Denklem yazılırken hem rotor oluk frekansının hem de çıkıntı harmoniklerinin temel bileşeni dikkate alınmıştır.

3.1. Oluk Sayısı Kestirim Algoritması

Burada yapılan deneylerde kullanılan algoritma Şekil 6’da verilmiştir.

Algoritma araştırma bobini ile bir kayıt alınması ile başlar. Motoru besleyen kaynağın frekansı doğrudan girilebilir veya frekans spektrumundaki en yüksek genlik olduğu için kolayca belirlenebilir. Bir sonraki bölümde açıklandığı gibi rotor

Keysan O., Ertan H. B., Asenkron Motorlarda Oluk Sayısının Gövde Dışına Takılan Bir Bobinle Belirlenmesi, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 2, Sayı 3, Syf 37-43, Haziran 2012

çıkıntısı harmonikleri bulunur. Bu harmonikler güç kaynağı frekansı civarında oldukları için rotor oluk harmonikleri ile karıştırılmaları mümkün değildir.

Rotor oluk harmonikleri de Bölüm 3.2’de açıklandığı gibi bulunur. Bundan sonraki işlem (11) denkleminden oluk sayısının bulunmasıdır.

Bulunan oluk sayısının tam sayı olması gerekir. Bu nedenle elde edilen sayının ondalık kısmı 0.1 ile 0.9 arasında bir sayı ise yapılan hesaplamada hata olması ihtimali vardır. Bu bakımdan yeni bir veri kaydı ve yeniden yukarıdaki işlemlerin tekrarı gerçekleştirilir. Ondalık sayı 0.1 den az olarak bulunduğunda bu işlem serisi başarılı kabul edilerek durdurulur.

3.2. Harmoniklerin Belirlenmesi

Buradaki araştırmada gövde üzerine monte edilen bobinden her seferinde 65536 (216) örnek alınmıştır. Örnekleme frekansı, frekans çözünürlüğü 0.1 Hz olacak şekilde ayarlanmıştır. FFT analizi için MATLAB’da hazır olarak

Çıkıntı harmoniklerinin nasıl belirlenebileceği bu şekilden izlenebilir. Öncelikle besleme frekansı ve harmonikleri spektrumdan temizlenir. Besleme frekansına yakın genliği en yüksek harmonik belirlenir. Denklem (7)’den rotor çıkıntısı harmoniklerinin eşlenikleri olacağı gözlenmektedir. Bu eşlenik spektrumda varsa, seçilmiş olan harmonik, rotor çıkıntısı harmoniğidir. Şekil 7’de 34.8 Hz ve 65.3 Hz de gözlenen bileşenler eşleniktir ve bir rotor çıkıntısı harmoniğine karşı gelmektedir.

Şekil 6: Oluk sayısı kestirme algoritması blok şeması bulunan algoritma kullanılmıştır. Yapılan kayıtlardan elde edilen tipik bir FFT analiz sonucu Şekil 7’de gösterilmektedir. Şekil çıkıntı harmoniklerinin bulunacağı besleme frekansı civarını göstermektedir.

Şekil 7: Araştırma bobininden alınmış örneğin FFT analizi 916 d/d, fs=50Hz, (motor 1)

Rotor oluk harmoniklerinin belirlenmesinde izlenen algoritma ise şöyledir: Rotor oluk frekansının aranacağı frekans bandı kabaca kestirilebilir. Besleme frekansı bilindiği için oluk sayısına, ihtimal dışı, örneğin 10 gibi bir sayı atanır. Denklem (8) den frekans bandının alt sınırı belirlenir.

Üst sınır hangi rotor oluk harmoniğine kadar araştırma yapılacağına bağlıdır. Buradaki algoritmada temel bileşen hedeflendiği için oluk sayısına beklenenden yüksek bir değer atanarak frekans bandının üst sınırı belirlenir. Oluk frekansı da denklem (8)’de işaret edildiği gibi eşlenikli olmalıdır. Seçilen frekans bandında en alttan başlayarak en yüksek genliğe sahip harmonik seçilir. Eşleniği varsa bu bileşenler rotor oluk harmoniğinden kaynaklanmaktadır. Spektrumda eşlenik harmonikler bulunamazsa frekans bandı genişletilir. Eğer arama sonuç vermezse başka bir veri kaydına geçilir.

Yapılan deneysel çalışmalar, motor inverter üzerinden beslendiğinde bile rotor çıkıntı ve oluk harmoniklerinin bir kaç veri setin kullanılarak belirlenebildiğini göstermektedir. Motor şebeke frekansından beslendiğinde ise tek bir kayıt harmonik frekansların, dolayısı ile oluk sayısının belirlenmesine yetmektedir.

4. Deney Ortamı ve Deney Sonuçları

Burada önerilen yöntemi sınamak için bir deney ortamı kurulmuştur. Deney motoru olarak 1.1 kW, 6-kutup (motor 1) ve 2.2 kW 2 kutuplu (motor 2) iki farklı deney motoru seçilmiştir. Farklı kutup sayısında seçilen motorlar, yöntemin kutup sayısına bağımlılık gösterip göstermediğinin belirlenmesine de imkan vermektedir.

Deney motorları şaft üzerine bağlı bir moment duyargası ile bir DA motora bağlanmışlardır. Böylece yüksüz halde veya motor yüklü iken, yöntemi test etme imkanı yaratılmıştır. Deney motorları şebeke gerilimi ile sürülerek çeşitli deneyler yapılmıştır. Burada değişken frekans kaynağı ile sürüldüğünde ortaya çıkan harmoniklerin yöntemin çalışmasını etkilemesi ihtimali akla gelmektedir. Bu bakımdan motorlar değişken frekans üretebilen bir PWM sürücü ile de sürülerek deneyler yapılmıştır.

Bu deneylerde hem sürücü harmoniklerinin yöntemin işleyişine etkisi incelenmiş, hem de farklı frekanslarda yapılan deneylerle yöntemin nasıl bir frekans bağımlılığı gösterdiği incelenmiştir.

Şekil 9: Motor 1, 40 Hz de,686 d/d da, PWM kaynaktan sürülürken alınan örnekle yapılmış FFT analizi.

Tablo 1: Deney motorlarının yüklü ve yüksüz halde 50 Hz de testleri sonucunda bulunan oluk sayıları

Şekil 8: Araştırma bobini ve genel deney düzeni

Motor 1, 40 Hz’de PWM sürücü ile sürülürken araştırma bobininden alınan bir gerilim kaydının FFT analizi Şekil 9’da gösterilmektedir. Bu şekilde de FFT analizinin besleme frekansı civarını gösteren bir bölümü verilmiştir. Şekil 7 ile karşılaştırıldığında PWM kaynakla sürüldüğünde spektrumda harmonik sayısının nasıl artmış olduğu izlenebilmektedir.

Deney motorları 50 Hz de şebekeden sürüldüğünde her türlü yük altında tek veri setinin oluk sayısını belirlemeye yettiği izlenmiştir. Tablo 1’de yüksüz ve tam yükte elde edilen sonuçları sunmaktadır. Tablodan yükten bağımsız olarak oluk sayısının her iki motor için de doğru ve hassas olarak belirlenebildiği izlenmektedir.

Deneyler frekans kontrollü sürücü ile yapıldığında ise, sürme frekansı azaldıkça iterasyon sayısının arttığı gözlenmiştir. Ancak deney yapılan en düşük frekans olan 20 Hz’de dahi en fazla 3 iterayon gerektiği izlenmiştir.

Yükdurumu

Yüksüz Tam Yük

0.05 0.20

Kestirilen oluk sayısı

Motor 1 Oluk sayı:26

Motor 2 Oluk sayı:

26.09

18.02

25.97

18.1

Bu makalede bir asenkron motorun oluk sayısının belirlenmesi için kullanılabilecek bir yöntem sunulmuştur. Bu yöntem literatürde bulunan yöntemlerden farklı olarak, motorun bağlı olduğu mekanik sisteme hiç bir şekilde müdahaleye gerek bırakmamaktadır. Motorun şaft hızının ölçülmesine gerek yoktur.

Yöntem motor akımları ölçülerek de uygulanabilir. Ancak burada sunulan araştırmada gövde üzerine yerleştirilen bir araştırma bobini kullanılarak deneyler yapılmıştır. Deney sonuçları şebeke frekansında yapılan oluk sayısı belirleme işleminin tek bir veri kaydı ile hassas sonuç verdiğini göstermektedir. PWM sürücü ile yapılan deneylerde de sunulan yöntemin oluk sayısını hassas olarak verdiği gözlenmiştir. Ancak bir kaç iterasyona gerek olabileceği de belirlenmiştir.

Sunulan yöntemde kullanılan algoritmalar oluk sayısı belirlendikten sonra, motor hızını belirlemeye de imkan vermektedir. Motor hızı bilgisi anlık olarak gerekiyorsa, saniyeler mertebesinde süre alabilen FFT algoritmaları doğal olarak uygun değildir. Bu amaçla yazarlar anlık olarak (Bir kaç yüz mikrosaniye mertebesinde) motor hızını belirlemekte

pp. 258-268, May 1996.

[4] Supangat, R., Ertugrul, N., Soong, W. L., Gray, D. A.,

Hansens,C., “EstimationoftheNumberofRotorSlots and

Rotor Speed in Induction Motors Using Current, Flux or Keysan O., Ertan H. B., Asenkron Motorlarda Oluk VSaibyrısaıtnioınnGSöivgdnaetuDreışınAanTaalyksılias”n, BAiruBsotrbainlilaenBeJolirulernnaml eosif,

EMElOecBtriliicmasle&l DeErlgeci,trCoinlti2cs, SEanygı 3in,eSeyrfin3g7,-443, (H3a),zi2ra5n9-2206182,

kullanılabilecek bir yöntem geliştirmişlerdir [10]. Bu yöntem

için uluslararası patent koruması sağlanmıştır [11].

[1] Khezzar, A. Kaikaa, M. Y. ElKamel, Oumaamar,M.; Boucherma, M., Razik, H., “On the Use of Slot Harmonics as a Potential Indicator of Rotor Bar Breakage in the Induction Machine” Industrial Electronics, IEEE Transactions on, vol.56, no.11, pp.4592-4605, 2009.

[2] Briz,F., Degner, M. W., Garcia, P., Lorenz, R. D. “Comparison of saliency-based sensorless control techniques for AC machines” Industry Applications, IEEE Transactions on, vol. 40-4, pp.1107-1115, 2004.

[3] Blasco-imenez,R., Asher, G. M., Sumner, M.;Bradley, K. J., “Performance of FFT-rotor slot harmonic speed detector for sensorless induction motor drives,”Electric Power Applications, IEE Proceedings, vol. 143, no. 3, pp. 258-268, May 1996.

[4] Supangat, R., Ertugrul, N., Soong, W. L., Gray, D. A., Hansens,C., “EstimationoftheNumberofRotorSlots and Rotor Speed in Induction Motors Using Current, Flux or Vibration Signature Analysis”, Australian Journal of

PositionSensor for Induction Machines Using External Search Coils”, Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi, 2008. [8] Negrea, M. D., “Electromagnetic flux monitoring for detecting faults in electricalmachines”, Doktora Tezi, Dept. of Electricaland Communications Eng. Helsinki University of Technology,2006. [9] Vas,P., “Parameter Estimation, Condition Monitoring, and Diagnosis of ElectricalMachines”, Clarendon Press,1993. [10] Keysan, O., Ertan, H. B., “Speed & positionestimation by demodulating rotor slot harmonics,” (ICEM), XIX International Conference on Electrical Machines, (IEEE), Proceedings CD, 2010. [11] Keysan, O., Ertan, H. B., “Speed and Rotor PositionEstimationofElectricalMachinesUsing Rotor Slot Harmonics and Higher Order Rotor Slot Harmonics”, World Intellectual Property Organization, WO/2011/126462, 2011.

Electrical & Electronics Engineering, 4 (3), 259-268,

PositionSensor for Induction Machines Using External

Search Coils”, Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Yüksek

Lisans Tezi, 2008.

[8] Negrea, M. D., “Electromagnetic flux monitoring for

detecting faults in electricalmachines”, Doktora Tezi,

Dept. of Electricaland Communications Eng. Helsinki

University of Technology,2006.

[9] Vas,P., “Parameter Estimation, Condition Monitoring,

and Diagnosis of ElectricalMachines”, Clarendon

Press,1993.

[10] Keysan, O., Ertan, H. B., “Speed & positionestimation

by demodulating rotor slot harmonics,” (ICEM), XIX

International Conference on Electrical Machines,

(IEEE), Proceedings CD, 2010.

[11] Keysan, O., Ertan, H. B., “Speed and Rotor

PositionEstimationofElectricalMachinesUsing Rotor

Slot Harmonics and Higher Order Rotor Slot

Harmonics”, World Intellectual Property Organization,

WO/2011/126462, 2011.

Güran F., Eren L., Motor Akım İmza Analizinde Park Dönüşümüyle Temel Harmonik Bastırımı, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 2, Sayı 3, Syf 45-49, Haziran 2012

Motor Akım İmza Analizinde Park Dönüşümüyle Temel Harmonik Bastırımı Motor Akım İmza Analizinde Park Dönüşümüyle Temel Harmonik Bastırımı

MoFFFtuuuornnndddAPaaaekmmmrKımmeeeaannnlıİntttcmaaaeı lllnMzHHHtaBıMkaaaeArrrnyanmmmaagatznoooılseEinnnlztıiiiFFcccSynSeeayedSSSrrnnzzeUuuuaackpppnnPyhrpppgrGGoaurrronrÜÜeeenlkaRRMsssomsssDAAuiiioNNooosaötnnn11lonM,,arüLLriiilonnnıeeşantvvüroMMMeedımrnnnasttCCCüDKEEUSSSyRRouslAAAEEeellrNNdaTbbbun22iyyyednımamPPPDneaaaıilSrrrrkkkHeücraTTTtü-rrrrDmaaalrünnnoivsssnefffioookrrrmmmBaaasttttiiioooırnnnımı HomFeerzAa11pnÇÇpeeGfkkleÜirmmazaRneenAkk_cgööNe@yy1Ay,BBaLhpeeoepllovee.lceddionciimyytaeeEtssiRoii EnNs 2

KalıcMıeMtinBıkAenyYaaDtzIıNsE1l1,ı2M,yS22OEEeaeknnnaUeeuBkt1rrzryÇjjaorhiighneaoSSffçkuineenkiirremlsszzOşaaaMttMeeeennCmk__hmmüAoggöiha@@rlltKyeeeloÜyynrra2Baar,iidnrhhlGeMMiooıiasvloonüler..üüieccdndıoorhhsniiasmmeeuyiBnnteDKÇeöddssloıiiiui.rsspllliilrağğanuiinldııaAmnLıBSAür3 ülü

hoyaAyaAahoyaAööökarrkakşsssamaınınnıeetetmmmaannnntttaeeennllkklklkaammmaaıırrrnnrrrooolllıııeeennnççittrrrçooeeiiiiiiisskknnnmmmnnnppdddccc,oooiieeebbeetttttiiP,,,llloooüünnşeeerrryyeddnnnelllşşşüübeeaaaeeeeerkkerrrrrbbbkbbeeedddmeeeekkküüvvaaakkkeeyyeeeaüükkktttteeekkııınfferrrtttrMsssmeeeıııeepppzzekkkmmmkkooeiiientttaaÖÖÖlrreeeiiirrrtnnlllloootiuuzzzssntttfiiikklloooeeeçççrMfffaarrreiiirrtttArroonnneeekııllkkkaYçççnnuuaaaanuuuuuuşşDKKnnngbbbs2ttyyybbuuısssuuugggIHniinooıııAKrrrrğğğNnnnuuuımmciiceuuuııılllbbrOonnnaaa1aaaA-ii1tb,nnnrrkkeeaaa2GmMUaiiaaattR,rrrlSlnnaaaa2snnniıııieeerrrOEzzzddteeÇTyıııÜaaaÜıırzzzkBrrnllliiiEneyymaaaAMMaaaşşş..annaaeuökaaaoLLLBBrrrLactBBikkeiegrııırrrzlrnpfffdeeevvnnnt3ııtheee.uurrrujaaohinnivvvaoA,ıııKineeeetttnepznnnhheeenarkkk.zz.phrMrSannnaraaaoooççlinsiiioasyaçAy-ssstttşşşkinnnllrrniieei...dtttdeGlllmmDrnallsEEEttaaasss@Oeeenuui.şşikeeMıııtnnmmmtttaarrrnennnotğğSeeoooes,meees@[email protected]ııucmüB,Md,M,Akk@@@iieshTsoorrUaUlmKeecbbbceouAÜÜaoaMraaammnr2itezetkhhhs,oiodllnnlpcccuikueirrG.a.Mioeee.eeiiRaytogakaggRakRyokaztetscp,sssavvddTttknknnkööleeeltaaaoüilleeeiiienaaeuuüllliaıyıaıyyadddlnneoeemhhhanrıiriimmm.sp.pilllıııgggttşmşş,aatrriiihiiipppsreecrstrrrrittteeeezzzekkssaiii...alllKmmeaaaulslllaeeerrr,aaa,iiaBeeenLnLLnnrmmmnttssdddrrrllnorrrKıtKÇattaaeeeeıııUaabuuuöiiidamaaiiiilllcrrbbbşşşss...iiiubttmmmloiioıotttizzzlllooaoo[[[s.iirrrrieeesl555ciiiclrrrriinLepe,,,rrrinnnluuaaa---aardddlia8a88MMMatttiiityyd.siğiiieeuuummmkkd]]]ggrrrnvvvllCCCıı...iİuu.iiimmiişlaaazzzyyyllSSSıanrrrBBBaaeeeaaalllllrAAAaannAyyyaaaeuuurreeeaagggrrrtDııL(((ıııtttrrnnıııMMMnnnmmmaaaaannniBdddddikklllşeeeaaaaaooorlaaaAşşşkkkennnnnttteeeeooomgggaadddkkkrrraaiiicrreeeaaaççç3eıiıiilllllCCCzlzlltııiiidiiidddnnnnnşşşaa-mmmeuuueeetttaaDrrriiinnçççooorrrrraFaiiieeeeetttkkklllooonnrvvşşşonnnmmmuuuiiirrraaeeutttittllllliiirrlllllvrSSSiişşşaaaiiiiitttzzllttteiiinnniieeeiiiitttaaagggrrrnnııırrrrrrrlllnnneeeeeiimmmııı[[[nnaaadşşşzzz555iiitttççaaaöaa]]]uuummmeek.kk..nrrryyşşttttttüeeeBBBeeeaaiiaaattşssspp[[[dddlluuuAAAü111pppiiıııııllm---iiirrrnnnmmmiimmttt444...şşaaaü]]]aaeeelllyyyaaBBByyyrrtttssöööoooeesssvvvıı[uuunnnttdddiii6eeennnsssttt,,,-iieee)))oolll8şşaaa,,,gggmmmllaaal]rrraaOOOeeeekkkdddlllrrmmnnneeeıııvaaaaaammmeeerrrnnnkkkkeeellliii

sahoşsüüeşarkzzmatigganlaneedlkaççıenlleeçrritçoeiiyiskan((pnnp,ibootıilüttanşccyednhhübekeffiikbllsettüvüeeeyzrrügsstk))feermçeyyzlkaaoeealyyrmnlgguesııfknnlraeroşşkhıeelanuekknmşiis2lltbdduıniAeerrımidbkkra-uuibrkGhllailltanaaseenndtııırBllrymfm.aaögaazBkulldkkıa.unnatt,aasuzMddoo.ııçahlrrleDme.l.bnusaaBBatğSsispuuk@ıMarocetloikr.KdtdoycaTölaaounallnmaırlggtmlasaaekaccmnlaııırskklnıteamanrbtddioiöötlrLeinnurkaüüty.ndkşşgiıüüİ.ukmşmmllaaelrüüanreriatnırn[[a99idpkş--ael11enr33mfa]]oarerılzımdyynaeaaaayynsggaFınıınvonnıaeulrraiiooizrletellirıaanrrrreimaandkkçaöeknyşkküaiiuutşpçlülliiıllnlmaaimşnnüiaııasllrstmmeaı[t6taai-ikkso8şttlli]aaekddrmsvaııerrkel..

sşgafgrüeeşeekzmrrkigeealakkednkttçeiislrreımmnriçaieeyikkan(ttnp,eeoyılataşckenhhıbeenemmfiklsetüeozrlddgsatee)enmçyÖlaebblymaazgrzzeeııftznraeşkddheauueknfrrmiruusledımmknKeaıllaadnkOrrasubddhlUaalaasdntTıeırşşlğemfeemaebbkoaazreegnlldkkkaueatoeerzaiphdnaıaçihrntteere.@nkmmsBatd,mieepukellBdsamoynitoesodkreu.ytyKdecnnaööoailunyeulmnnılglkttm,leaeealaKcmmnlarıtıeıkllnoneeraacıcrrnnbidahvviötleeeveinrelekaaü.idnllşggmiiüİlkooşmmolarremeiirüttryemmeietnn[aat9i/llbpşaaa-ael1rrer3ıggmlfra]loeeınerkllmmdiiyşşeattıoaiiyrrrslgaFiiaıllnnırommndlıuaıeerrrakkıoirnettl[ıeerıa1nrddr-maiid3rrfk]aöa.[[kzn11lküÖa44iuşç--zül11iolenma99llmnl]]iüi..ıksalltsmea[ı6tai-ks8tti]akdsvıerel.

şfbBreauekskitçalıdarnemlsııanmkayataaddpaıyırlada.konBınurusdçüaoznlgaışensmçülareüdmaareı(zsDataSht)oerfbmreedyk-aaezdnkaseehnyaaidbeuğifylaegezrşulelaeanrminaihseıesladpe günüSKmiunülyzladnleıilşalnerombteoktilnlueikyleaorptioınlmapnaesaryfnooanrllmiazraldesarıdneı ,kaşuretlılbaremnkıaleaknteimçisenelrfivsroeta-ktaisntsikınsıenl

gfbebefrbrekigirrçnootttraiaeeeemmmiclittrrnsstekkeooçeetteeeşaalrrııekkkkeerrnnkltknnmmeççilssiiiamrreuuiçççıaailmnbbiiiıibbkktnnncaiuueüttaad,rıaağğkzifffossluaaatddeuuttmeııvyzzzııryrrrrregiiaaauıın..aaayllurrktlmmadkkkhitıınBBıruzzıııeenaa.mmmaauusmkkkuFsllllloaattünaaaççdaamrrroaadrrraddııebıııakllldnnlkıınnnaıglirreşşıılınaaannna..immmaocuuusttAAlaaoıbeeumyyyykddtssssaoakogggıaaeepprnkzruuunnsıiiınplllattzsskkaaabiiaeayttrraannnetlkıiiooıdeslççttaaasenniıkoouliirtnnn-tınnirrfklrreummuoPPPenssddmtbmvkttaaaooum--aaiealttrrreeapittaookkknknoorArrs,sssyrrFadddllmeeeaavyöööaRnnoaatoerrıinnniiukksddrtÇoüüüıııi,raabbemmlşrişşseğEiieeüüütenllııeeroobnneeçgmmmLrtrlleşşeııutamuulnnüüü3aeenkensaşşAnnaKyyyesearsaaddnalllkiiiureeennn--arlrı.eeemıAiia-ilvtttmrkkilGeeekkzıibeess.mmmıılllaeerreedddsnneeeıır.ee@ekklllii,MaTrecumtmsreaızklkoıilkıeçttano.alzibsasSabaSyca,arçoorrröoüüiriilrtiıııannandımnynyzzzsrssyyauuütüaaaldtet,aaıççlkkaaamllh,llmnmaüüaaiifffölşşsvrrrğeğllabnoeeeallmmakrüüeetiuvkkkcoşmmnnvaauaaaımllrlüüyyeennnuıeeükıınnmmsssamiiııılvlzznnnasettgeekeeeoodaaaoüçmmvrreyyurellneaaizaeerdtoooppakşşllmbüyrrrtteııııaaahhrellnçarraa.uynnnaaıılennyBrrarllln..aaaymmgzriaataruigŞŞnnookdelueaaaeennçççaylmlbbyoooiiiigğğaşeezzkkkatuteekkallslieelsasreeüarrççeiarbbbmzlddıkoormnttglüüüeetkkeeaadöe,,yyyemmrarçiüüükyyşşklç,leeeekkkaatiebellrnnbbkkriudeeinııffunnikkvvvdtrruryieeeeeypg[ookk,g1uttyllmaaeeumm4enannaaammllo-yarrressaa1stıııgmıeekssoü9zzznnllıııtrraaan]rııleff.issnlllakkrrıııaabbıreellnağğaaiikkllssiiiaaşıışşşttkkennııaaarrllkssrrrıımmııieeennlbbtttdaaııiiiiinnnnkkerr

fbyraielpekışaslemannlsai sbıüaaözsnnetaıerrlriiınizllmdlmeeraeikkttdaeadglıigerra. çceAıkslenptkiarkioleentriemk voetomrFloaotroudrraierotlausaşaanrnaımlikzı ılreırki rysoantpolıarlmnçdauısrbıulömğnuıeravierlımmzaeokltatoerrdınpirırn.otÖtoetszipeitatiaiçminassıntaatogretiarkilımmiıntiırn. d-ekseni bAinleaşhetnair Küezleirminedleer: dAaslegnakcrıokn pMaokteotirlavre, KFıroıkurRieortoranÇaulibzuleğrui yAvBeaunpaPıçhalamtrlakıarsmDıKaökednenlalüieimmşrdüieleomlleeürreru:k:dtAeadDsnieorns.kürrruüodnan(MDoSSt)üorbrüleay,ra,zKKeaırlyıackı uRyMogtıuoklrnaamÇtıausslbııuğu viMçeionPtoarrk,kaPlDıMcıöMnüvoeştüyoarm, üSsoünrleukElilemmaıknnlaartısAlnı albiziri motor tasarımı

AvBvcfmBvcfmdfadmfcvBMAyksgiTasdvgdnauuaaotarleleeelaeiinienihnrrrnaaaaooocvriuunufnfnrrrprsrdodooitffaPreaeesssgggtçyyylllddiiesliiıtokkkgoctttlancceeehhseraannneaaeipteeeranunuukltttdp-riiindddmme,tttnnnaaadltssttsl,sddllkooo.pmreiiiuuuaPttriiirpeıreeffftyyirgggsrdddhffflrrrDsiieMnnsssot,,siiilıvnnnKioooeieeeryyyoccclttgpod,erköamaaaratttnnsssuuuteMinrotoooenmnllltttlulaoolllliıahsssmooeeeola..rrraüiatttyoliattsfmmmmorfffnkmlccTTtşgiftpvliuembbbssssdoeühhaaazuhheeetelaiiicaaaffflrffmcrrritlneacnnniieuuuluunm,ruptessrrreeeoffeibcccsr.ünnniidnnfrSsormaioklliotteeeu:Fdddddoddl:cttyytoptuvvvesbeenhaaaoaneeeaaappmptAeeetfffrriderttttrmmmlrmmeerrrnnlDrrssieeeusubagakioeeepauyyyaeccceeemceeoolieoqqqEnAAaartmınnpnnnnttttnnrffioiiiuuumsuarrlaooçceAAAktttsssttooobrebffbtaaareeeeeaagesrenmmmrliioouaennnmaunnnllmylllksonllsbbbttrdnttliaaaouukolcccaiateetnifffsaeadpsssvvvtlllnrrryyyrssrracprrnfffsunlllniiitttfeeeerrriionapaMlaataaaotedrrrnnaqqqddieeebhmoooaelycurcnccceggiraaaqqquuueoaleılifffcaaaSnttbtoooessylluuuiieeemccctAaerrinnnüdıknnismmmommnnnfffreee-nerttttonter.aaaaaaklrinnnrccceaqqapppüosefaogglllsMluuuuoyyykcccyyygtnuuataaaılneetlllaifmoniyyy,sssnumotttroiirrrasaaaznnrryyyrr...aiii,eee.aeptinuesssnnneeieodddtnKspglrrKWssdddmrscccTTT,atymaaoooreaaaıoooloemmeooooittttfffvllrrtttllyotirhhhtlmmmtoooıteeıhrıieoooecotckeeelllttskriloicpppiiiooırrroltooaıin,nnnmtyirleeooommmtttmRvvvtrnsehhhpeeeennnssotideeeeMnvtccopaaaeeeeedhuuçmrrreeeeeoottlcccrgggteıppecccnnniosseatwmmmkuuuarfnnnanitoootppdddtttrsrn.giegrrroiiisaesgmmmpparroooetttandrrrtnarkliiiuuuÇeeauqruummmeeetssskeeeelrıssıdddtttdffuennnumıtsevooaassiiimieeeryietttlnnnbvvvdecrrsttısssıi,sstttniiaaaeeeutthhhoohhcrrrooonnnğiiiiiinnyyyyeessssssffftttu dcaTKoinhefmidfysiwcpipuotoalrnatpdyeles,snr:otnstaoaDsltfkicifnrsehecacetfbtsi-oltDthuehretreiyvsaema,aprareeePrgmnevuriaetmsrnueyeaddnnecteslinonmotsafeggMefntanoeauetglrtthnmaeelrotetftlouoaMrntedsoduaetopsmfirprg,erenneqPtsfuaosMelr.nthcInye ftcdMuhoirinomsedtcopastro-tm,udnFrdeeinyvnn,tetiasttelh.seEoiTnmlhPeceimaesreatknyhp`tpesAeylitnaroaanafrlcnyefeisslfivtosaee.rprmipynlaigcctliarotesniqoeunistior.eaWtsphpmietlhiofeiurndendtchoaoemmthsepetnuutdtpaayhlt,.aioIsne actvhaunirdsiroesiutnsutasdslylison,ottohabefnftdaePcinaptsironklteg`hsesntuarmmataonbrgsenfrdoi-trcaumoxdmaiestbsiicononafmtifpsoaonuanslpteapnrrlteieeltaodintebvtdoleosftcrhikgeeaqotpuehetdnathcsye

momkbieçuünilyntl-üahknızlıülömğnüvaişenklüteanmdmıetroedmm[e9ee]n.lt-Phçgaeürnçmktiokdgnöiinbğüiesşüüçkzmoagkrüeaçykklateuekrrliılinsatnioaylirmakyasgsüşırenebskaelğki leşıketlkeıimlbdeierl ymoıkunfksnarouletnuılkslkualılçnaırslıaımmnnlmıoıantkaotyvrauıedbnızamrostor[rı9lomra]ıtşp.eotnrıPrta/ıary.kgaıeŞrpdlrıeöeskbıknneüoıkşreüabnmstelüeaülmzirrıgklneeeuılyçnlilfcearfirneaikzanlrauaannkssoıuşlntrmaeıdsbauaebsrrkıa.ımsetıtırenmmdaenkl tgnmmmsmÖçekmÖçkemKsks(aBıeeıadadüueuoknrraıooıooıçklldiinlkklnrnknıçıılılmttlltillueıfüinntiooeanomeailcrdfdbfdçuudbbdfbudçeeekkdkkifdfklrraasnnanmenaarraraç.rrrrro.ıhcookkkcöayööeaöyaöayöauuauaödrllrilenttieeeeeıtinıiÇlÇaayaaadaıılünkkınnnnnnsssyyyligggnnnnrrrlnnütkkkkkssdemsmrrrsrlltttaeee-,zonnn,otttteuuuüüüüüüülledna.lsaaataauuuıhıtltlt,ııınnndgılkrakyaaaaslllaşşşşşaaaaşşnmnnnnnlllamımıhaaaöeakkkkkltüütütüüz,mmmurkkrkulısssmssDtyymeüüümnnnarazzttlbddıtteollommmmmyöyııiiimüaakeüaamrsvbrrraaaaaaaarçççnnCaaatogtgoaaandsddsaküüünkcaonknnkkiorrroüüüküüsöööııvratukkkaautlviıeısialllsaaacedddiroroaaaModtddnnnrşzzzerrhrddddkltelıııeuutoıumkkkk.aaa.ınnnraılbarmmmiüüüıaaeeelekküüütmmnnelkrnusılllommuuuaollnnnaüukgggkkklmmoelıııggmmmhthddBttttmrıByyybbemüüü)))naoaaaadtttçççlhhlaaasss,öaaövısı-ırasgggeeemuaaelrrrlecccüüüzerzöööiooobbboreeıccizkaezaellllnnnssuuudnnlnııılhmmmzzzrrrüüümsskemııaiiira–eaürçıkkkıttvg[llleuzkkıruuuzvvvaaaüüüıılvslvemsğğğ9naaafueoiulrrektktkteleezBitınnnippeeelaerboannnisssüüüiuuudnnn]ııçtyçtynrayraokküüükppnapplllnn.oioootLpppüüüitttbüimmmgngetyaaaoletnnnlnnuuuaatdddtiörnnn-rrreaaayorPeDeuduarrranmçgmmkkdddllllll.yıııüüünurrrkkkydddaiiirjljılaaaaüüüeşşşeebüdCdqqqaaaeeüüüllüalreayşşşyBaeeeaaaggaaratttannnkakkknkyıaçâttâmüüürrrmmyzaıııgzsgktttnnnleerllggrriiarrrhtMhiiiıyükaikkkruıılınlni,,,ddd...ralkkeeaaaalpyynididdokk(((deaıilliillllurr,,,---aaaaoıeemgaaqqqeoooeiananiaöseeeeekkkoyrrrtt[[[mtrtgggiyr---lllrıDDDlmbbbsskkokkkttt222nriiaaa.bbnmgndddldmnadeeeeeabıııboeaaaatrtttüsss000iüeirrrrüueaaaıakkkıuuuarrraisssik)rrtyyıılvvveeedsıııdrşdeeer---rlllrlo“ksssskaağğğssaaagglllilııiüiannngggee2ee22aeoüekkkmmmeelFeeeaakrssspnrsnyyyuuueekmtltzbaaasiiiı111lnskunmerrennnıısssiaiısiaeıııttnannnaacccgdlaıııccemrbmlllit]]]eeeniiiüütatkaşşşryrydçöbaaadddbrr...ülııııaeııemaaasaaktttrzzisrkkksmmüaüasssrirrriaaazzçiııısurkrkkkkykltulggtlııısçtttrrr,zkzlıaaalnnniiiıulıeernnnaaaatııım...ıekeemellllieeii[ebbkkkuemmmzoo,,,rnnllmaaalgpgtttaaaykkÇÇÇ1mnmççymryaepppierooouiııılaallvvvühhhüıini-ttlallidinmmmldddıııaaaEEEuaaaullcrrrleeeios3soeeaeeçnnnçaaadtiatiueınDeuulllkkkiytenıyddFFFiyrrt]nnnnlttttııırııeaaainasnypfffeoaoiieeeg)))ğğ.aaadşşşeıeCiioooda,bldbaaaknngnnnrrrrtttmmmutuuahhhtymiamrmuuuauözzzaöliiiıilyfffiuaÖrenadddanneeeamnasssmhrrrhnlrrlüaaaılılokrooogreeesssgaaabbbyiiiuukazMaakaea[[szmmmıssieeeaotaaaaekkkllldddnnne22müüüsgnkkkkuddyneoüütgggtzrrrşzppptdsesttlaaaoöööe22ıetayyyıııriııayaaorrrkeaalaigaaainrrzzzmmmadrnnnrttleeitüüünnn]]nndnrivbssnıöoccccıakcıldddsssss..ubkkklsssdddrüüüsdkkkvsedaagvoiıııılllrıeyyyiarrıleeeaaaıııırillllnaaahkkkköööhkaeeerrşşşbbaee”lll-knnnkrriıiüüüi.ıvvv;;;üüüıırrrüünnnYYuuııımmekkkiiiııışkkkmmmyyyüüüüüüepppiiiaallltııiiieeeşşşçççiikeeepprnnnenaaadddüüüşşPPPüüüdddeeeorrrkkkııillmnnnddddrrrmmmaaaeeeiiillle(((teeennnaadeedddeeeaaodddrrrkkkmmetttnnnkkknnnnnnüüüeeeeeer---iiiiiil mkliotıoenktrtnoarççdb[arto2uouaeültl3aıknbbrüsrd]euutnld.lıeykkaıarllrm.eaazbd“rraaeodFıısnnteieıoldtıırekrnnçamlalogsedrlıh,a-mznneecaheeAaskıkkaattssıCtıpmetpşşanmıeeaöikkmoyntiiteürellaoatddmzalrpükeei”lkeykiıza(emttBotteesibirsseaduippkryassiigiılhttlspelluıieetdeeniksaraddmsstmlzuiirgAıllurakeeomCknbblaitiiduseMllteeeueındksccğodilleeraiutaynoğğrnüdriiu[zei–2ydegg2iyakööod]nılssb.reattıineebrkrrYuiillammiprşoiiılşşletattomiinrr seçim[d2de3inr]e..ylerde d-ekseni akım spektrumundan kırık rotor

cfauuonnmrddrpaeapnomptnserenoinntptasroliasbftirtenaeciqcneouimenthngbecisynta.aa1tWtiro.earnvvdiGese-larefiyoxtruiipcsnladcoco.skemMetptoootaontrhedenelFtefotcuotunrrbodimlaeomracgkaennoetauatlitlcy.tshIenes tofdhuefinssdidg-asantmx,uidteshnyec,traotmlhmaefprleoPaqnanuedrenknst`tcsroyuft.rcmaWtunorastavfoloerralemsntaapltyaiosocrenksceiautsraeranepadnpltllFiceoiosdumrptpioreloertpheaodenseafpodlhyrasfoseesr cbogRuirfavordderkyn-eaennldxtiesArssoiknctgıolonıormSbsbptüaoerriecnnkideiflineictgMaetocsiıtfokianonmtsnaoot.rıatsondlrıd-a(sRtxthiaAestSocmMroomc)tuopmroronpeteonronrtltaotritosygppbüerlnoüwcpmokorüsokzeudditestfhoer fbsbutriarnoçrdktoeaekdmn. eronutyoagrlufblraaemrqauddeanteccyt.isoıWknla.ıkvlealet pkualclkaentılmanadktFadoıur.rierNadnFaelByses

TobKTAszasATKzasAKM(bSRmhümuhm(SNNaaaoorrirfzaıyürrüeaeesssıroızoııhhhorrceaaagkerkerdçyeeeyyzzdltteiiiriekouonınnnonwooyaannnwwwmppp-eckkedladkllarassserkkkoaaooolaalkklnltfff,ytlyxiieeearrremrçıoooırrrrraamFmssioooAdlllrarordddrrsleeeyylıainnnlioskaeemmmainink(sssu(mnııkkkdu:ucrvtrvnnpp:::ıiyitttaoııaaammlnommmeaetddrrrsnkllngıertttyiiiaayyamDauüüuiiiSkkkoooIIIarrayaooosEblssnnnliaaptttüeIlıIa1nnnr1vttaoooldddadeeerrnorrrbmee9e9oronrrrekkkiiauuuSSkcmanyylll88nknıaiiicccdtraaaassaeleeppp00-edloualttteerrrbbeniDllaiii’nmmm’a,,,mnybbtioooiBltBlmMttetri,igeett)nnnmmm)aaaaiıooocAeeıuDbbrvyınnnrtfrsslknoooleiiyiyastolllıoCaiiyyMon1ıM,aaakMMMadddımcıssınnrmkleelarrrnllall..eee111ll)v)aoylııııeettıtooaa.Parrrıknnnkıers...BrrtrknnnrdttısıneinoddddııoovnvllskGaunnraıaareeaaaövvrrre.eıeee,lmttnnnn(sssaGGGzeeıınnnismRs,,,ssaüüverrrtbdddbSlSlimmbbblaneAorriiiıiıkakaüüümeemrrrriiietdBBBtuSueerrrisssoottnsiiiıüımiiiCrrrCitttlkky(Mne(şşşrrndddtmmlrrroooSSlgttnaodoldiiiüaiiieecekkknnnM)nMurrrkiiaarkMrddueee...iiiı,lrminnnla(nnnii)(o)raanmaBBBrrSSamrokknkki..gseaneeeauuuoatesseaemnmomnmmnnnRRRklaalnmertaftmmmfttyMMoooooaoalkaitmmiryyyüananrttttrttdrooooooooiroooioiksüüioiaaıubusMtttnnrırrrrrğğğrshhgnoookk,mlamll.euuuapaüeeattorrrkraarlllrnnnynrtntBBBaaaaaaıoomaüddnrrCCrrraaaNorvvdpddiiimidddbboo,şşşrrrlossoeeyaııodmiaaainmssslnllübberrFsmee,,,yyydçPdçzDraaatteerroooüüüioeeodaaalslM,,dnnBlllCttllkkkknıkknPPPeuuu))ti,aaüüüfaaaşşşffobbnnnaaaiirrrssrnnnuueeekkkii

çubuklarının ne2t. şekTiledme etelsKpitaverdialembilaecreği gösterilmiştir Kalıc[2ı 3]. mıknatıslı 2m. otoTrlaermelroKtoar vryaampıllaarrına göre sınıfl2a.n1d.ırPılabrkildDikölenrüi şgüibmi üyaygın olarak besleme akımı dalga

ekli2n.e1. gPöarerk dDeönsüınş2ıüf.lmanüdTıreılmırlaerl. K“Faıvrçraasımz lDarC Motor”

(BruPshalrekssdDönCüMşüomtoür, –biBliLnDdiCğiMgiobtoi re)leoklatrraikk bmilaikniennamlaorıtnoırnlaranalizini litera2kPto.üa1rlr.adkyePldaaöbşrnetkıüsrlşmeDümamöeknüü,üaşkzbüeıimmlrienıüditilrğkaipdgeezibfoaiide1all9ek2dt9railkdgaamRaek.kHilni.anlPdaearrınkoılnatanarnafaılnizdianni motoskruolanlraudylımlra. şu“tşFırımrçaavskeızüAzoeCnreumnoiltkora”dde(ıBfyalrau1s9hl2ea9snsıdlAaanCRM.Hboi.troPr a–rmkateamraafıtnikdsaenl smPuaonrdkuel(mdlalöe)unmşüeşdüivmre.üD, -bqoinldiunöndn(iübğş)iüagdmiıbyüilaoellaerkatknriıkdlaamnbailk(icibnn)ieranladröımnnaıüntşeüamnmaatlriikoztsioneril mmeııkkkinnledeedsmmdkaaudkdkioiitt1oorrrnııisisleee:ssllddaeeuiillkkkyeennppıılF,mllleeemaalleemmkkkeerş(urrokmmbssstiiştaannıleee)orıtteennniimeernnddliiisdmmaiiaüviiiaggrrrlllaakreh..ööeeeettiDDssiiklsssükkttiltttee--zissaaaqqorreeemtttiinmrooollmmddeıurrröökıooiinkiiinnnillllnşşlaaaüükkkeekatrrşşıkktaafffsüüıaaaaiikkdsldllmmılzzzeıı11ıııfmmyüüva``aaamlddeooaorrreeo1aaaddllaatsss9ee(vvoııırrcll2nnneeraaall)9eerrdddkkniiynnaaallıdddalmmiikkkıarrpaaiii..niiışşbblθθθaRttriiiiorSSaaallrr.ıiitHççç..:ttbnnoaaıııiee.rssstt(rloonnıııauP)rrcccdd,,aiiiyynnnöörmrrküüsssnnooaiiizzüüttnnntteeooşşeadddyyrrüümreeeammnnnvvafeeıtiiirrnifffkoodaaaddttsadddoo--enqqeeerrl edilip matematiksel olarak modellenir. Stator, rotor ve d-q eksenlerinin gösterimi şekil 1`de verilmiştir.

auryıgzuallaamr aednadaüssetnrikyreoln,teDsCislveerdkelasüirketsiemnki roanksmatomtoarklatarınvyeertienliafisi

45 zhoızrlıcakaaylmıpalyaarabasleabmeıbityıre.t Buvemrmoteokrltaerd, ira.senMkrüonheynaddisaleDr,C bu motorların kullanılamayacaı özel uygulamalar bata olmak

ekil 1: Farklı sürekli mıknatıslı motor yapıları: (a) yüzey mıknatıslı, (b) dahili mıknatıslı ve (c) dı rotorlu yüzey

üzere çok sayıda uygulamada, verimlerinin yüksek olması,

Üç fazlı sistemlerde, özellikle zamana bağlı olarak değişen büyüklüklerden kurtulmak için üç faz alternatif akım değerlerini iki doğru akım büyüklüğüne indirgeyen bu metod, elektrik makinalarının kontrolünde ve analizinde büyük kolaylıklar sağlamaktadır.

Şekil-1. Eksenlerin şekilsel gösterimi ia, ib ve ic dönüşüme tabi tutulan akım büyüklüklerini ve � rotor direk ekseni ile stator ilk fazı arasındaki açı olmak üzere dönüşüm matrisi aşağıdaki gibi yazılabilir.

id

�iq� io

cos(θ-120)

sin(θ-120)

cos(θ+120) ia

sin(θ+120)� �ib� (1)

ic

ve ters dönüşüm de:

ia

1 id

�ib� =� cos(θ-120) sin(θ-120) 1� �iq� (2)

ic cos(θ+120) sin(θ+120) 1 i0

Burada sıfır bileşeni üç fazlı stator dönüşümü için gereklidir ve hava boşluğunda net akı oluşturmayan armatür akımını temsil eder. Bu yüzden rotor devresini kesen bir akı oluşturmaz. Dengeli üç fazlı bir sistemde sıfır bileşeninin değeri sıfıra eşittir.

id =�[ia cos(2πfet) +ib cos(2πfet -2π/3)

+ic cos(2πfet +2π/3)]

iq =�[ia sin (2πfet )+ ib sin (2πfet -2π/3 )

+ ic sin(2πfet +2π/3)]

i0 = 0

Burada id, iq, i0 ve fe sırasıyla d-ekseni, q-ekseni, 0-ekseni akımlarını ve şebeke frekansını göstermekte olup, rotoru hatalı olan faz akımları aşağıdaki gibi modellenebilir:

ia = A cos(2πfet) + AL cos (2πfet - 2πfbt)

+ AR cos (2πfet +2πfbt)

ib = A cos(2πfet - 2π/3) + AL cos (2πfet - 2πfbt -2π/3)

+ AR cos (2πfet + 2πfbt - 2π/3)

ic = A cos(2πfet +2π/3) + AL cos (2πfet - 2πfbt +2π/3)

+ AR cos (2πfet +2πfbt+2π/3)

AL, AR, fe ve fb sırasıyla sol ve sağ yan bant büyüklükleri, şebeke frekansı ve rotor hata frekanslarını ifade etmektedir. Daha önce verilen 6, 7 ve 8 nolu eşitlikler 3 nolu eşitlikte yerine konup sadeleştirme yapıldığında d-ekseni akımı (id) elde edilir.

id = AL cos (2πfbt) + AR cos (2πfbt)

Aynı şekilde 6, 7 ve 8 nolu eşitlikler 4 nolu eşitlikte yerine konulup sadeleştirme yapıldığında q-ekseni akımı (iq) elde edilir.

iq = AL sin (2πfbt) - AR sin (2πfbt)

Eşitliklerden anlaşılacağı üzere, matematiksel sadeleştirme sonucu şebeke temel frekansı elimine edilmiş olup işarette sadece hata frekansı kalmıştır. AL ve AR birbirine eşit olduğundan q-ekseni akımı sıfır değerini almaktadır. D-ekseni akımında ise AL ve AR toplamı hata frekansında görülecektir. Bu da herhangi bir çentik süzgeci kullanmadan şebeke temel frekansının d-ekseni akımında bastırılabileceğini gösterir.

2.2. Asenkron Motorlarda Arıza Nedenleri

Rulman arızaları, çatlak veya kırık rotor çubukları ve yalıtım problemleri asenkron motorlarda görülen arızalarının başlıca nedenlerindendir. Rulman ve çatlak veya kırık rotor çubuğu arızaları motor akım imza analizi yöntemiyle tespit edilebilmektedir. Motor anma değerlere yakın hızlarda dönerken (düşük kayma değerleri), kırık veya çatlak rotor çubuklarının akım spektrumunda oluşturduğu hata frekansları genlik olarak baskın olan şebeke temel frekansına çok yakındır. Genelde arıza frekanslarındaki genliğin daha doğru tespit edilebilmesi için önişleme olarak çentik süzgeçleri (notch filter) kullanılmakta [9] veya analiz kalkış ve frenleme gibi değişken hız ortamlarında yapılmaktadır [24]. Anma değerlere yakın hızlarda kırık veya çatlak rotor çubuğu tespiti daha güç olduğundan, bu çalışmada Park dönüşümü kullanılarak stator akımının d-ekseni bileşeninde şebeke frekansının bastırılması önerilmektedir [20-21]. Daha sonra dekseni akım bileşenine sırasıyla dalgacık paketi dönüşümü ve hızlı Fourier dönüşümü uygulanarak elde edilen frekans spektrumunda kırık rotor çubuklarının etkisi daha net şekilde görülmektedir.

22..22..11.. KırKıkırıvkevyeayaÇÇataltalakkRRoottoorr ÇÇuubbuuğğuuFFrerkeaknasınsı

Kırık veya çatlak rotor çubukları motor hatalarının %10’unu oluşturmaktadır [7]. Eğer sistemde kırık rotor çubuğu mevcut ise, kırık rotor çubuğundan akım geçmez. Kırık veya çatlak rotor çubukları, stator akımının spektrumunda bu hataların oluşturduğu frekans bileşenleri incelenerek tespit edilebilir. Hava boşluğundaki frekanslar aşağıdaki denklem ile belirlenebilir.

fk

fe

  

k 1 p

s

s  

k = Harmonik endeksi (k= 1,2,3,...) s = Birim başına düşen kayma p = Çift kutup sayısı fe = Şebeke frekansı

Güran F., Eren L., Motor Akım İmza Analizinde Park Dönüşümüyle Temel Harmonik Bastırımı, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 2, Sayı 3, Syf 45-49, Haziran 2012

Eğer k/p bire eşit alınırsa,

ƒb = ƒe (1±2s)

Burada fe şebeke frekansını, fb kırık rotor çubuğu ile ilgili yan bant frekanslarını ve s ise motor kaymasını gösterir. Bu yan bant bileşenlerinin genliği iki özelliğe bağlıdır. Düşük yan bant bileşeninin genliği fb, (1−2s)fe kırık rotor çubuklarının sayısına göre değişirken, yüksek yan bandın genliği fb, (1+2s)fe hız salınımlarına bağlıdır [19]. Park dönüşümünün demodülasyon etkisi olduğundan kırık rotor bar etkisi sfe frekansında görülür [21].

3. Kırık Rotor Çubuğu Tespiti

Bu çalışmada kullanılan motor 0.75 kW’lık, 60 Hz, 3 fazlı, 4 kutuplu sincap kafesli asenkron motordur. Motor faz akımlarının ölçümü bir SquareD CM4000 enerji kalitesi ölçüm cihazı kullanılarak yapılmıştır. Motora yük olarak Magtrol (HD-805) marka histerisis dinamometre bağlanmıştır. Enerji kalitesi ölçüm cihazıyla toplanan faz akım verileri önce cihazın hafızasında kaydedilmekte ve daha sonra seri port kanalıyla bilgisayara transfer edilmektedir. Test düzeneği şekil 2`de verilmiştir.

Bu durumda da motor anma yük değerinde çalıştırılarak stator akımı örneklenmiştir. Daha sonra bu işlem iki çubuğu kırık rotor için tekrarlanmıştır. Her bir veri 8192 örnekten oluşmak üzere her arıza durumu için onar tane örnek alınmıştır. İki kırık rotor çubuklu ve sağlam rotorlu durumlar için toplanan akım verileri şekil 4`de verilmektedir.

Şekil-4. Sağlam ve arızalı motorun stator akımları Şekil 4`de gösterilen akımlara herhangi bir önişleme yapılmadan Fourier analizi uygulandığında, şekil 5`de görülen frekans spektrumu elde edilir. Örnekler her iki durum içinde asenkron motor anma yük değerinde çalışırken alınmıştır. Kırık rotor frekansı anma hız (1740 dev/dak) değerinde yaklaşık 4Hz civarındadır. Bu durumda, kırık rotor çubuğu frekansının modülasyon etkisinden dolayı stator faz akımı spektrumunda 56 ve 64 Hz civarında görülmesi gerekmektedir.

Şekil-2. Test düzeneği

İlk olarak rotor çubukları sağlam durumdayken stator akımı ölçülmüştür. Sonra rotor çubuklarından biri matkap yardımı ile iki ucundan delinerek stator akımı yeniden ölçülmüştür. Şekil 3`de tek çubuğu kırık olan rotor gösterilmiştir.

Şekil-3. Tek kırık rotor çubuğu

Şekil-5. Sağlam ve arızalı motorun akım spektrumu Şekil 5 incelendiğinde şebeke frekansının genliği çok yüksek olduğundan önişleme yapılmadan hata frekanslarını şebeke temel frekansından ayırt etmenin mümkün olmadığı gözlemlenmektedir. Aynı spektrum analizinde frekans için 5060Hz akım için 0-0.2A aralığına bakıldığında şekil 6 elde edilir. Bu şekilden de net bir sonuç çıkarılamamaktadır.

Her bir bant için 64 tane dalgacık paketi katsayısı elde edilmektedir. Bu katsayılara Fourier analizi uygulandığında şekil 9`daki sonuçlar elde edilir.

Şekil-6. Sağlam ve arızalı motorun akım spektrumu (50-60Hz) Park dönüşümü kullanılarak stator faz akımlarından d-ekseni akım bileşeni hesaplandığında, şebeke temel frekansı büyük ölçüde bastırılmıştır [20-21]. Sağlıklı, tek kırık rotor çubuklu ve iki kırık rotor çubuklu motorlar için d-ekseni akımı şekil 7`de verilmiştir.

Şekil-7. Sağlam ve arızalı motorun d-ekseni akımı D-ekseni akımının dalgacık paket dönüşümü analizi yapıldığında şekil 8`deki sonuçlar elde edilir. Park dönüşümünün demodülasyon etkisi olduğundan kırık rotor bar etkisi sfe frekansında görülür [21]. Bu frekans deneylerde 4 Hz civarında olduğundan şekil 8`de 0-7,5 Hz bandındaki dalgacık paketi katsayıları gösterilmiştir.

Şekil-8. D- eksen akımının spektrum analizi

Şekil-9. D- eksen akımının spektrum analizi (0-7,5Hz)

Burada 4 Hz civarında görünen değerler karşılaştırıldığında sağlıklı motor ile rotor çubukları kırık olan motorun çok rahat ayırt edilebileceği ve kırık çubuk sayısının artmasıyla hata frekansının genliğinin arttığı görülmektedir.

Bu çalışmada kırık rotor çubuklarının akım harmoniklerine olan etkisini tespit etmek için öncelikle rotor çubukları sağlam olan bir motorun stator akımı ölçülmüştür. Sonra aynı motorun rotor çubukları bir matkap yardımı ile iki ucundan delinerek stator akımı yeniden ölçülmüştür. Analizde stator faz akımlarına Park dönüşümü uygulanarak d-ekseni akımı bulunmuş. Daha sonra d-ekseni akımına dalgacık paketi dönüşümü uygulanmıştır. Son olarak frekans çözünürlüğünü artırmak için dalgacık paketi katsayılarına hızlı Fourier dönüşümü yapılmıştır. Spektrum analizi sonucunda sağlıklı motorun tek ve iki kırık rotor çubuklu motordan rahatlıkla ayırt edilebileceği ve kırık rotor çubuğu sayısının artmasıyla sfe frekansındaki genliğin arttığı gösterilmiştir.

[1] Rao B.K.N., Handbook of Condition Monitoring, Elsevier Advanced Technology, Oxford, UK, 1996.

[2] Finley W.R., "An Analytical approach to solving motor vibration problems," IEEE Trans. on Industry Applications, vol. 36, no 5, pp.1467-80, Sep./Oct. 2000.

[3] Collacott R.A., Vibration Monitoring and Diagnosis, New York: Wiley, 1979.

[4] Yen G.G. ve Lin K.C., "Wavelet packet feature extraction for vibration monitoring," IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 47, no. 3, pp. 650-667, June 2000.

[5] Kryter R.C. ve Haynes H.D., "Condition monitoring of machinery using motor current signature analysis" Sound and Vibration, 14-21, 1989.

[6] Riley C.M., Lin B.K., Habetler T.G. ve Kliman G.B., "Stator current harmonics and their causal vibrations: a preliminary investigation of sensorless vibration monitoring applications," IEEE Trans. on Industry Applications, Vol. 35, no 1, pp. 94-9, Jan/Feb 1999.

Güran F., Eren L., Motor Akım İmza Analizinde Park Dönüşümüyle Temel Harmonik Bastırımı, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 2, Sayı 3, Syf 45-49, Haziran 2012

[7] Kliman G.B.,. Premerlani W.J, Yazici B., Koegl R.A. ve

Mazereeuw J., "Sensorless online motor diagnostics," [7] IKElEimEanCoGm.Bp.u,.t.PrAepmpelr.laPnoiwWer.,J,vYola.zi1c0i ,Bn.,oK.2o, epgpl .R3.A9-.4v3e,

1M9a9z7e.reeuw J., "Sensorless online motor diagnostics," [8] BIEeEnEbouCzoimd pMu.tE. .,A"pApl.rePvioewwero,f vinodl.uc1t0io, nnmo.o2t,orpps.ig3n9a-tu4r3e, a1n9a9l7y.sis as a medium for faults detection," IEEE Trans. [8] IBnedn.bEoluezcitdroMn.,.Ev.o,l". A47r,evnioe.w5,ofppin.d9u8c4t-io9n93mOoctot.r2s0ig0n0a. ture [9] aEnrealnysLi.s vaes DaemvaendeiuymMf.Jo.r, "faBuelatsrindgetdecatmioang,e" dIEetEeEctiTonravnisa.

Iwnadv.eEleletctproacnk.,evt old.e4c7o,mnpoo.s5it,iopnp.o9f84t-h9e93stOatcotr. 2c0u0r0r.ent," [9] IEErEenELT.ravnesD. Ienvsatrnuemy .MM.Je.a, s".B, 5e3a,ri4n3g1d-a4m36a,g2e0d0e4te. ction via [10] wŞeakveerletS.pavcekeAt ydaezcoEm.,po“sFiteiaotnureof exthtreacstitoantorreclautrerdentt,o"

IbEeEarEinTgradnasm. aIngsetriunme.leMcteraics.,m5o3t,o4rs31b-y4w36a,v2e0le0t4.analysis”, [10] ŞJoeukrenralSo.f tvhee FAraynazkliEn.I,ns“tFiteuatetu, r3e40e(x2t)r,a1c2ti5o-n13r4e,la2t0e0d3.to [11] bLeiuariJn.g, WdaamnaggeWi.n, eGleocltnraicramghoitoFrs. bvey wLiauveKle.t, a"nWalayvseisle”t,

Jsopuecrntraulmof thaenaFlryasnisklinfoInrstibtuetaer,in3g40(2f)a,u1lt25-d1i3a4g,n2o0st0i3c.s," [11] MLiueasJu.,reWmaentgSWcie.,ncGeoalndarTagehchi nFo.lovgey,Lvioul. K19.,, n"Wo. a1v,eplpet.

s1p-1e0ct,r2u0m08. analysis for bearing fault diagnostics," [12] MGieaaosuurriesmDe.n, tFSincicehncJe.Wan.,dFTeerrcehinraolOog.Cy,.,voKle. n1n9e,lnRo.M1,.pvpe.

E1-l1-M0,u2r0r0G8..M., "Wavelet denoising for electric drives," [12] GIEiEaoEurTisraDns.,. FInindc. hElJe.Wctr.o, nF.,ervroeilr.a5O5,.Cn.o,. K2e, npnpe.l 5R4.3M-5.5v0e,

2E0l-0M8.urr G.M., "Wavelet denoising for electric drives," [13] CIEhEoEw TTra.Wns.SI.ndv.eElHecatironS., v"oIln. d5u5c,tinoon. 2M, apcph.in5e43-F5a5u0lt,

2D0ia0g8n. ostic Analysis with Wavelet Technique," IEEE [13] TCrhaonws. ITnd.W. E.Sle.ctvroen.H, vaoil. S5.1, , n"Ion.d3u,cptipo.n55M8-5ac6h5i,n2e00F4a.ult [14] DFiilaipgpneotsttiicF.A, nFarlaynscisescwhitnhi WG.avveeletTaTsseocnhiniqCu.,e,"NIeEuEraEl

Tneratwnso.rkInadi.dEedlecotnrloin.e, dvioalg. n5o1s,tnicos. o3f, pinpd.u5c5t8io-5n6m5,o2to0r0r4o.tor [14] Ffaiulilptsp,e"ttIiEEFE., TFrraannsc.eIsncdhuisntiryGA. pvpelicTataisosnosn, ivoCl..,31",Nneou.r4al, nppet.w8o9r2k-8a9id9e, dJuoln.-lAinuegd. i1a9g9n5o.stics of induction motor rotor [15] Bfaaullltasl,"MIE.SE.E, KThrans.ZI.nJ,d,uSsutrryyaAwpapnlischaitiHon.Ms,.vvoel. S3o1n, onloi.ka4r, pRp.L. 8.,92"A-8d9a9p,tJivuel.-Aneuugr.a1l 9f9u5z.zy inference system for the [15] dBeatlelactlioMn.So.f, iKnthearn-tuZrn.J,i,nSsulraytaiownanasnhdi bHe.aMrin. gvewSeaornofaliuklatsr

Rin.Lin.,du"cAtidoanptmivoetonr,e"urIaEl EfEuzTzyranins.feIrnedn.cEelescytsrtoenm., vfolr. 5th4e, dnoet.e1c,tipopn. o2f50in-2te5r8-,tu2rn00in7s. ulation and bearing wear faults [16] iHnaijni duMct.ionvemoTtoorl,i"yaItEEHE.AT.r,ans".PIanttde.rnElecRterocong.,nvitoilo.n5-4A, nToe.ch1,nipqpu.e25f0o-r25In8,du2c0ti0o7n. Machines Rotor Broken Bar [16] DHaetjiectMion. ,"vIeEETEoTliryaants. HEn.Aer.,Co"nPvaettre,rnvol.R1e6c,ognnoi.ti4o,np-pA. 3T1e2ch-3n1iq7u, e20f0o1r. Induction Machines Rotor Broken Bar Detection," IEEE Trans. Ener Conver, vol. 16, no. 4, pp. 312-317, 2001.

[17] APayrhtiatnionB.F, aCuhltowDeMte.cvtieonSoSncgheMm.e, s"MfourltBiprolekeDnisRcroimtoirnbanart AinnIanldyusicstioanndMoNtoerusr,"alIENEEetwTorarkns. BInadseudstriMaloEnloelcitrhonaicnsd, vPoalr.ti5ti3o,nnoF.a4u,lt pDpe. t1e2c9ti8o-n13S0c8h,e2m0e0s6for Broken Rotor bar

[18] OinnIenlduIc.Ytio. n vMe otBoresn,b"oIuEzEidE TMra.nEs.H. I.n, duInsdtruiacltiEonlectMroontiocrss, Bvoela.r5in3g, nFoa.i4lu,repsp.D1e2t9e8ct-i1o3n08a,n2d0D06iagnosis Using a RBF

[18] AONneNl PI.aYrk. PvaetteBrnenBbaosuezdidMMeth.Eod.H, .I,nteInrndautcitoinoanl RMeovtioerws oBfeaErliencgtrFicaailuErensgiDneetericntigon(IRanEdE)D, ivaogln.o3sisn.U1s,inpgp.a1R59BF1A6N5N, FePba.rk20P0a8t.tern Based Method, International Review

[19] AofydEılnecİt.r,iKcaalraEknögsieneMer.ivneg A(IkRınEE)., “vKolı.rık3 rno.to1r, çpupb.u1ğu59ves1t6a5to, rFeabrı.z2a0la0r8ın. ın teşhisinde yapay sinir ağı yaklaşımı”,

[19] EArycdiyınesİ.Ü, KniavrearksöitseesiMF.evneBAikliımnlEer.,i “DKeırrgıkisir,otCoirltç1ub-2u,ğ1u3v4e1st4a9to, r20a0rı9z.alarının teşhisinde yapay sinir ağı yaklaşımı”,

[20] OErnceiyl esI.YÜ.nivveersitBeesni bFoeunziBdilimMl.eEr.iHD.,erg"iIsnid, uCcitlito1n-2m, 1o3to4rb1e4a9r,in20g09f.ailure detection and diagnosis: Park and

[20] cOonneclordI.iYa. trvaensfBoermnbouapzipdroaMch.Ees.H.c,om"Ipnadruactitvioen stmudotyo,"r IbEeEarEin/Ag SMfaEiluTrerandseatcetciotinosnonanMdechdiaatgronnoiscis,: voPla. r1k3, annod. 2co, npcpo. r2d5i7a-2t6r2an, s2f0o0rm8. approaches comparative study,"

[21] CIErEuzE/ASS.MM.EA TvreansCacatridoonssoonA.MJ.eMch.,atr“oRnoictosr, vcoal.ge13,fanuolt. d2i,apgpn.o2s5is7-i2n62th, r2e0e0-8p.hase induction motors by extended

[21] PCarrukz’sS.vMec.Ator veappCraoradcohs,”o iAn.J.PMro.,c. “R1o9t9o8r cInatg.e Cfoanuflt. Edilaegcntroicsiasl Minatchhrienee-sp,hvaosel. i3n,dIusctatinobnulm, Totuorrkseyb,yppex. t1e8n4d4ed– 1P8a4rk8’.s vector approach,” in Proc. 1998 Int. Conf.

[22] ElrecntrLic.a, l M“Eanchhainceesd, vfoela.tu3r,eIsdteatnebcutilo,nTiunrkbeeya,ripnpg. 1h8ea4l4t–h 1d8ia4g8n.osis with spectral post processing,” International

[22] REreevnieLw., of“EEnlehcatnricceadl fEenagtuinre edrientegct(iIoRnEiEn),bevaorli.n4g hneoa. lt2h, pdpia.g2n6o0s-i2s68w,itAhprs.p2e0c0tr9a.l post processing,” International

[23] RGeüvraienwFo.,f E“Ulescetricoafl PEanrgkinetrearninsgfor(mIRaEtiEon), vinol.h4armnoo.n2ic, psupp. p2r6e0s-s2io6n8, fAorprw. 2a0v0e9le.t packet based broken rotor bar

[23] dGeüteracntionF,.”, Y“UüksesekofLisPaanrsk Tterzain,sBfoarhmçaetşieohnir iÜnnihvaerrmsiotensiic, 2su0p1p1r.ession for wavelet packet based broken rotor bar

[24] dTeotleiyctaitonH,”.AY. üvkeseLkipLoisaTn.As .T, e"zTi,raBnashieçnetşeahniarlyÜsnisiveorfsictaegsie, 2in0d1u1c.tion machine under stator, rotor bar and end ring

[24] fTaoullitysa,"t IHEE.AE. TvreanLsi.pEonTer.gAy.,C"oTnrva.n,s1ie0n(2t )a, n2a4l1y-s2is47o,f19ca9g5e. induction machine under stator, rotor bar and end ring faults," IEEE Trans. Energy Conv., 10(2), 241-247, 1995.

[17] Ayhan B., Chow M. ve Song M., "Multiple Discriminant Analysis and Neural Network Based Monolith and

[17] Ayhan B., Chow M. ve Song M., "Multiple Discriminant Analysis and Neural Network Based Monolith and

Koparan A., Aydemir M. T., Şimşek O., 200 Amper, Yüksek Frekans Anahtarlamalı DA Kaynak Makinesinin Tasarımı ve Gerçekleştirilmesi, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 2, Sayı 3, Syf 51-61, Haziran 2012

200 Amper, Yüksek Frekans Anahtarlamalı DA Kaynak Makinesinin Tasarımı 200 Amper, Yüksek Frekans vAenGahetraçrelkalmeşatilrı iDlmAeKsiaynak Makinesinin Tasarımı

Design and ImplementationvoefGae2r0ç0ekAlemştpierrilemHesigi h Frequency Switching DC Design and Implementation oWf ael2d0i0ngAMmpacehreinHe igh Frequency Switching DC

Welding Machine

Arzu Koparan1, M. Timur Aydemir2, Oğuz Şimşek3 Arzu Koparan1, M. Timur Aydemir2, Oğuz Şimşek3 1TUSAŞ Türk Havacılık ve Uzay Sanayii, Akıncı, ANKARA 1TUSAŞ Türk Havacılı[email protected] yii, Akıncı, ANKARA [email protected]

2Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü 2EGleakztriikÜvneivEelreskiterosinMiküMheünhdeinsdliikslFiğaikBülötleüsmi ü

Gazi ÜnivearysdietmesirimMt@üghazein.eduis.tlrik Fakültesi [email protected]

3NURİŞ Elektrik ve Kaynak Makinaları Sanayi ve Ticaret A.Ş., Ankara 3NURİŞ Elektrik ve KaynaogkuzMsimakseikn@anlauriıs.Scoamn.atryi ve Ticaret A.Ş., Ankara [email protected]

Bu makalede, 5.6 kW (20Ö0 zAe)t gücünde bir ark kaynağı

Bmuakimneaskialieçdine,yü5k.6sekkWfrek(a2n0s0 aAna) htgaürclaümndaelı bgiürç adröknükşatüyrnüacğüı

dmeavkrienseisi ivçein ybüuksedkefvrreeknains adneanhettalerlyaicmisailnıingüç tdaösanrüışmtüı rücvüe

dgevrçreksileştvireilmbeusi adnelavtrıelmnianktadeırn.etGleüyçicidseinvirnesintdaesairkıimliı ilevrei

g(deuraçelkfloerşwtirairlmd)esDi Aa/nDlaAtıdlmönaüktşatüdrırü.cüGütoçpodleovjriesisinkudlelainkıillmi ıişlteıri.

M(duoadlülfeorrlwiğai rsda)ğDlaAm/aDkAiçdinöniükşitüardüectüdötonpüoştlüorjiüsciükuglilraişnlıelmriışsteıri.

Mçıkoıdşlüalreırliğpiarsaalğelamoalakcaiçkin biikçiimaddeet dböanğülaştnümrüışctüır.girMişalekrailesdeeri,

çtaıksıaşrlıamrı psüareaclei l aoylarıcnatkılı bioçliamrdaek banğlatnılmmıaştkıtra. , Mbaeknazletdime,

staosnaurçılmarı svüerecgierçaeykrleınştıilrıilenolaprraoktotiapnldaetıvlrmeaylketa,eldbeenezdeitliemn

dsoenueyçslaerlısovneuçglaerçveekrlielşmtierkiltendirp. rototip devreyle elde edilen

Adennaehytsaerl skoenluimçlealrerv:erEilvmireikctiedTiirp. Kaynak Makinesi, İkili İleri

ADnAa-DhtAarDköenlüimştüelreürc:ü.Evirici Tip Kaynak Makinesi, İkili İleri

GahetraçrelkalmeşatdDDDilcAeerıss-ciiiDDogglnnAmAvaaDeennrötddKsenriüiimmşaatppünylldreeünmmcitaüeesnn.kttcaaottnMiiooAAtrnnobbaloolsseffkttraarriaafnhhocciireggtthhasniffrrneeaqqircuuneewnnTcceyyldassinwwsgaiittccmrhhıaeemddchddiıncce--

a 200 Ampdwpwcaiiettphhcreoraaen. vppDeHooruwwtaeieerlgrrfahorrnaardwttFiinnaitrggrsdeoocqDffon55Cut..r-66eoDlnkkCleWWrccyfo((o22nr00Sv00eawrntAAe))iartriictcssohpwddoeeeilsslnoccdgrrigniiybbgeehDddmasCaiinncbhtteihheniiness

Welding Mupasacepdherii.nnDtheueapl ofworewr acrirdcuDitC. T-DwCo icdoenvtiecratlercotnovpeorltoegrsy hhaavse been ucosendneicntethdeinposweerirescirincpuuitt., Tpwaoraildleelntoicuatpluctosntvreurctteurrsehtaoveobbteaein

M. Timur Aymcamdosooneddtnhmuueellcaaitrrrseii2dttmyy,..iuOnlDDağseeteissuoriinggizennsrŞeooiinsffmupttlhhutşseete, cckapoon3anndrvvaeeellrrxettpeelerroriiussmtpggeuniivvtteeasnnltruiirnnecstdduueerlttesaaiitlloobaaotssabiwwtnaeeillndll

awsiththtehespimroutloattyiopne croensvueltrstear.nd experimental results obtained

ılık ve Uzay KwSeiatyhnwtaohreydipsir:,oItAnovtkyeprıtenercoıtyn,pvAerNwteerKl.dAingRmAachine, Dual forward DC-

[email protected]:rtIenrv.erter type welding machine, Dual forward DC-

DC Converter.

EelreskitterosinMiküMheEünlhedketinrsidkliiaksrlkFiğkaaikyBnüalöğtleınüsdmia ük11a..litenGGiniirraiirşşttırılması için arkın, farklı

[email protected]ğıhnadsasaksaloitleanraink akrottnıtrrıolml aesdıilimçiensiargkeınre,kflairdkirlı. Bkauynaakmeavçrleal,erignedçemhiaşstesas koulallraankılkanontrboalseitdilmeleeskitrgoemreekklaidnirk.

aogkuzMsimakseikn@anlaurrsatasBiıriisrrausstt.Sıınttckkeeozammimansllmt.eeyyöatrrrüüarylkkçüvvilssaeeedv,yykkeeaavrgTetthherrlııçiieizzssmcrllttaaööakirrşrurddteleaakklatuunAllkıaalllaaunnm.nnlaaŞlaaahhannk.ttn,aatıarrleeAdllallaanıeennrnkk.mmkttrraabooaannrsiiaikkyyteettsseeiiennssltteeeeeğğkmmiitnnrlloeeemrr eyysskeeaaarrhhniiiinnippkee,,

Çtraenlizğiisntökralüyndaekvrişelleemr kinudlleanDıAlm, aaklütamdiınr.yumun kaynak işleminde

iÇseliAğAin akkaıymnagkerişelkelmidiinr.dDe ADAçı,kaılşüemldineyeutmuekn ikçainynçaokkiçşleeşmitliinvde

iusceuAzaAbaukluımnagbeilreenklkidaiyr.naDkAmçaıkkıişneledrei emtmeveckuitçtuinr.çÖokteçeyşaintldiavne,

AA çıkış veren kaynak makineleri daha karmaşıktır ve çok

kaynağı üştürücü ımı ve kili ileri

ucuza mal edilememektedir. Alimünyum kaynağında kaynak akımının 30-200 Hz arasında kare biçiminde değişmesi istenir. Böylece yön değiştiren elektron akışının alimünyum yüzeyindeki oksit tabakasını kırması beklenir.

nılmıştır.

Literatürde, modern kaynak makinelerinin güç devreleri ve

ucuza bulunabilen kaynak makineleri mevcuttur. Öte yandan, AucAuzaçıkbıuşluvnearbeinlenkakyanyankakmmakaiknienlelreiridamheavckuatrtmura.şıÖktıer yvaendçaonk, uAcAuzaçıkmışalvedreilnemkeamyneakktedmira.kiAnelilmerüindyauhma kayrmnaağşınkdtıar vkeaynçoak aukcıumzaınımna3l0e-2d0il0emHezmaerkatseıdnidra. kAalriembüinçyimumindkeadyneğaiğşımndeasi kisatyenairk. Baköıymleıncıen 30y-ö2n00 Hdezğaişrtaisreınnda kelaerketrboiçnimiankdıeşıdneınğişmaelismi üisnteynuimr. yBüözyelyeicnedekyiöonksitdtaebğaişktairseını kıerlmekatsrıobnekleankiırş.ının alimünyum Lyüitzeeryatiünrddeek,i omkosidtetranbakkaaysınnaıkkırmmaaksiınbeleekrlienninir. güç devreleri ve kLoitnetrraotlürdsei,stmemoldeerrin küazyenriankdemaykainpeıllmerıişninçegşüiçtli devçarelılşemrialvaer bkounlutrnoml akstaisdtıerm. leGrüi ç üdzeevrirnedleeri yüazpeırlimndışe yçaepşıiltalin çalışmalar ibnucleulnemndaikğtianddıer., kGuüllçanıdlaenvredlervirelüezreiriknadbeacyaapüıçlanbaşçlaıklışmaltaılnaar tionpcelalemnadkiğimndüem, kküunldlaünrı:lan(a)deRverzeolenrai nksabdaecvarelüiç sibsateşmlıklera,ltı(nba) Ytoupmlamuşaakk manüamhktaürnladmüra:lı(a)sisRteemzolenra, ns(c)devSrerlit saisntaehmtalerlra,m(abl)ı sYisutmemuşleark. Raenzaohntaanrlsadmeavlrıelisissitsetemmleler,rde(cy)arıSileerttkenanaanhathatralarlmaraılnı tseistitkelmenlemr.eRsie, zodneavnrsedyevreyliersliesştteimrillmeridşe ybairrıilektkoenndansaahttöarrlarvıne etentdikülketnömrüensi,rezdoenvarnesyae giyrmerelesşintierilymoilş açbairr. Rkeoznodnaannssatsöornuvcue oenludşüakntöraüknımrezvoenyaansagegrilrimmeinsinedoyğoal aoçlaarr.akRezsıofnıradnasn sogneuçicşui soılruaşsaındaakaınmahtavrelyaarın gkeorinluimmilnarıddoeğğailştiorillaira(ksıfısrıfıgredrailnimgveçeiyşai sırfıarsınadkaımanahatnaarlhatraırnlakmoan.u) mlBaröıyldeecğei,ştirsiilsirte(msıifnır gaenrailhimtarlvaemya ksıafyırıplarkıımen azaanainhdtairlialmmiaş.)oluBr.ö[y1l-e9c]eb, u islikseteyme ignöreatnaashatralarlnammıaş çkeaşyiıtplilaçraıleışnmaazlaariıntdainriıltmmiaşkotaludrı.r.[1R-e9z]obnuanilskeoylgeugsöurneutaksualrllaannamraıkş gçeşriçteliklçeaşltıişrmileanlasrıisttaenmıtlmeradketadnıarh. tRarelzaomnaanksayoılpgluasruı nduüşküuklloalndaurğauk igçeirnçeykülekşsteirkilefnreskiastnesmlalreardçeıkaınlahbtialmrlaemktaedkiar.yıBpluarıddaüşsüiskteomldleurğiun diçaihna yküükçsüekkvefrehkaafinfsolalrmaasçıınkaılayboillmaçemktaekdtiard. ırB. uBudnaunsliastbeimrlliekrtien, rdeazhoankanüsçüskisvteemhlaefrifndoelmaansaıhntaaryloalrıançmtaşaıkmtaadkırz. oBrunduanlakabldirılkiklaterı, arekzıomnlanrısnsitsetpeemldeerğinedrleerain, aohrttaarllaamrına tdaeşğımeralkeriznoirnunçdoak küazldeırkinladreı oakluımrlalar.rınButepdea dgeeğreerklesrizi, oyertraelamyüaksdeekğedrleeğreinrliin tçraonkziüstzöerrlienrdine (oIlGurBlaTr. vBeyua dMaOgSeFrEekTs)izkuylelarenılymüakssıenka ndeedğeenrliolutrranvzeismtöarleiyrient a(IrGtaBr.TRveezyoanaMnsOoSlgFuEsTu)nuknullkaunlıllamnıalsmınaasınıendeynaroaltutırğıvebirmbaalişykeat zaortralru.kR, dezeonnetainmsinolfgrueskuanusndekğuilşltainreılrmekasyınaıpnılmyaarsaıttgığeırebkilrilibğaidşkira. Bzourlunke,dednelnee,tismüzinücfürekealenms adnelğairşıntiresreeçkimyianpdıelmdaiskıkgatelriekoliulinğmidaisrı. gBeurenkeird.enle, süzücü elemanların seçiminde dikkatli olunması Sgeornekyiırll.arda üzerinde durulan bir başka teknik da/da dönüştürücü kSuolnlaynıılllmaradsaıdüızr.erinBdue dudruölnaünşbtüirübcaüşlkear teksnerikt dav/edyaadönyüuşmtüurüşacük aknuallhatnaırllmanaasbıdilımr. ektBeduir. d[1ö0n-ü1ş4tü]rbüucütlüer çaslıeşrmt alavreayaörneykumoluaşrak agnöashtetrairlleabnialibr.ilmSeekrtedainr.ah[1ta0r-l1am4]abuiletürçaçlaılşımşmadaalarakaöyrınpelakr oldaarhaka ygüösktseerkileboilliur.r Saenrtcaaknahdteanrleatmima igleeneçladlıeşmabdaasittkira.yıpYlaurmduaşahka aynüakhsteakrlamolaudra, aannachatkar kdoennuemtimları agreansıenldea gebçaisşitytairp.ılırYkeunm, uyşianke anahtarlamada, anahtar konumları arasında geçiş yapılırken, yine

rezonans ilkesinden yararlanılır. Rezonans genelde anahtar ve yüksek frekans transformatörünün parazitik elemanlarından yararlanılarak elde edilir. Yumuşak anahtarlamalı devrelerde zaman zaman yardımcı devrelerden de yararlanılabilmektedir. Bu da genelde kontrol karmaşıklığını arttırmaktadır.

Kaynak makinelerinde geçmiş yıllarda analog denetim devreleri kullanılırken, son dönemlerde mikroişlemci veya sayısal işaret işleme (DSP) tabanlı denetim sistemleri de kullanılmaktadır. DSP, tasarımda esneklik sağlamakta, daha karmaşık denetim algoritmalarının kullanımına izin vermektedir [1]. İşlemci kullanımında gelinen son nokta ise Alanda Programlanabilir Kapı Dizileri’dir (FPGA) [15-16]. Bu cihazlarla çok daha yüksek performanslı denetim işlemi gerçekleştirilebilmektedir.

Bu çalışmada, 200 A gücünde bir DA kaynak makinesinin güç ve denetleyici devre tasarımları çalışmaları anlatılmakta ve gerçekleştirilen sistemden elde edilen sonuçlar sunulmaktadır. Gerçekleştirilen sistem, ikili ileri (dual forward) DA-DA dönüştürücü yapısını kullanmakta olup, anahtarlama frekansı 65 kHz olarak seçilmiştir. Sisteme modülerlik kazandırmak için iki adet dönüştürücü kullanılmış; bu dönüştürücülerin girişleri seri çıkışları ise paralel bağlanmıştır.

Makalede yapılan çalışma ülkemiz açısından özgünlük içermektedir. Ülkemizde kaynak üretici firmaların önemli bir bölümü evirici tür makineleri ithal etmektedir. Evirici tür makine üretenler ise genelde rezonans devreleri kullanmaktadır. Bu tür devrelerin verimi daha yüksek olabilmekle birlikte, denetimi daha karmaşıktır ve kullanılan elemanların akım değerleri yüksek olmak zorundadır. Makalede önerilen modüler yapı ise Türkiye’de üretilen kaynak makinelerinde kullanılmamaktadır.

Makalenin 2. Bölümünde güç devresinin tasarımı, 3. Bölümünde denetleyici tasarımı, 4. Bölümde ise benzetim ve deneysel çalışma sonuçları verilmektedir. 5. Bölümde genel bir değerlendirme yapılmaktadır.

2. Güç Devresinin Tasarımı

DA kaynak makinelerinin güç katı genel olarak, şebeke frekansında bir doğrultucu ve bir yalıtımlı, yüksek frekans anahtarlamalı DA-DA dönüştürücüden oluşur (Şekil 1). Son yıllarda bir de, doğrultucu devre ile DA-DA dönüştürücü arasında bir güç katsayısı iyileştirme (GKİ) devresi eklenmeye başlanmıştır.

yapı ise ikili ileri dönüştürücü yapısıdır [18]. Devre, iki anahtar ve iki diyottan oluşmaktadır (Şekil 2). Anahtarlar aynı anda iletime alınır ve çıkartılır. Devrenin en büyük özelliği basitliğidir. Yalnızca bir anahtarlama işlemi yapılır. Anahtarlar tıkandığında diyotlardan yolunu tamamlayan akımla manyetik sıfırlama gerçekleştiğinden transformatörün doymaya girme sorunu yaşanmaz. Bu devrenin en kötü yanı ise transformatörünün gereğinden büyük olmasıdır. Bunun nedeni mıknatıslanma akımının tek yönlü akmasıdır. Ayrıca, çıkış dalgalanma frekansı anahtarlama frekansında olduğundan, kullanılacak süzgeç de, çıkış frekansı anahtarlama frekansının iki katı olan diğer topolojilere göre daha büyük olur. Bu dezavantajlarına karşın basitlik ve güvenilirlik nedenleriyle bu topolojinin kullanılmasına karar verilmiştir.

Şekil 2: İkili ileri DA-DA dönüştürücü

Şekil 1: Anahtarlamalı güç kaynağı blok diyagramı.

DA kaynak makinalarında kullanılan yalıtımlı DA/DA dönüştürücüler yarı köprü, ikili ileri köprü veya tam köprü biçiminde olabilir. Yarı köprü devre basitlik açısından tercih edilse de yüksek güçler için doğal seçim tam köprü devredir [17]. Dönüştürücü topolojileri içerisinde kullanımı en kolay olan

Şekil 3: İkili ileri dönüştürücüye ait önemli dalga biçimleri (yukarıdan aşağıya): anahtarlama gerilimi, primer ve sekonder gerilimleri, doğrultulmuş sekonder gerilimi, endüktör akımı, primer akımı, anahtar akımı, anahtar gerilimi.

Sistemin güç katında kullanılan yapı Şekil 4’te gösterilmektedir. Görüldüğü gibi iki adet dönüştürücü kullanılmaktadır. Dönüştürücülerin girişleri seri olarak

Koparan A., Aydemir M. T., Şimşek O., 200 Amper, Yüksek Frekans Anahtarlamalı DA Kaynak Makinesinin Tasarımı ve Gerçekleştirilmesi, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 2, Sayı 3, Syf 51-61, Haziran 2012

bağlanmakta ve böylece bara gerilimi ikiye bölünmektedir. Dönüştürücülerin çıkışları, transformatör sekonderlerindeki doğrultucular üzerinden paralel bağlanmakta ve böylece de yük akımı dönüştürücülere paylaştırılmaktadır. Seri Giriş Paralel Çıkış bağlantılı DA/DA dönüştürücülerin önemli özellikleri a) anahtar olarak iletim dirençleri küçük olan MOSFET elemanlarının kullanımına izin vermek, b) bu eleman seçimi sonucu olarak yüksek frekansta anahtarlamaya izin vermek ve c) daha küçük dönüştürme oranlarına yol açmak olarak sıralanır [19]. Belirtilen bu özellikleri nedeniyle bu uygulamada seri giriş, paralel çıkış bağlantılı yapı tercih edilmiştir. Böylece, sistemin 3 fazlı girişten beslenmesi durumunda da bu yapı kullanılabilmektedir. Bu yapının bir başka üstün yanı da, oluşacak kayıpların daha geniş alana yayılarak soğutmanın kolaylaştırılmasıdır.

Şekil 4: Seri Giriş Paralel Çıkış Bağlantılı Modüler Dönüştürücü Yapısı

2.1. Güç Katında Kullanılacak Malzemelerin Seçimi

Çalışma frekansı, piyasada ekonomik olarak bulunabilen elemanların anahtarlama ve çekirdek kayıpları, kontrol devresinin çalışma hızı, akım algılayıcılarının bant genişlikleri gibi etkenler dikkate alınarak 65 kHz olarak seçilmiştir. Güç katında kullanılacak malzemelerin 65 kHz’de çalışan 200 A’lik kaynak makinası elemanları için yeterli özelliklerde olması gerekmektedir. Devre elemanları için gerekli parametreler ve hesaplamalar aşağıda tek tek verilmiştir.

Sistemin giriş geriliminin nominal değeri 220 V olup, bu bara geriliminin 310 V olması anlamına gelir. Ancak, giriş geriliminde zaman zaman oluşabilecek değişimler göz önüne alınarak, bara geriliminin alt ve üst değerleri 280 V ve 350 V olarak belirlenmiştir.

Kaynak makinesi olarak kullanılacak güç devresinin minimum çıkış gücünü belirleyen EN 60974-1 standardıdır. Bu standarda göre kaynak akımı ve gerilimi arasındaki ilişki şöyledir:

Kaynak akımı 200 Amper olacağından kaynak makinesinin

çıkış uçlarında olması gereken gerilim 28 V olarak elde edilir.

Ancak sekonder tarafındaki yarıiletkenlerin gerilim düşümleri

ve bırakılan paylarla birlikte transformatörün sekonderindeki

en düşük çıkış gerilim değerinin 34 V olması öngörülmüştür.

Bu durumda transformatörün çıkışta sağlaması gerekli gücün

en az

olması gerekir.

EN60974-1 standardı kaynak esnasında olması gereken en düşük gerilimi ve dolayısı ile çıkışta sağlanması gerekli gücü

belirler. Bunun yanında tasarlanan makinenin her tip örtülü

elektrot ile çalışması hedeflendiğinden makinenin yüksek ark

boyunda veya damla geçişlerinden sonra arkın kopmasını

engelleyebilmesi için çıkış geriliminin 50 V civarına kadar

yükselebilmesinin

gerekliliği

söz

konusudur.

Transformatörün dönüştürme oranı hesabında da bu gerilim

değeri kullanılacaktır.

Sistemde iki tane transformatör bulunacağından, transformatör tasarımı 3400 W gücüne göre yapılmalıdır. Transformatör hesabı için kullanılacak veriler Çizelge 1’de verilmektedir.

Çizelge 1: Transformatör Tasarım Parametreleri

Çıkış gücü Giriş DA Bara gerilimi (En aÇza)lışma Frekansı Çıkış Gerilimi Çıkış Akımı Hedef Verim Regülasyon Doluluk oranının (duty) en büyük değeri

3400W 230V (190V AA Giriş için) 65 kHz 50V 100A % 95 % 0.5 % 47

65 kHz’de bakır iletkenkerin deri kalınlığı mm’dir. Devrede, kalınlığında yuvarlak litz teli yerine, doldurma oranı çok daha yüksek olan folyo iletkenler kullanılmıştır.

Çekirdek seçimi için şu bağıntı kullanılmıştır [20, 21]:

Bu bağıntıda, Po: Çıkış gücü (W) J: Akım yoğunluğu (A/m²) B: Manyetik akı yoğunluğu (Tesla) f: Frekans (Hz) K: Doldurma Katsayısı η : Verim

olarak tanımlanmıştır. Değerler yerine konulursa olarak hesaplanır.

Ferit çekirdek olarak, güç hacmi hesaplanan değere yakın ve tedariği oldukça kolay olan Cosmo Ferrites tarafından üretilen EE 6527 seçilmiştir [22]. Transformatör çekirdeğinin parametreleri Çizelge 2’de verilmektedir.

Çizelge 2: Transformatör Çekirdeğinin Parametreleri

Manyetik malzeme

CF138

AL Manyetik yol uzunluğu

8100 nH 147 mm

Pencere kesiti Çekirdek kesiti Güç Hacmi (WaAc) Hacim

1.21 2.22 5.3 cm² 28.6 cm4

78200 mm³

Ortalama tur uzunluğu 14 cm

Bu veriler kullanılarak primer sarım sayısı

2 = 5.4cm²

denkleminden

transformatör dönüştürme oranı,

olarak hesaplanır. Bu dönüştürme oranını sağlayan en yakın yuvarlama aşağıdaki gibi yapılmıştır:

Np= 11 sarım, ⁄

, Ns=5 sarım.

Bu değerlerden primer ve sekonder endüktansı hesaplanabilir.

Trafonun kaçak endüktansının olabildiğince düşük olması istendiğinden Primer/2 – Sekonder - Primer/2 şeklinde sandviç sargı tekniği kullanılmıştır. Sandviç yapı Şekil 5’te gösterilmektedir.

Sekonder

Şekil 5: Transformatör tasarımında kullanılan sandviç yapı

Trafonun dönüştürme oranı kullanılarak maksimum, minimum ve ortalama doluluk oranı hesapları yapılabilir.

Her bir transformatörün sekonderinden anlık olarak 100 A akacağından, primer akımının anlık değeri (8) en yüksek primer akımının etkin değeri ve sekonder akımının etkin değeri de olarak hesaplanır.

Mosfet anahtar tıkalı iken bara gerilimini görecektir. Bara geriliminin en çok 350 V’a kadar çıkması beklenmektedir. En az %50 pay bırakılması gerektiği düşünülürse seçilecek anahtarın 450-500V gerilim değerine sahip olması gerektiği açıktır. Mosfet anahtarların akımı ile primer akımının etkin değerleri yaklaşık olarak aynı olacaktır. Bu değer daha önce 21.34 A olarak hesaplanmıştı. Bu akım değerinin üzerine bir miktar dalgalanma ve bir miktar da mıknatıslanma akımı bileşeni gelecektir.

Çalışmada iki adet STW29NK50Z (500V, 31A, ) anahtarın paralel kullanılmasına karar verilmiştir.

Primerdeki diyotların üzerindeki ters gerilimin en büyük değeri, MOSFET elemanlarda olduğu gibi 350 V’tur. Bu diyotlardan yalnızca MOSFET elemanlar kesime girdiğinde mıknatıslanma akımı akar. Bu akım da oldukça küçüktür. Dolayısıyla STTH30R06 (600V, 30A, ultrafast high voltage rectifier) uygun bir seçimdir.

Sekonder diyotları dönüştürücünün çıkış tarafında olduğundan çıkış akımı (100 A) bu diyotların üzerinden akacaktır. Diyotlar üzerlerindeki en yüksek ters gerilimi Vi/n olacaktır. Bu gerilimin en büyük değeri de 350/2.2 = 160 V olarak hesaplanır. Dolayısıyla STTH 6003CW (2x30A, 300V, High Frequency Secondary Rectifier) uygun bir seçimdir.

Çıkış süzgecinin endüktans ve kondansatör değerleri sürekli akım kipinde çalışma koşulu için geçerli bağıntılar yardımıyla hesaplanabilir [18]. Buna göre endüktans değeri

olarak bulunur. Çalışma sırasındaki değişimler dikkate alınarak 10 µH seçilmesi uygundur. Çıkış süzgecinin kapasite değeri için de

elde edilir. Ancak, bu devre bir kaynak makinesinde kullanılacağından çıkış gerilimini sabit tutmak gerekmemektedir. Burada küçük değerde bir kondansatör uygulama açısından daha uygundur. Dolayısıyla 100 nF değerinde bir kondansatör kullanılmıştır.

2.2. Kayıplar

Tüm yarıiletken elemanlarının kayıpları üreticilerin sağladığı teknik bilgiler yardımıyla hesaplanabilir. Buna göre,

Doğrultucu diyotun ters toparlanma kaybı Eş. 13’den, iletim kaybı da Eş. 14’ten hesaplanır [18].

Ancak, doğrultucu diyodu devrede olmadığı anlarda serbest döngü diyodu akımı taşıdığından, devrede sürekli bir diyot bulunmaktadır. Bu nedenle, toplam diyot iletim kaybı için bağıntısı kullanılabilir. Seçilen diyot elemanı yüksek frekanslarda çalışmaya uygun olup, ters toparlanma kaybı oldukça küçüktür. Bu nedenle yalnızca iletim kaybının hesaplanması yeterlidir. Her bir diyottan 50 A aktığından, bu akım değeri için verilen gerilim düşümü de 1.1 V olduğundan diyodun iletim kaybı, (16)

olarak hesaplanır. Bir modülde iki tane diyot paralel çalıştığından modülün toplam diyot kaybı 110 W olacaktır. Tüm sistemin sekonder diyotlarının toplam kaybı ise 220 W olacaktır.

Mosfetin anahtarlama kaybı (11)’den, iletim kaybı da (12)’den hesaplanabilir.

Koparan A., Aydemir M. T., Şimşek O., 200 Amper, Yüksek Frekans Anahtarlamalı DA Kaynak Makinesinin Tasarımı ve Gerçekleştirilmesi, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 2, Sayı 3, Syf 51-61, Haziran 2012

(17)

Mosfetin iletim kaybı:

(18)

Seçilen elemanın parametreleri şu biçimdedir:

Buna göre;

Her bir dönüştürücüde iki adet anahtar kullanıldığından ve her anahtarda iki MOSFET paralel çalıştığından ve toplam iki dönüştürücü olduğundan anahtarlama kayıpları 6.4 W olarak hesaplanabilir. İletim kayıpları ise

olarak hesaplanır. Yine toplam MOSFET sayısı göz önüne

alınarak toplam iletim kaybı

olarak

bulunur.

Primer diyotların üzerinden sadece mıknatıslanma akımı aktığından bu diyotların kayıpları göz ardı edilebilir. Buna göre sistemin toplam yarıiletken kaybı 220+6.4+118.4=344.8 W olarak hesaplanır.

Transformatörün pencere yüksekliğinin karkas tabanından 2 mm, bobinin üst yüzeyinden 1.5 mm’lik kısmı ve primer ile sekonder arası yalıtım için 2 mm yalıtım mesafeleri toplam pencere yüksekliğinden düşülürse, primer ve sekonder için kalan pencere mesafesi 12.1 – 2 – 1.5 – 2 = 6.6 mm olur.

Primer ve sekonderin kapladıkları hacimler eşit (6.6 / 2 = 3.3 mm) olarak alınarak, Primer için tur yüksekliği = 3.3 mm / 11 sarım = 0.3 mm olarak hesaplanır. Bu yüksekliğin 0.15 mm’lik kısmı bakır folyo iletken için, 0.1 mm lik kısmı ise sarımlar arası yalıtım malzemesi için kullanılmış, geri kalan 0.05 mm lik boşluk ise sarım sırasında oluşabilecek kabarma payı olarak bırakılmıştır.

İletken genişliği ise pencere genişliğinden karkas ve yalıtım payı düşülerek 40-2-2 = 36 mm olarak belirlenmiştir. Bu durumda primer iletken kesiti 0.15 x 36 = 5.4 mm² olur.

Ortalama sarım uzunluğu 14 cm olduğundan, primer iletken uzunluğu 14 x 11 = 154 cm’dir. Primer iletken direnci ise

olarak hesaplanır. Buradan primer bakır kaybı,

Sekonder için tur yüksekliği = 3.3 mm / 5 sarım = 0.66 mm olarak hesaplanır. Bu yüksekliğin 0.45 mm’si primer için kullanılan folyodan 3 adet üst üste sarmak için, 0.20 mm’si sarımlar arası yalıtım için kullanılmıştır.

Bu hesaplamaların sonucunda: Sekonder iletken kesiti Sekonder iletken uzunluğu

Sekoder iletken direnci

Sekonder bakır kaybı,

Buna göre toplam bakır kaybı olur.

Çekirdek kaybı (üretici teknik değerlerinden 65 kHz, 250 mT – için yaklaşık olarak), 600 kW/m³ olarak elde edilir. Çekirdek hacmi 78200 mm3 olduğundan,

toplam kayıpları da olarak bulunur.

olarak, transformatörün

Yukarıda hesaplanan tüm kayıp değerleri kullanılarak tam yük altında sistem verimi hesaplanabilir.

Sistemin toplam kayıpları, yarıiletken kayıpları (344.8 W) ve transformatör kayıpları (52.3 W) toplanarak 397.1 W olarak bulunur. Buna göre sistem verimi,

olur. Gerçekte çeşitli iletim kayıpları ve snubber kayıpları nedeniyle toplam verim daha düşük olacaktır.

3. Denetleyici Tasarımı

Kaynak makinası uygulamalarında güç dönüştürücü kapalı çevrim olarak çalışır. Kapalı çevrim için denetleyici tasarlanabilmesi için dönüştürücünün küçük işaret analizi yapılması gereklidir. Bu bölümde [14] ve [20] numaralı kaynaklarda ayrıntılı olarak anlatılan küçük işaret analizi yönteminin, çalışma kapsamındaki ikili ileri dönüştürücü yapısına uyarlanması anlatılmaktadır. Bu uygulamanın ayrıntıları [23] numaralı kaynakta bulunabilir.

Bu analiz için gerekli tanımlamalar aşağıda yapılmıştır:

̃ Giriş Gerilimi

̃ Sekonder Gerilimi

̃ Çıkış Gerilimi

̃ Endüktans akımı

̃ Primer akımı

̃ Doluluk oranı (duty cycle)

çalışma noktası ortalama

değerleridir. ̃̃ ̃

Yani

sabit

değerlerdir.

̃ ̃̃

ise ortalama değer

çevresindeki küçük genlikli değişimleri göstermektedir.

Küçük işaret modeli çıkartılırken, anahtarlanan devrenin farklı modlardaki eşdeğerlerini kullanmak gereklidir. Her mod için eşitlikler yazılmalı ve eşitliklerin ortalaması alınmalıdır. Şekil 6’da anahtarlar iletimde iken ve Şekil 7’de de anahtarlar kesimde iken eşdeğer devre yapısı görülmektedir. Bağıntılar çıkartılırken tranzistörün iletim direnci, süzgeç elemanlarının eşdeğer seri dirençleri gibi parazitik elemanlar da göz önüne alınmıştır.

Şekil 6: Anahtarlar iletimde (0<t<dT)

Gerekli işlemler yapıldıktan sonra çıkış gerilimi ile doluluk oranı ve giriş gerilimlerindeki küçük değişimlere karşılık çıkış gerilimin tepkisi şu biçimde ifade edilebilir [20, 23].

Şekil 7: Anahtarlar kesimde (dT<t<(1-d)T).

(19)

(19) doluluk oranındaki değişimin 0 olduğu varsayılarak düzenlenirse giriş gerilimi-çıkış gerilimi transfer fonksiyonu (20)’deki gibi, giriş gerilimindeki değişimin 0 olduğu

varsayılarak düzenlenirse, kontrol-çıkış gerilimi transfer fonksiyonu (21)’deki gibi elde edilir.

) ((

)) ) (

(20)

(21)

İşlemlerin sadeliği açısından

katının kazanç ifadesi şöyle olur:

alınırsa güç

(22)

Güç dönüştürücüsünün kapalı çevrim denetimi gerilim veya akım üzerinden yapılabilir. Şekil 8’de gerilim tabanlı denetleyici yapısı gösterilmektedir.

algılayıcının kazancı olup edilir. Bu uygulamada değeri seçilmiştir.

biçiminde ifade

Darbe genişlik modülatörünün kazancı ise

̃ ⁄̃

olarak hesaplanmıştır.

Transfer fonksiyonun kesim frekansı

Şekil 8: Gerilim tabanlı denetleyici yapısı

Kapalı çevrim denetleyicinin döngü transfer fonksiyonu şu biçimdedir:

(23)

olarak bulunur. Bu veriler kullanılarak güç katının genlik ve faz değişim grafikleri Şekil 9’da görüldüğü gibi elde edilmiştir.

Bu sistem için kararlı bir denetleyici tasarlarken özellikle

dikkat edilmesi gereken noktalar, kapalı sistemin hızlı

olabilmesi için kesim frekansının

mümkün olduğunca

yüksek seçilmesi ve faz payının ( )

arasında

olmasıdır. Bu denetleyici için seçimler

olarak yapılmıştır. Bu özelliklere sahip denetleyici

“k çarpanı” yaklaşımıyla tasarlanabilir [24].

Koparan A., Aydemir M. T., Şimşek O., 200 Amper, Yüksek Frekans Anahtarlamalı DA Kaynak Makinesinin Tasarımı ve Gerçekleştirilmesi, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 2, Sayı 3, Syf 51-61, Haziran 2012

DA-DA dönüştürücünün yaklaşık olarak ideal kabul edilerek ve yalnızca anahtarlama frekansına bağlı olarak bir denetim gecikmesinin denetleyici bloğuna dâhil ederek, sistemin mertebesi düşürülebilir. Bu gecikme genel olarak anahtarlama periyodunun yarısı kadar alınır. Bu uygulamadaki gecikme miktarı 7.7 µs olarak alınmıştır. Akım tabanlı denetleyicinin indirgenmiş yapısı Şekil 12’de gösterilmektedir [14].

Şekil 9: Güç katı kazanç ve faz değişim eğrileri

“k çarpanı” yaklaşımında önerilen denetleyici yapısı şu biçimdedir:

( ⁄) ( ⁄)

(24)

Gerekli işlemlerin yapılmasının ardından

Şekil 10: Kapalı çevrim transfer fonksiyonu genlik ve faz değişimleri.

||

elde edilir. Yukarıda belirtilen yöntem ve katsayıların hesaplanması ile ilgili ayrıntılar [23] ve [24] numaralı kaynaklarda verilmektedir.

Bu değişkenler yardımıyla denetleyicinin transfer fonksiyonu

(25)

olur. Bu fonksiyon kullanılarak kapalı çevrim transfer fonksiyonu elde edilir ve genlik-açı değişimleri çizdirilebilir.

Görüldüğü gibi, istenilen bant genişliği ve faz payı değerleri elde edilmiştir.

Her ne kadar denetleyici tasarımında gerilim tabanlı bir sistem göz önüne alınmışsa da, sabit akımlı kaynak makinası tasarlarken, sistemin kontrolü çıkış akımın regüle edilmesini gerektirir [14]. Şekil 11’de kapalı çevrim çıkış akımı regüle edilen sistem görülmektedir. Bu yapıda, geliştirilmiş olan dönüştürücü transfer fonksiyonu, “Güç Katı ve Çıkış Süzgeci” bloğu içerisinde yer almaktadır.

Şekil 11. Kapalı çevrim akım kontrollü dönüştürücü blok diyagramı.

Şekil 12. Akım tabanlı kapalı çevrim denetleyicili dönüştürücünün indirgenmiş modeli

GP(s) transfer fonksiyonu (26)

biçiminde olup, burada : trafonun dönüştürme oranı, : çıkış süzgeç endüktansı ve : yük direncidir.

Kutup-sıfır yok etme kuralı uygulanarak, Gp(s)’nin kutbu PI denetleyici transfer fonksiyonunun sıfırıyla yok edilebir. Kutbu sıfırla yok etme esasında Kp’nin KI’ya oranı toplam endüktansın toplam dirence oranına eşittir [14].

(27)

Sistemin açık çevrim transfer fonksiyonu şöyledir;

(28)

Sistemin 2. mertebeden kapalı çevrim transfer fonksiyonu yukarıdaki ifadelerin sadeleştirilmesi ile şöyle elde edilir:

(29)

: sönümlenmemiş doğal frekans

(30)

ζ : sistemin sönümlenme oranı

(31)

ζ, 0.707 seçilerek karmaşık eşlenik kapalı çevrim kutupları ve sol yarı düzlemde bulunan sönümsüz sistem davranışı elde edilir.

(32)

Bu bağıntılar kullanılarak biçiminde hesaplanır.

ve = 0.35566

4. Benzetim ve Deneysel Çalışma Sonuçları

Gerilim modlu denetleyiciün s domenindeki tasarımı revize ederek elde edilen akım denetleyiciyle akım kompanzasyonlu devrenin benzetimi MATLAB SIMULINK ortamında yapılmıştır. Kaynak işleminin bir dirençle gösterildiği benzetimde devre 5 ms boyunca çalışmakta olup, 1 ms’den 2 ms’ye kadar olan aralıkta yük için konulan 0.14 ohm’luk dirence paralel 0.14 ohm’luk bir direnç devreye girerek, bu aralıkta yükün yarı yarıya azalmasına dayalı sistemin tepkisi incelenmeye çalışılmıştır. Benzetim modelinde, referans akımla gerçek akım karşılaştırıldıktan sonra hesaplanan akım hatası, transfer fonksiyonuna girdi olarak alınmış, s domenindeki bu bloğun çıkışında anahtarlar için gerekli doluluk oranı elde edilmiştir.

Benzetim çalışmalarında kullanılan diğer parametreler Çizelge 3’te verilmektedir. Benzetimde tüm yarıiletkenler ideal varsayılmıştır.

Çizelge 3: Benzetim Çalışmalarında Kullanılan Parametreler

DA Bara Gerilimi Transformatör Dönüştürme Oranı Süzgeç Endüktansı Süzgeç Kondansatörü Süzgeç Kondansatörü Eşdeğer Seri Direnci Oransal kazanç KP İntegral kazanç KI Benzeticide kullanılan hesaplama yöntemi Adım Aralığı

540 V 2.2 10 μH 13.8 μF 0.1 Ω 0.356 4979 ODE45 Otomatik

Benzetim sonucunda elde edilen çıkış gerilimi ve akımı işaretleri Şekil 13’te gösterilmektedir.

Şekil 13: DA kaynak makinası akım kontrollü benzetimde sırasıyla çıkış gerilimi ve yük akımı.

Görüldüğü üzere, yük değiştiğinde gerilim de değişmekte, ancak kaynak akımı referans değerde sabit tutulabilmektedir.

Tasarımı yapılan devrenin prototipi de geliştirilmiş ve laboratuvar ortamında gerçek kaynak işlemi yapılarak devre sınanmıştır. Denemeler sırasında 2.5, 3.25 ve 4 mm çapında elektrotlar kullanılarak, ST37 özelliklerinde iki metal üzerinde elektrot kaynağı (MMA Kaynağı) gerçekleştirilmiştir.

Deneyler sırasında akım, gerilim ve güç ölçümleri yapılmıştır. Akım ve gerilim ölçümleri için Tektronix MSO4034 osiloskop (TCP303 akım, DP25 Diferansiyel gerilimi probları) kullanılmıştır. Güç ölçümü için ise Fluke 434A Güç Kalitesi Analizörü kullanılmıştır.

Koparan A., Aydemir M. T., Şimşek O., 200 Amper, Yüksek Frekans Anahtarlamalı DA Kaynak Makinesinin Tasarımı ve Gerçekleştirilmesi, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 2, Sayı 3, Syf 51-61, Haziran 2012

Şekil 14: Kaynak işlemi sırasında akım ve gerilimler. A) toplam çıkış akımı, b) ark gerilimi.

Şekil 14 ve Şekil 15’te kaynak işlemi sırasında alınan akım ve gerilim dalga şekilleri verilmektedir. Bu işlemler sırasında kaynak akımının değeri 120 A’e ayarlanmıştır. Şekil 15, Şekil 14’teki dalgaların ayrıntılı halini göstermektedir. Şekil 16’da ise sıcak başlangıç (hot start) işlemine ait dalga biçimleri gösterilmektedir. Bu, işlem ilk başlarken kaynağın yüksek akımda yapılması sürecidir. Bu süreçte kaynak akımı referans akımın yaklaşık %50 fazlasına ayarlanır. Normal olarak 120 A’de kaynak yapılacak olmasına karşın ilk aşamada makine 175 A ile başlamakta, yarım saniye sonra ise akım referans değerine düşürülmektedir.

Şekil 16: Kaynak işleminde 0.5 s süreli sıcak başlangıç süreci (kaynak akımı).

Tasarım çalışmalarının aktarılması sırasında belirtildiği üzere, sistem iki paralel koldan oluşmaktadır. İki köprünün girişleri seri, çıkışları paralel bağlıdır. Şekil 17’de, tam yük akımında (200 A) çalışma durumunda iki kolun gerilimleri, Şekil 18’de de akımları eşit paylaştığı gösterilmektedir.

Şekil 15: Kaynak işlemi sırasında akım ve gerilimler. A) toplam çıkış akımı, b) ark gerilimi.

Şekil 17: Dönüştürücülerin bara gerilimini paylaşımı. (yukarıdan aşağıya) a) DA bara gerilimi, b) birinci seri kol gerilimi, c) ikinci seri kol gerilimi, d) yük akımı.

Şekil 18: Dönüştürücülerin yük akımını paylaşımı. (yukarıdan aşağıya) a) Toplam çıkış akımı (200A), b)

birinci koldaki endüktans akımı, c) ikinci koldaki endüktans akımı

5. Değerlendirmeler

Elde edilen deneysel sonuçlar, geliştirilen kaynak makinesinin istenen niteliklere sahip olduğunu göstermektedir. Sistem, hedeflenen akım düzeylerinde kaliteli olarak DA kaynak yapabilmektedir. 200 A düzeyi elde edilebilmiştir. Denetim sistemi sağlıklı olarak çalışmıştır. Sistem kısa devre edilerek denenmiş ve akım kaynağı gibi davrandığı gözlemlenmiştir.

Sistem üzerinde yapılan güç ölçümünde ise şu sonuçlar elde edilmiştir.

Giriş gücü:

6.34 kW

Çıkış Akımı:

200.7 A DA

Çıkış gerilimi:

28.06 V DA

Dolayısıyla sistemin verimi

olarak hesaplanır. Bu tasarım sürecinde öngörülenden küçük olmakla birlikte gerçekçidir. Farkın nedeni, bağlantı kayıpları ve özellikle snubber kayıplarının göz önüne alınmamış olmasıdır. Devrede tıkamaya geçişi yumuşatmak amacıyla her MOSFET için bir RCD bastırıcı devresi (R=10 Ω, C=4.7 nF) kullanılmıştır.

6. Sonuç

Bu makalede 5.6 kW (200 A) gücünde bir DA kaynak makinesinin güç ve denetim devrelerinin tasarım ve gerçekleştirilme süreci özetlenmiştir. Geliştirilen makinede DA/DA dönüştürücü olarak ikili ileri topolojisi seçilmiştir. Makineye modüler bir yapı kazandırmak için iki adet dönüştürücü, girişleri seri çıkışları paralel bağlanacak biçimde tasarlanmış ve üretilmiştir. Böylece, tek dönüştürücüden oluşturulan makineye göre biraz daha büyük olsa da, daha verimli ve güvenilir bir sistem elde edilmiştir. Elde edilen deneysel sonuçlar, geliştirilen kaynak makinesinin tepki

hızının, kaynak kalitesinin ve veriminin istenen niteliklerde olduğunu göstermektedir.

Geliştirilen kaynak makinesinin kalitesinin daha da arttırılması için girişinde bir güç katsayısı iyileştirme devresine gereksinim vardır. Ayrıca, elektrik arkının modeli üzerinde çalışmalar yapılarak daha kaliteli bir denetleyici tasarımı yapılabilir.

Teşekkür

Bu çalışma, Nuriş Elektrik ve Kaynak Makineleri San. ve Tic. A.Ş. ile yürütülen ve T.C. Sanayi ve Ticaret Bakanlığı tarafından desteklenen 00078.STZ.2007-1 numaralı San-Tez projesi kapsamında gerçekleştirilmiştir. Yazarlar, destek için teşekkür ederler.

[1] Bayindir, N.S., Kukrer, O., Yakup, M., “DSP-based PLLcontrolled 50-100 kHz 20 kW high-frequency induction heating system for surface hardening and welding applications”, IEE Electric Power Applications, Volume 150, Issue 3, 365 – 371, 2003.

[2] Pollock, H., Flower, J.O., “Design, simulation and testing of a series resonant converter for pulsed load applications”, Fifth International Conference on Power Electronics and Variable-Speed Drives, 1994, 256 – 261.

[3] Frohleke, N., Mundinger, H., Beineke, S., Wallmeier, P., Grotstollen, H., “Resonant transition switching welding power supply”, 23rd International Conference on Industrial Electronics, Control and Instrumentation, Volume 2, 1997, 615 – 620.

[4] Theron, P.C., Ferreira, J.A., Fetter, J.C., Koertzen, H.W.E., “Welding power supplies using the partial series resonant converter”, International Conference on Industrial Electronics, Control, and Instrumentation, 1993, vol.2, 1319 – 1324.

[5] Pollock, H., Flower, J.O., “Series-parallel load-resonant converter for controlled-current arc welding power supply”, IEE Electric Power Applications, Volume 143, Issue 3, 211 – 218, 1996.

[6] Dede, E.J., Esteve, V., Jordan, J., Gonzalez, J.V., Maset, E., “On the design and control strategy of high power, high frequency converters for tube welding applications”, Power Conversion Conference, 1993, 257 – 264.

[7] Wu, T.-F., Yang, H.-P., Pan, C.-M., “Analysis and design of variable frequency and phase-shift controlled series resonant converter applied for electric arc welding machines”, 21st International Conference on Industrial Electronics, Control, and Instrumentation, 1995., Volume 1, 656 – 661.

[8] Zeng, X.M., Parker, A.B., Lucas, J., “High-frequency TIG-welding power supply with microprocessor control”, IEE Proceedings Science, Measurement and Technology, A, Volume 137, Issue 4, 184 – 192, 1990.

[9] Pollock, H., Flower, J.O., “New method of power control for series-parallel load-resonant converters maintaining zero-current switching and unity power factor operation”, IEEE Transactions on Power Electronics, Volume 12, Issue 1, 103 – 115, 1997.

Koparan A., Aydemir M. T., Şimşek O., 200 Amper, Yüksek Frekans Anahtarlamalı DA Kaynak Makinesinin Tasarımı ve Gerçekleştirilmesi, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 2, Sayı 3, Syf 51-61, Haziran 2012

[10] Marques, S. Cruz, C. Antunes, F. Farias, J., “Step down converter with hysteretic current control for welding applications”, IECON 97. Volume: 2, 676 – 681.

[11] Morimoto, K., Doi, T., Manabe, H., Ahmed, N.A., HyunWoo Lee, Mutsuo Nakaoka, Ahmed, T., Hiraki, E., “Dual utility AC voltage line operated soft switching PWM DCDC power converter with high frequency transformer link for arc welding equipment”, International Conference on Electrical Machines and Systems (ICEMS), 2005, Volume 2, 1084 – 1089.

[12] Morimoto, K., Doi, T., Manabe, H., Ahmed, N.A., HyunWoo Lee, Nakaoka, M., “Advanced high frequency transformer linked soft switching PWM DC-DC power converter with utility AC dual voltage modes for low voltage and large current applications”, European Conference on Power Electronics and Applications, 2005, 1-10.

[13] Morimoto, K., Doi, T., Manabe, H., Ahmed, N.A., HyunWoo Lee, Nakaoka, M., Ahmed, T., “An innovative DC busline active snubber-assisted soft switching PWM DCDC power supply with high frequency transformer for high performance arc welder”, Industry Applications Conference, 2005, Volume 3, 1965 – 1972.

[14] Uslu M., “Analysis, Design, and Implementation of a 5 kW zero voltage switching phase-shifted full-bridge DC/DC Converter based power supply for arc welding machines”, Yüksek Lisans Tezi, ODTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, (2006).

[15] Dede, E.J., Jordan, J., Esteve, V., Cases, C., “New investigations on short-circuit behaviour of current-fed inverters for induction tube welding”, International Conference on Power Electronics and Drive Systems, 2001.Volume 2, 760 – 763.

[16] Vieira, P., Jr., Pinto, J.A.C., Bolhosa, D.M., Pereira, A.C., “Mathematical modeling and digital control for power supplies of current pulsed for welding machine”, European Conference on Power Electronics and Applications, 2005, 1-8.

[17] Lo, Y.-K., Wang, J.-M., "Current-regulated inverters with an output coupled inductor for AC arc welding machines," IET Power Electronics, vol.1, no.4, pp.445454, 2008.

[18] Mohan, N., Undeland, T.M., Robbins, W.P., “Power Electronics: Converters, Applications, and Design”, Wiley, 2002.

[19] Ayyanar, R., Giri, R., Mohan, N., “Active Input–Voltage and Load–Current Sharing in Input-Series and OutputParallel Connected Modular DC–DC Converters Using Dynamic Input-Voltage Reference Scheme” IEEE Tran. on Power Elec. vol. 19, no. 6, 1462-1473, 2004.

[20] Erickson, R.W., Maksimovic, D., “Fundamentals of Power Electronics”, Springer, 2001.

[21] McLyman, C.W.T., “Transformer and Inductor Design Handbook”, CRC Press, 2011.

[22] Cosmo

Ferrites

Product

http://www.cosmoferrites.com/

Catalog,

[23] Koparan A., “200 Amper, Yüksek Frekans Anahtarlamalı, DA ve AA/DA Kaynak Makinalarının Geliştirilmesi”, Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, 2010.

[24] Venable, H. Dean, “Practical Techniques for Analyzing, Measuring, and Stabilizing Feedback Control Loops in Switching Regulators and Converters”, Proceedings of the Seventh National Power Conversion Conference, 1983, I2-1 to I2-17.

TMMOB Elektrik Mühendisleri Odası EMO BİLİMSEL HAKEMLİ DERGİ YAZIM KURALLARI YÖNERGESİ

“EMO Bilimsel Hakemli Dergi”, özgün bilimsel araştırmalar ile ilginç uygulama çalışmalarına yer veren ve bu niteliği ile hem araştırmacılara hem de uygulamadaki mühendislere seslenmeyi amaçlayan hakemli bir dergidir. İlgi alanı Elektrik Mühendisleri Odasına kayıtlı tüm mühendislik disiplinleridir. Yayın dili Türkçe olup, dergide yayınlanacak makaleler ve kısa bildiriler ile ilgili yazım kuralları aşağıda verilmektedir.

Makalelerin basıma hazır tam metni, pdf dosyası olarak http://bilimseldergi.emo.org.tr/index.php adresindeki derginin Makale Yönetim Sistemi üzerinden iletilmelidir. Makale dosyaları, ilk yazarın soyadına göre adlandırılmalı, aynı yazara ilişkin birden fazla bildiri iletilmesi durumunda verilen ada ek olarak numaralandırma da yapılmalıdır.

Bilgisayar ortamında iletilmeyen makalelerin hakemlere gönderilmesi ve değerlendirilmesi olanağı bulunmamaktadır.

Makale yazım kuralları:

• Makale sayfaları, A4 (210 mm x 297 mm) kağıt boyutunda hazırlanmalıdır.

• Sayfa kenar boşlukları: İlk sayfa için üst = 3 cm, alt = 3,7 cm, sol = 2 cm, sağ = 2 cm diğer sayfalar için üst = 2,5 cm, alt = 3,7 cm, sol = 2 cm, sağ = 2 cm.

• Makale herbiri 80 mm genişliğinde iki sütun halinde yazılmalıdır. Sütunlar arasında 10 mm aralık bırakılmalıdır.

• Makale, Times New Roman yazı tipi ile tek satır aralıklı, iki yana dayalı hizalı olarak yazılmalıdır.

• Makale başlığında, bildiri adı, yazar adları, yazarların çalıştıkları kurumların adları ve e-posta adresleri yer almalıdır.

• Başlıktan sonra dört satır boşluk bırakılarak yazılacak Türkçe özet ve İngilizce özet (abstract) kısımları en az 100, en çok 150 kelimeden oluşmalıdır.

• Bölüm başlıkları, numaralandırılmalı, yalnızca baş harfleri büyük harflerle yazılmalı ve sütuna ortalanmalıdır.

• Makalede kullanılacak yazı tipi boyut ve biçimleri:

Başlık Yazar adları Kurum adları Özetler Alt ve üst simgeler Başlıklar Metin

14 Kalın Yalnızca baş harfleri büyük 12 İtalik 12 9 İtalik 7 11 Kalın 9

• Makale değerlendirme sonuçları, sisteme yüklendikten en geç 2 ay sonra e-posta ile yazarlara bildirilecektir. Aksi belirtilmedikçe yazışmalarda birinci yazarın adresi kullanılacaktır.

Tüm yazışmalar ve ilişkiler http://bilimseldergi.emo.org.tr web sayfasında açılacak olan alanda elektronik ortamda yapılacaktır.

Bu yazım kuralları, TMMOB Elektrik Mühendisleri Odası Yönetim Kurulu ile EMO Bilimsel Hakemli Derginin yayın kurulunca yürütülür.