Diferansiyel evrim algoritması yardımıyla asenkron motor parametrelerinin belirlenmesi

Bu çalışmada, Asenkron Motorların (ASM) elektriksel eşdeğer devre parametrelerinin belirlenmesi Diferansiyel Evrim Algoritması (DEA) ve Genetik Algoritma (GA) ile gerçekleştirilmiştir. Algoritmalarda amaç fonksiyonu olarak, asenkron motorların nominal momenti, kalkınma momenti ve devrilme momenti denklemleri kullanılmıştır. Eşdeğer devre parametrelerinin belirlenmesi 2.2kW, 5.5kW ve 37 kW gücünde üç asenkron motor üzerinde gerçekleştirilmiştir. Yapılan çalışmada, farklı popülasyon ve iterasyon sayısı, çaprazlama, mutasyon katsayıları için DEA ile GA karşılaştırılmıştır. Ayrıca DEA ve GA ile elde edilen eşdeğer devre parametrelerinin asenkron motor moment değerlerinin değişimi üzerindeki etkileri incelenmiş ve grafiklerle gösterilmiştir. Yapılan çalışmalar sonucunda, asenkron motor elektriksel eşdeğer devre parametrelerinin belirlenmesinde GA'ya göre DEA kullanımının global çözüme yakınsama hassasiyetini artırdığı ve eşdeğer devre parametrelerinin belirlenme süresini kısalttığı gözlemlenmiştir.

In this study, the determination of electrical equivalent circuit parameters induction motors (IM) was carried out via Differential Evolution Algorithm (DEA) and Genetic Algorithm (GA). As an objective function in the algorithms, the equations of full-load torque, startup torque and breakdown torque of induction motors were used. The determination of equivalent circuit parameters was performed with three induction motors of 2.2 kW, 5.5 kW and 37 kW. In the study, DEA was compared with GA in terms of the numbers of different populations and iteration, crossing and mutation coefficency. In addition, the effects of equivalent circuit parameters obtained via DEA on induction motors torque changes were investigated and presented with graphics. The results showed that the DEA increased the convergence sensitivity in the determination of electrical equivalent circuit parameters of induction motors and has shorten simulation time.