SÜREKLİ MIKNATISLI SENKRON MOTORUN GENETİK ALGORİTMA İLE VERİM VE AĞIRLIK AMAÇ FONKSİYONLARININ İYİLEŞTİRİLMESİ

Abstract

Sürekli mıknatıslı senkron motorlar yüksek verimlilik, düşük hacim, yüksek güç kapasitesi ve moment yoğunluğuna sahip olduğundan dolayı endüstride birçok uygulamada tercih edilmektedirler. Diğer tür elektrik makinalarında olduğu gibi sürekli mıknatıslı senkron motorlarda da verimlilik arttırma çalışmaları optimizasyon uygulamaları ile gerçekleştirilmektedir. Sürekli mıknatıslı senkron motorların tasarım optimizasyonlarında genetik algoritma (GA) tekniği gibi birçok yapay zeka tekniği kullanılmaktadır. Bu çalışmada ilk olarak literatürde bulunan sürekli mıknatıslı senkron motorların tasarım çalışmaları detaylı olarak incelenmiştir. Yapılan çalışmalara bakıldığında stator ve rotor için farklı durumların dikkate alındığı görülmüştür. Yapılan her bir tasarım iyileştirmesinin ardındaki temel sebepler; kayıpların, ağırlığın, vuruntu momentinin ve moment dalgalanmasının minimum seviyeye indirilmesidir. Bu sebepler doğrultusunda yüzey mıknatıslı ve içten rotorlu bir yapıya sahip, dağıtılmış (distributed) ve toplu (concentrated) stator sargı yapısındaki senkron motorların ön analitik tasarımı gerçekleştirilmiştir ve sonuçlar sonlu elemanlar yöntemi (SEY) ile doğrulanmıştır. Sonlu elemanlar analizi, ANSYS@Maxwell-2D ve EMETOR programları ile gerçekleştirilmiştir. Daha sonra motorların tasarım optimizasyonları genetik algoritma optimizasyon tekniği ile iyileştirilmiştir. Ön analitik tasarım, optimizasyon tasarımı ve sonlu elemanlar analizi sonuçlarının birbirleriyle uyumlu olduğu görülmüştür. Bu tez çalışmasının sonucunda tasarlanan sürekli mıknatıslı senkron motorda verim değerinin arttığı, toplam ağırlık değerinin ve moment dalgalanmasının azaldığı gözlemlenmiştir. Bu tezde motor tasarımında performans ve verimlilik gibi onemli parametrelerin değişimi incelenmiş ve motor üretim aşaması için gerekli işlemlere ön hazırlık niteliği taşıyan bir çalışma yapılmıştır.Permanent magnet synchronos motors are preffered in many industrial applications due to their high efficiency, power capacity, torque density and low volume. As with other types of electric machines, efficiency enhancement studies are carried out with optimization applications also in permanent magnet synchronous motors. Many artificial intelligence techniques such as genetic algorithm (GA) technique are used in design optimization of permanent magnet synchronous motors. In this study, firstly the design works of permanent magnet synchronous motors in the literature have been examined in detail. Looking at the work done, it is seen that different situations are taken into consideration for the stator and the rotor. The fundamental reasons behind each design improvement are losses, weight, cogging torque and torque ripple to a minimum level. For these reasons, preliminary analytical design of synchronous motors in distributed and concentrated stator winding with surface magnet and inner rotor structure has been realized and the results have been verified by the finite element method (FEM). Finite element analysis was performed with ANSYS@Maxwell-2D and EMETOR programs. Then the design optimizations of the motors were improved by the genetic algorithm optimization technique. Preliminary analytical design, optimization design and finite element analysis results are compatible each other. As a result of this thesis study, it has been observed that the value of the motor efficiency is increased, total weight and the torque ripple is decreased.In this thesis, the changes in parameters such as performance and efficiency which are important in motor design are examined and a study is carried out which carries the preliminary qualification for the processes required for the motor production stage.