Pompaj sisteminde indüksiyon motorları için ANN kullanarak MRAS sensörsüz doğrudan tork kontrolünün deneysel doğrulanması

Enerji tasarrufu için daha akıllı pompalar

Elektrikli pompalar kentlerde, çiftliklerde ve fabrikalarda sessizce büyük miktarda su taşır; ancak onları döndüren motorlar tork ve hız dikkatle kontrol edilmezse enerji israfına ve erken aşınmaya yol açabilir. Bu makale, kırılgan mekanik hız sensörleri kullanmadan yaygın endüstriyel motorları pompaj sistemlerinde çalıştırmanın yeni bir yolunu sunuyor; aynı zamanda pompayı tepkisel, verimli ve ekipmana nazik tutuyor. Uzun süredir kullanılan bir motor kontrol yöntemini modern yapay zekâ ile harmanlayarak, yazarlar gerçekçi laboratuvar testlerinde enerji kayıplarını azaltmayı ve performansı iyileştirmeyi gösteriyor.

Neden sıradan motorları iyi kontrol etmek zor

Çalışma, asansörlerden sulama pompalarına kadar her şeyi çalıştıran dayanıklı “iş atları” olan indüksiyon motorlarına odaklanıyor. Bu makineler ucuz ve güvenilir olmakla birlikte, iç davranışları doğrusal olmadığından ve rotor içindeki manyetik akı gibi bazı temel büyüklükler doğrudan ölçülemediğinden hassas kontrol edilmeleri zordur. Doğrudan Tork Kontrolü (DTC) adlı popüler bir strateji, motoru besleyen güç elektroniğine neredeyse doğrudan müdahale ederek çok hızlı tork yanıtı ve düşük hızlarda iyi işletim sağlar. Ancak klasik DTC hız sensörlerine ve basit açma–kapama mantığına dayanır; bu da kayda değer tork dalgalanmalarına, elektriksel gürültüye, titreşime ve ek donanım maliyetine yol açabilir.

Sensörleri kaldırıp kontrolü kaybetmemek

Mekanik hız sensörlerini kaldırmak için mühendisler genellikle hızı elektriksel ölçümlerden tahmin ederler. Yaygın olarak kullanılan bir yöntem olan Model Referanslı Adaptif Sistem (MRAS), motorun iki paralel modelini çalıştırır: hıza bağlı olmayan bir referans model ve hıza bağlı ayarlanabilir bir model. Çıktıları karşılaştırarak algoritma motorun gerçek hızını çıkarabilir. MRAS nispeten basit ve hesaplama açısından hafif olduğu için caziptir, ancak çok düşük hızlarda zayıf performans gösterir ve direnç ve sıcaklık gibi motor parametrelerindeki değişikliklere duyarlıdır. MRAS, DTC ile birleştirildiğinde bu sınırlamalar tork dalgalanmalarını artırma ve motoru sürmek için kullanılan anahtarlama kalıplarını bozma eğilimindedir.

Anahtarları seçmeyi sinir ağlarına bırakmak

Yazarlar, DTC şemasının içindeki birkaç önemli karar blokunu yapay sinir ağlarının devraldığı hibrit bir kontrol yöntemi olan DTC‑ANN+MRAS’ı öneriyor. Sabit histerezis karşılaştırıcıları, temel bir orantısal‑integrel (PI) hız kontrolcüsü ve el yapımı anahtarlama tablosu yerine sistem, torku, akıyı ve hızı hedeflere yakın tutmak için invertör anahtarlarının nasıl sürülmesi gerektiğini hesaplamak üzere eğitilmiş sinir ağlarını kullanır. MRAS bloğu hâlâ ölçülen gerilim ve akımlardan hızı tahmin eder, ancak çıktısı sinirsel denetleyicilere beslenir; bu denetleyiciler simülasyon verilerinden, aksi takdirde performansı bozan tahmin hataları ve parametre değişiklikleriyle nasıl başa çıkılacağını öğrenmişlerdir.

Bilgisayar modelinden gerçek donanıma

Ekip önce indüksiyon motorunun, güç invertörünün ve yükü hıza bağlı olarak artan bir santrifüj pompanın ayrıntılı matematiksel modellerini oluşturdu. Ardından birkaç kontrol stratejisini MATLAB/Simulink’te uygulayıp hem simülasyonda hem de 1,5 kW’lık bir laboratuvar motorunu süren dSPACE DS1104 gerçek zamanlı kontrol kartı üzerinde test ettiler. Dört yaklaşım karşılaştırıldı: geleneksel DTC, sinir ağlarıyla geliştirilmiş DTC (DTC‑ANN), MRAS hız tahmini ile DTC (DTC‑MRAS) ve makalede önerilen tam hibrit DTC‑ANN+MRAS. Performans, hız değişikliklerine yanıt süresi, tork dalgalamalarının büyüklüğü ve motor akımındaki toplam harmonik bozulma (THD) kullanılarak değerlendirildi; THD elektriksel “temizlik” ve verimlilik için önemli bir göstergedir.

Deneyler ne gösterdi

Sonuçlar, yalnızca sinir ağları eklemenin bile klasik DTC’yi iyileştirdiğini gösteriyor: yanıt süresi 0,80 saniyeden 0,72 saniyeye düşüyor ve tork dalgalanması ile akım bozulması önemli ölçüde azalıyor. Ancak MRAS’ı DTC’ye doğrudan eklemek akım kalitesini gerçekten kötüleştiriyor; THD’yi %9,76’dan %11,40’a yükseltiyor ve tork dalgalanmasını artırıyor, her ne kadar hız tahmini sensörsüz hale gelse de. MRAS ile sinir kontrolünü birleştiren hibrit tasarım bu kayıpları telafi ediyor ve daha ileri gidiyor: yanıt süresi 0,58 saniyeye kısalıyor, tork dalgalanması DTC‑MRAS’e göre düşüyor ve THD %11,40’dan %7,80’e iniyor. Pompaj senaryolarında, denetleyici geniş bir yük (−10 ila 10 N·m) ve hız (−157 ila 157 rad/s) aralığında düzgün hızı koruyarak su akışını kararlı tutuyor ve elektriksel ile mekanik gerilmeyi azaltıyor.

Gerçek dünya pompa sistemleri için ne anlama geliyor

Uzman olmayanlar için mesaj şudur: yazarlar hassas hız sensörlerine güvenmeden standart endüstriyel pompaları daha verimli ve güvenilir çalıştırmanın bir yolunu geliştirmişler. Bir sinir ağının motorun güç anahtarlarını en iyi şekilde nasıl ateşleyeceğini öğrenmesine izin verirken, adaptif bir modelin basit elektriksel ölçümlerden hızı tahmin etmesi sayesinde sistem, birkaç yerleşik alternatife kıyasla daha hızlı yanıt, daha temiz akımlar ve daha küçük tork dalgalanmaları sunuyor. Çalışma, akıllı sensörsüz kontrolün pompaj sistemlerinde enerji kullanımını yaklaşık %15 oranında azaltabileceğini, ekipman ömrünü uzatabileceğini ve bakım maliyetlerini düşürebileceğini; ayrıca diğer optimizasyon teknikleriyle yapılacak gelecekteki iyileştirmelerin daha fazla kazanç vaat ettiğini öne sürüyor.

Atıf: Ech-chaouy, H., Derouich, A., Mahfoud, S. et al. Experimental validation of MRAS sensorless direct torque control using ANN for induction motors in a pumping system. Sci Rep 16, 10434 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-41127-9

Anahtar kelimeler: sensörsüz motor kontrolü, indüksiyon motor sürücüleri, sinir ağı kontrolü, pompaj sistemleri, enerji verimli sürücüler