Yazar "Güngör, Mustafa" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 4 / 4
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Diyarbakır koşullarında farklı azot ve fosfor seviyelerinin keten (Linum usitatissimum L.)'de bazı agronomik ve kalite özellikleri üzerine etkisinin belirlenmesi(Dicle Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020) Güngör, Mustafa; Tonçer, ÖzlemKeten (Linum usitatissimum L.), 13 cins ve 300 türü içeren Linaceae familyasına bağlı bir türdür. Bu çalışma, 2019 yılında Diyarbakır koşullarında 5 farklı azot (kontrol, 6.0, 7.5, 10.0 ve 12.0 kg/da) ve fosfor dozu (kontrol, 3.0, 5,0, 7.5, ve 10.0 kg/da) uygulamalarının bazı verim ve kalite bileşenleri üzerine etkisini belirlemek amacıyla tesadüf blokları deneme desenine göre 3 tekrarlamalı olarak yürütülmüştür. Araştırmada materyal olarak Sarı-85 çeşidi kullanılmış ve bitki boyu, bitkide dal sayısı, teknik sap uzunluğu, bitkide kapsül sayısı, kapsülde tohum sayısı, biyolojik verim, tohum verimi, bin tohum ağırlığı, sabit yağ oranı, sabit yağ verimi, yağ asidi kompozisyonu gibi özellikler incelenmiştir. Gübre dozlarına göre bitki boyu 47.73-38.90 cm, bitkide dal sayısı 5.76-3.86 adet/bitki, teknik sap uzunluğu 30.06-26.66 cm, kapsül sayısı 25.67-13.40 adet/bitki, kapsülde tohum sayısı 7.16-5.86 adet/kapsül, biyolojik verim 189.10-102.20 kg/da, tohum verimi 46.72-24.35 kg/da, bin tane ağırlığı 6.26-3.91 gr, sabit yağ oranı % 37.75-% 23.05 sabit yağ verimi 17.23-5.72 kg/da arasında saptanmıştır.Öğe Learning-based approaches for voltage regulation and control in DC microgrids with CPL(Mdpi, 2023) Güngör, Mustafa; Asker, Mehmet EminThis article introduces a novel approach to voltage regulation in a DC/DC boost converter. The approach leverages two advanced control techniques, including learning-based nonlinear control. By combining the backstepping (BSC) algorithm with artificial neural network (ANN)-based control techniques, the proposed approach aims to achieve accurate voltage tracking. This is accomplished by employing the nonlinear distortion observer (NDO) technique, which enables a fast dynamic response through load power estimation. The process involves training a neural network using data from the BSC controller. The trained network is subsequently utilized in the voltage regulation controller. Extensive simulations are conducted to evaluate the performance of the proposed control strategy, and the results are compared to those obtained using conventional BSC and model predictive control (MPC) controllers. The simulation results clearly demonstrate the effectiveness and superiority of the suggested control strategy over BSC and MPC.Öğe Paralel aktif güç filtresi kullanarak asenkron motorun reaktif güç kompanzasyonun PSCAD ile modellenmesi(Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi, 2022) Güngör, Mustafa; Asker, Mehmet Emin; Kurt, Muhammed BahaddinBu çalışmada, üç fazlı bir asenkron (ASM) motorun üç faz-üç telli gerilim beslemeli paralel aktif güç filtresi (PAGF) yardımı ile güç katsayısının (cosφ) düzeltilmesi amaçlı PSCAD/EMTDC yazılımı kullanılarak hazırlanan bir benzetim çalışması verilmiştir. Benzetim modeli üç fazlı bir asenkron motor, üç faz-üç telli gerilim beslemeli paralel aktif güç filtresi ve AC kaynaktan oluşmaktadır. Paralel aktif güç filtresini kontrol için anlık reaktif güç teorisi tekniğini kullanarak referans akımlar üretmektedir. Fabrikalar ve işletmelerde yoğun olarak kullanılagelen üç fazlı asenkron motorların şebekeden anlık olarak değişen reaktif güç talepleri olmaktadır. Bu güç talepleri pasif filtrelerle düzeltilebilse de birçok olumsuz yönü de bulunmaktadır. Gerçekleştirilen benzetim çalışması ile güç katsayısının hızlı bir şekilde düzeltilebildiği gösterilmiştir. Ayrıca, yapılan benzetim çalışmasında PAGF’nin dinamik yük şartlarına cevabı oldukça iyi olduğu alınan sonuçlardan anlaşılmaktadır.Öğe Sabit güçlü yüklere sahip doğru akım mikro şebekelerde öğrenme tabanlı gerilim regülasyonu(Dicle Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2024) Güngör, Mustafa; Asker, Mehmet EminGüç elektroniği tabanlı doğru akım (DA) dağıtım sistemleri, otomobil, uçak, gemi ve uydu gibi güç sistemlerinde avantajları nedeniyle yaygınlaşmaktadır. Ancak, güç elektroniği dönüştürücü yükleri sıkı bir şekilde kontrol edildiğinde sistemde kararsızlığa neden olabilir. Bu nedenle, DA mikro şebekelerinde (MŞ) sistemin kararlı bir şekilde çalışmasını sağlamak için hızlı ve dinamik yanıt elde etmek büyük önem taşır. Tez çalışması kapsamında ilk olarak, DA MŞ'de kararsızlığa neden olan, negatif empedans karakteristiğine sahip constant power loads (CPL) yani sabit güçlü yüklerin riski incelenmiştir. İdeal bir düzenlemeye sahip DA/DA dönüştürücünün, bir giriş filtresiyle birleştirildiğinde kararsız davranışa yol açabileceği belirlenmiştir. Çeşitli durumlar incelenmiş ve kararlılık koşulları ortaya konmuştur. Bununla birlikte DA/DA dönüştürücülerin CPL ile ilişkilendirilerek kararsız dinamik davranışlarının transfer fonksiyonları türetilmiştir. Bu transfer fonksiyonları, kontrol değişiklikleri ve dirençli yük durumlarında açık ve kapalı döngüdeki kararsızlıkları analiz etmek için kullanılmıştır. CPL'ler tarafından yüklenen DA/DA güç elektroniği dönüştürücüleri için literatürde çeşitli kontrol yöntemleri önerilmiştir. Pasif sönümleme stratejileri basit ve etkilidir, ancak maliyetlidir ve fiziksel kısıtlamalarla sınırlıdır. Aktif sönümleme yöntemleri, sanal elemanları taklit ederek sistemi stabilize etme yeteneğine sahiptir. Ancak, bu yöntemlerde yük performansından ödün verilme riski vardır. Bu nedenle, doğrusal olmayan kontrol yöntemlerinin kullanımı, büyük sinyal anlamında kararlılık sağlamak için zorunlu hale gelir. Tez çalışmasında tasarlanan kontrolörün etkinliğini göstermek amacıyla, literatürde yaygın olarak kullanılan sağlam kontrol stratejileriyle benzetim sonuçları karşılaştırılmıştır. Bu stratejilerden ilki olan backstepping control (BSC) yani geri adım kontrol, bir DA/DA yükseltecinin gerilim regülasyonu, kararlılığı ve referans güç izleme problemlerini çözmek için etkili bir doğrusal olmayan kontrol yöntemidir. BSC kontrolü ile birlikte çalışan non-linear observation (NDO) yani lineer olmayan bozulma gözlemcisi, belirsiz yük değişimini tahmin etmek için kullanılarak sistem dinamiklerini iyileştirir. Karşılaştırma amacıyla kullandığımız BSC kontrolörü, uyarlamalı geri adımlama algoritması kullanılarak tasarlanmıştır. Koordinat dönüşümü ve NDO kullanılarak, sistem kararlılığını sağlamak ve yük değişimini izlemek için kontrol parametreleri önceden ayarlanmıştır. İkincisi olan model predictive control (MPC) yani model öngörülü kontrol yöntemi, güç dönüştürücüler kontrol alanında performansı geliştirmek için etkili bir yöntem olarak bilinmektedir. MPC yönteminin temelinde, belirli bir zaman dilimi boyunca gelecekteki davranışı içeren bir optimizasyon problemini çözen ve doğrusal olmayan durumları göz önüne alarak kontrol sinyali elde eden bir yöntem vardır. MPC, gerçek zamanlı optimal kontrol kararlarını tahminlere dayanarak hesaplamaktadır. Literatürde, güç dönüştürücülerin büyük bir kısmına MPC algoritması uygulanmış ve geleneksel yöntemlere göre daha iyi sonuçlar verdiği ifade edilmiştir. Bu tez çalışmasında, yapay sinir ağı (YSA) kullanılarak geliştirilen öğrenme tabanlı lineer olmayan kontrol modeli, CPL problemine çözüm sunacaktır. Tasarlanan kontrolör, merkezi olmayan bir kontrol hiyerarşisiyle yönetilen bağımsız bir DA MŞ'nin, CPL yüklerin olumsuz etkilerine karşı sağlam bir kontrol stratejisi tasarlamayı amaçlamaktadır. Öğrenme tabanlı tasarlanan modelde, DA kaynak tarafındaki gerilim bir DA/DA yükseltici dönüştürücü üzerinden CPL ve omik dirençten oluşan karışık bir yüke iletilmektedir. Öğrenme tabanlı kontrol tasarımı, MATLAB/Simulink'te gerçekleştirilen benzetim çalışmalarında gösterildiği üzere, CPL yük değişimleri sırasında kararlılık, hızlı tepki ve doğru gerilim izleme sağlamak için etkili bir yöntemdir. Bu tasarım, geleneksel kontrol yöntemleri ile yukarıda bahsi geçen BSC ve MPC kontrol yöntemlerine göre daha düşük gerilim salınımları, daha hızlı oturma süresi gibi üstünlükler sunmaktadır. YSA'nın tasarımı, BSC kontrolörden elde ettiğimiz 200000 satırlık veriler kullanılarak bir sinir ağının eğitilmesini içerir. Eğitilen yapay sinir ağı daha sonra gerilim regülasyonu ve kontrolü için tasarlanan model tasarımında kullanılır. Sonuç olarak, tasarlanan kontrol stratejisinin performansını değerlendirmek için kapsamlı benzetim çalışmaları gerçekleştirilir. Elde edilen sonuçlar, geleneksel oransal integral (PI), BSC ve MPC kontrolörleri kullanılarak elde edilen sonuçlarla karşılaştırılır. Benzetim sonuçları, önerilen kontrol stratejisinin PI, BSC ve MPC üzerindeki etkinliğini ve üstünlüğünü açıkça göstermektedir.
