Yazar "Yakut, Yurdagül Benteşen" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 3 / 3
  • [ X ]
    Öğe
    FIRÇASIZ DC MOTORUNUN HIZ KONTROLÜNDE PI KATSAYILARININ GRİ KURT OPTİMİZASYONU İLE BELİRLENMESİ VE FPGA UYGULAMASI
    (Kahramanmaras Sutcu Imam University, 2024) Yakut, Yurdagül Benteşen
    Doğru akım (DC) motorları, verimlilikleri, uzun ömürleri ve ayarlanabilir hız özellikleri nedeniyle birçok endüstride yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu motorların etkin bir şekilde kontrolü, geniş kullanım alanları göz önüne alındığında son derece önemli oldukları görülmektedir. Uygulama alanları değiştikçe, kontrol edilen motor parametreleri de farklılık göstermekte ve bu nedenle sanayi kullanımına uygun kontrol sistemlerinin geliştirilmesi gerekmektedir. Bununla birlikte, standart kontrolörler, genellikle matematiksel modellerin doğrusal olmayan ve belirsiz yapısı nedeniyle zorluklarla karşılaşmaktadır. Bu çalışma, fırçasız DC motor hız kontrolünde PI katsayılarının belirlenmesi amacıyla Gri Kurt Optimizasyonu (GKO) yöntemini kullanarak yeni bir yaklaşım sunmayı hedeflemektedir ve bu yöntem, bir FPGA üzerinde uygulanmıştır. Çalışma sürecinde, BLDC motor için bir kontrol stratejisi modeli MATLAB/Simulink kullanılarak geliştirilmiştir. Motorun hızı, kontrolör katsayılarını hesaplamak amacıyla belirli aralıklarla 300 rpm'den 600 ve 900 rpm'ye kademeli olarak artırılmıştır. GKO tekniği, ITAE maliyet fonksiyonunu kullanarak PI parametreleri olan Kp ve Ki'yi optimize etmiştir. Sonuçlar, geleneksel PI ve GKO-PI kontrolörlerinin referans hız ile karşılaştırılmasında, GKO-PI'nin daha yakın bir uyum sağladığını göstermiştir. Çoğu çalışmanın simülasyonlara odaklanmasının aksine, bu araştırma modeli donanım üzerinde test etmiştir ve özellikle BASYS3 FPGA eğitim kartı kullanılarak BLDC motorun sanayi ortamında daha yüksek hızlarda çalışabileceği optimize edilmiş GKO-PI yöntemi ile gösterilmiştir.
  • Küçük Resim
    Öğe
    A new control algorithm for increasing efficiency of PEM fuel cells – Based boost converter using PI controller with PSO method
    (Elsevier Ltd, 2024) Yakut, Yurdagül Benteşen; 0000-0003-3236-213X
    The single-stack fuel cell system is utilized extensively in several industries. Unfortunately, the main problems are its low efficiency and durability, and unsatisfied reliability, especially in the high-power situation. Due to its significant performance, which includes high output power, durability, and reliability, multi-stack fuel cell systems (MFCS) are becoming more and more attractive. In this study, it is aimed to develope a control algorithm in parallel structure in the Matlab/Simulink software for the efficient use of hydrogen fuel consumption of PEM fuel cells – based boost converter using PI controller with PSO method. Models of both single and parallel connected PEM fuel cells were created in Matlab using mathematical equations in this paper. The analysis made in the study were applied for both models. PEMFCs were connected in parallel and only one DC-DC converter was used for the entire system. According to the load change, the required number of cells are activated due to control algorithm to provide the required power. As a result, the proposed method reduces hydrogen consumption by approximately 5 times under the same load, while optimized parameters reduce output voltage oscillation.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Optimization of Proportional–Integral (PI) and Fractional-Order Proportional–Integral (FOPI) parameters using Particle Swarm Optimization/Genetic Algorithm (PSO/GA) in a DC/DC converter for Improving the performance of proton-exchange membrane fuel cells
    (Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI), 2024) Yakut, Yurdagül Benteşen
    In this article, the control of a DC/DC converter was carried out using the proposed methods of conventional PI, PSO-based PI, PSO-based FOPI, GA-based PI, and GA-based FOPI controllers in order to improve the performance of PEMFCs. Simulink models of a PEMFC model with two inputs—hydrogen consumption and oxygen air flow—and with controllers were developed. Then, the outputs of a system based on conventional PI were compared with the proposed methods. IAE, ISTE, and ITAE were employed as fitness functions in optimization algorithms such as PSO and GA. Fitness function value, maximum overshoot, and rising time were utilized as metrics to compare the performance of the methods. PI and FOPI parameters were optimized with the proposed methods and the results were compared with traditional PI in which the optimum parameters were determined by an empirical approach. This research study indicates that the proposed methods perform better than the conventional PI method. However, it becomes apparent that the GA-FOPI approach outperforms the others. The simulation result also shows that the PEMFC model with conventional PI and FOPI controllers in which the controller parameters are tuned using PSO and GA has an acceptable control performance.