Günümüzde üretim maliyeti düşük, performansı yüksek ve kolay denetlenebilen motorların kullanımı ön plana çıkmaktadır. Bundan dolayı basit ve dayanıklı yapısı, ucuz maliyeti, düşük ataleti, yüksek hızı ve verimi ile Anahtarlamalı Relüktans Motorlar (ARM'ler) günümüzde giderek kullanımı artmaya başlayan elektrik makineleridir. ARM'ler birçok avantaja sahip olmalarına rağmen, yakın zamana kadar çok fazla kullanım alanı bulamamışlardır. Bunun en önemli nedenleri arasında rotor konumunun bilinmesinin gerekliliği ve dolayısıyla bir pozisyon sensörüne gereksinim duyulması, torkta meydana gelen ani çökmeler ve bunun sonucunda oluşan tork dalgalılığı ve akustik gürültü gösterilebilir. ARM'lerin en büyük dezavantajı olan tork dalgalılığı üzerine yapılan birçok çalışmada bu problem, motorun fiziksel yapısı, sürme devresi ya da kontrol devresi üzerinden çözülmeye çalışılmıştır. Bu tez çalışmasında 5 fazlı U Tipli Segmental Rotorlu 10/8 Anahtarlamalı Relüktans Motorun (ST-ARM) tork salınımlarının azaltılması hedeflenmiştir. Tork salınımlarını azaltmak için ST-ARM'nin faz kontrolünü sağlayan tetikleme sinyali önerilmiştir. Önerilen sinyaldeki tetikleme açılarının optimum değerleri, Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Diferansiyel Gelişim Algoritması (DGA) gibi sezgisel algoritmalar kullanılarak belirlenmiştir. Ayrıca, sezgisel algoritmaların parametre değişiminin tork salınımları üzerindeki etkisi de belirlenmiştir. ST-ARM'nin matematiksel ifadeleri kullanılarak Matlab/Simulink ortamında model oluşturulmuştur. Sezgisel algoritma uygulamaları için bu model kullanılmıştır. PSO ve DGA ile belirlenen tetikleme sinyali, dsPIC33EP512MU810 işlemcili SnadPIC PIC Microchip Geliştirme Kartı ile H-köprü sürücü devresine uygulanmış ve ST-ARM bu sürücü ile çalıştırılmıştır. ST-ARM'nin tork değeri FUTEK markanın TRD300 model tork sensörü ile ölçülmüştür. Deneysel çalışmaların sonuçları incelendiğinde ST-ARM, DGA ve PSO yazılımından elde edilen tetikleme açılarıyla çalıştırıldığında her iki yöntemle de elde edilen tork salınımları hedeflenen %56'lık tork salınımının altında kalmıştır. Bu da bu tez çalışmasındaki DGA ve PSO yazılımlarının her ikisinin de ST-ARM'nin tork salınımlarının azaltılmasında başarılı bir performans sergilediğini göstermektedir. Bu tez çalışmasındaki sezgisel algoritma yazılımlarından DGA'nın PSO'ya göre daha başarılı olduğu deneysel sonuçlardan görülmüştür. Ayrıca, PSO ve DGA parametreleri değiştirilerek ST-ARM'nin tork salınımları, yüklü çalışma durumunda %29.46, yüksüz çalışma durumunda %23.5 değerlerine düşürülmüştür.
Nowadays, the usage of the electric motors that is low cost, high performance, easy controllable stands out. Switched reluctance motors (SRMs) have low cost, low inertia, high speed, high efficiency, simple and robust construction. Therefore, the usage of SRMs increases day by day. Although SRMs have several advantages, it has not found much use field from reasons such as the necessity of knowing the rotor position, the need for a position sensor, the sudden collapses that occurred in torque, the torque ripples and acoustic noise. The biggest disadvantage of SRMs is the torque ripple. In previous studies, this problem was tried to solve on the physical structure, driving circuit and control circuit of SRMs. In this thesis study, the torque ripples of 10/8 switched reluctance motor (ST-SRM) which consists of 5 phase-U type segmental rotor was tried to decrease. To reduce torque ripples, triggering signals that provide phase control were proposed. The optimum values of triggering angles in proposed signal were determined by using heuristic algorithms such as Particle Swarm Optimization (PSO) and Differential Evolution Algorithm (DEA). Besides, the effects of heuristic algorithm parameter changes on torque ripples of ST-SRM were determined. The model in Matlab/Simulink was formed by using the mathematical expressions of ST-SRM. This model was used for heuristic algorithms. The triggering signal determined by PSO and DEA was applied to H-bridge driver circuit through the SnadPIC PIC Microchip development board with dsPIC33EP512MU810. The torque value of ST-SRM was measured by FUTEK TRD model torque sensor. By examining the results of the experimental study, it was shown that the torque ripples of ST-SRM is remained under targeted ripple value of %56. These results showed that both PSO and DEA are successful in decreasing of torque ripples of ST-SRM. When the results were compared, it was emerged that PSO is more successful than the DEA for the torque ripples. Besides, by varying the parameters of PSO and DEA, the torque ripples of ST-SRM were decreased to %29.46 for loaded study, to %23.5 for unloaded study, respectively.