Abstrakt
W artykule przedstwaiono algorytmy estymacji rezystancji wirnika i indukcyjności wzajemnej w zamkniętym układzie sterowania prędkości silnika indukcyjnego klatkowego. Do wyznaczenia rezystancji wykorzystano algorytm oparty na porównaniu modelu napięciowego i prądowego silnika. Do wyznaczania indukcyjności wykorzystano, znaną z literatury, zależność modelu multiskalarnego. Wyznaczane w stanie ustalonym parametry zapisywane są w dwu warstwowej sieci neuronowej.Do uczenia sieci zastosowano metodę wstecznej propagacji, ze zmiennym współczynnikiem uczenia. Zastosowano uczenie na bieżąco, które było zatrzymywane lub wznawiane zależnie od poziomu błędu uczenia. Przedstawiono badania symulacyjne i eksperymentalne z wykorzysaniem napędu o mocy 1,1kW.
Autorzy (3)
Cytuj jako
Pełna treść
pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Publikacja w czasopiśmie
- Typ:
- artykuł w czasopiśmie z listy filadelfijskiej
- Opublikowano w:
-
IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS
nr 55,
strony 1783 - 1794,
ISSN: 0278-0046 - Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2008
- Opis bibliograficzny:
- Włas M., Krzemiński Z., Toliyat H.: Neural Network - Based Parameters Estimations Of Induction Motors// IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS. -Vol. 55., nr. nr 4 (2008), s.1783-1794
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 128 razy
Publikacje, które mogą cię zainteresować
Prototyp modelu systemu samouczącego do prognozowania stężenia pyłu PM10 w powietrzu atmosferycznym
- C. Orłowski,
- A. Sarzyński,
- M. Sarzyńska