• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文会议>2014 International Conference on Electrical Sciences and Technologies in Maghreb >Contribution to the Neural network speed estimator for sensor-less fuzzy direct control of torque application using double stars induction machine
【24h】

Contribution to the Neural network speed estimator for sensor-less fuzzy direct control of torque application using double stars induction machine

机译：对使用双星感应电机的扭矩应用的无传感器模糊直接控制的神经网络速度估计器的贡献

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

The main objective of this paper is to study of adaptive speed estimator for a double start induction machine using an artificial neural network to estimate the speed with a fuzzy direct control of torque for the converter switches. The estimation algorithm uses the current& voltage stator values combined with an intelligent adaptive mechanism (MRAS) based on an artificial neural network (ANN) to estimate rotor speed, also a simple Proportional-Integrator (PI) used as speed controller. Thus hysteresis comparators used on the classical method of direct control of torque has been replaced by fuzzy blocs. As results we achieved can be summarised as follows: 1-amelioration the responding time of the system 2-Minimization of the torque ripples. 3-Minimization of the current total harmonic distortion.
机译：本文的主要目的是研究一种双启动感应电机的自适应速度估计器，该方法使用人工神经网络通过变矩器转矩的模糊直接控制来估计速度。估计算法将电流和电压定子值与基于人工神经网络（ANN）的智能自适应机制（MRAS）结合在一起，以估计转子速度，该简单的比例积分器（PI）用作速度控制器。因此，在经典的直接转矩控制方法上使用的磁滞比较器已被模糊集团所取代。作为结果，我们可以总结如下：1改善系统的响应时间2最小化转矩脉动。 3-最小化当前总谐波失真。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号