Model reference adaptive flux observer based neuro-fuzzy controller for induction motor drive
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a model reference adaptive flux (MRAF) observer based neuro-fuzzy controller (NFC) for an induction motor (EM) drive. An improved observer model is developed based on a reference flux model and a closed-loop Gopinath model flux observer which combines current and voltage model flux observers. The d-axis reference flux linkage of the indirect field oriented control is provided by flux weakening method. Furthermore, a proportional-integral (PI) based flux controller is used to provide the compensation for the reference flux model by comparing the flux reference and the observed flux from Gopinath model flux observer. An improved self-tuned NFC is utilized as a speed controller for IM drive. The proposed NFC incorporates fuzzy logic laws with a five-layer artificial neural network (ANN) scheme. In the proposed NFC, parameters of the 4th layer are tuning online for the purpose of minimizing the square of the error. Furthermore, the design of normalized inputs make the proposed NFC suitable for variant size of IM with a little adjusting. A complete simulation model for indirect field oriented control of IM incorporating the proposed MRAF observer based NFC is developed in Matlab/Simulink. The performances of the proposed IM drive is investigated extensively at different dynamic operating conditions such as step change in load, step change in change in speed, parameter variations, etc. The performance of the proposed MRAF observer based NFC controller is found robust and potential candidate for high performance industrial drive applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».