Artificial neural network based speed controller for induction motors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an intelligent indirect field oriented control (IFOC) technique for saturated induction motor (IM) drives in order to achieve high dynamic performance and wide operating range. The IFOC of IM drives has been traditionally carried out using linear proportional-integral (PI) controllers. As an IM is a nonlinear device due to the saturation phenomenon, conventional PI-IFOC methods provide poor performance, limited disturbance rejection capability and longer convergence time. The artificial neural network (ANN) has been widely used as an intelligent controller for nonlinear systems. ANN provides an adaptive learning ability to the controllers to better characterize the system dynamics for achieving accurate and fast responses. However, due to the iterative nature of neural networks, training of the ANN is excessively slow for saturated IM drives. In this paper, a novel neural network map (NNM) is developed to find input weights of the neurons; without the need for any recurrent training process. The proposed technique is applied on a 3-phase 4-pole 208V ¼ hp IFOC-IM drives. Both the simulation and experimental investigation have been carried out for the same motor drive, and the results are depicted and analyzed in this paper. A relative comparison between the PI controller and the proposed NNM based ANN controller indicates that the ANN mapping controller yields superior performance.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle