Development of a self-tuned neuro-fuzzy controller for induction motor drives
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
In This work a novel adaptive neuro-fuzzy (NF) based speed control of an induction motor (IM) is presented. The proposed neuro-fuzzy controller (NFC) incorporates fuzzy logic laws with a five-layer artificial neural network (ANN) scheme. In this controller only three membership functions are used for each input keeping in mind for low computational burden, which will be suitable for real-time implementation. Furthermore, for the proposed NFC an improved self-tuning method is developed based on the IM theory and its high performance requirements. The main task of the tuning method is to adjust the parameters of the fuzzy logic controller (FLC) in order to minimize the square of the error between actual and reference outputs. This work also demonstrates how the proposed NFC can easily be adjusted to work with different size of induction motors. A complete simulation model for indirect field oriented control of IM incorporating the proposed NFC is developed. The performance of the proposed NFC based IM drive is investigated extensively at different operating conditions in simulation. In order to prove the superiority of the proposed NFC, the results for the proposed controller are also compared to those obtained by a conventional PI controller. The proposed NFC based IM drive is found to be more robust as compared to conventional PI controller based drive and hence found suitable for high performance industrial drive applications.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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