Performance Analysis of PI, T1NFC, and T2NFC of Indirect Vector Control-Based Induction Motor Using DSpace-2812
Notice bibliographique
Résumé
A type 2 Neuro-Fuzzy torque controller for indirect vector control (IVC) based induction motor (IM) driving is presented in this work. In various operating modes, a linear fixed-gain proportional-integral (PI) based speed controller is employed in indirect vector control of an IM drive (IMD). To achieve high performance, the PI controller (PIC) requires precise and accurate gain parameters. The PIC gain values have been tuned for a specific operating point and may not perform satisfactorily when the load torque and operating point change. To enhance dynamic performance over a wide speed range and reduce load torque ripple, the PIC is replaced by a Type-1 neuro-fuzzy logic controller (T1NFC). The T1FLC is simple, easy to use, and successful at dealing with nonlinear control systems without the use of complex mathematical equations. Instead, it relies on simple logical rules that are decided by an expert. The T1NFC is replaced by a Type-2 neuro-fuzzy logic controller to enhance controller performance. Owing to the availability of three-dimensional control with type-reduction technique (i.e. Type-2 fuzzy sets and Type-2 reducer set) in the defuzzification process, the T2NFC effectively handles the large footprint of uncertainties compared to the T1NFC, whereas the T1NFC have only Type-1 fuzzy sets and a single membership function. The T2NFC using MATLAB Simulink is used to observe the induction motor performance characteristics like, stator phasor current, torque, and speed under various operating situations. T2NFC controllers provide better driving performance characteristics than PI and T1NFC controllers. When associated to the PI and T1NFC controllers, the suggested T2NFC greatly reduce the amount of ripple in the torque and stator current of the IM drive. Practical validation is also performed with a 3.7 KW IM drive and a DSP 2812 controller for real-time examination of the drive parameters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».