Sanftes Starten von Induktionsmotoren

ISBN-13: 9786203149319 / Niemiecki / Miękka / 108 str.

Syed Abdul Rahman Kashif

Opis

Das Einschalten des Einschaltstroms und Pulsationen des induzierten Drehmoments beeinflussen die Leistung eines Induktionsmotors. Künstliche neuronale Netze (ANNs) und ein adaptives Neuro-Fuzzy-Inferenzsystem (ANFIS) können die Leistung des Motors verbessern, indem sie ein Steuersystem herstellen, das einen reibungslosen Start des Induktionsmotors ermöglicht. Das dynamische Modell einer Induktionsmaschine in verschiedenen Referenzrahmen wurde mit Matlab Simulink implementiert. Auf Rückkopplungsausbreitung basierende und radiale neuronale Netze wurden mit Daten trainiert, die unter Verwendung von Simulationen erhalten wurden, um verschiedene Parameter abzuschätzen, die von ANFIS benötigt werden, um den Zündwinkel von hintereinander verbundenen Thyristorpaaren in einem Wechselspannungsregler anzupassen. Einschaltstrom und Drehmomentpulsationen wurden signifikant reduziert. Radiale Basis- und Feed-Forward-Neuronale Netze wurden für Offline- und Online-Training, Trainingszeit, für Implementierungen erforderlichen Speicher, Anzahl der Neuronen, Berechnungsverfahren und -algorithmen, Zuverlässigkeit des Systems und die wichtigsten Implementierungskosten verglichen. Künstliche neuronale Netze und das adaptive Neuro-Fuzzy-Inferenzsystem wurden mithilfe von Toolboxen in Matlab Simulink entwickelt.

O autorze

Kashif, Syed Abdul Rahman Syed Abdul Rahman Kashif hat seinen B.Sc. und M.Sc. in elektrischer Energie, 2005 bzw. 2008, von der University of Engineering and Technology, Lahore. Derzeit promoviert er und ist Dozent am Fachbereich Elektrotechnik der UET in Lahore. Sein Hauptforschungsgebiet sind Anwendungen der künstlichen Intelligenz in elektrischen Antrieben.