Optymizacja sprawności silnika indukcyjnego z zastosowaniem algorytmów sztucznej inteligencji

• Autorzy: Pieńkowski Krzysztof

Warianty tytułu

EN

Efficiency optimization of induction motor with application of algorithms of artificial intelligence

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono algorytmy optymizacji sprawności silnika indukcyjnego, czyli minimalizacji strat mocy silnika indukcyjnego. Rozpatrywane algorytmy optymizacji sprawności silnika indukcyjnego należą do nowoczesnych algorytmów sztucznej inteligencji. Zagadnienia optymizacji sprawności silnika indukcyjnego mają duże znaczenie w układach napędowych z silnikami indukcyjnymi klatkowymi, które pracują często przy zmiennych obciążeniach, mniejszych od znamionowych. Jest to powodem nieoptymalnej pracy silnika przy wartości sprawności mniejszych od znamionowej. W artykule omówiono ogólne strategie sterowania silnika indukcyjnego klatkowego zapewniające optymizację sprawności silnika indukcyjnego: sterowanie z optymalizacją wartości wybranej wielkości elektromagnetycznej, sterowanie oparte na modelu strat mocy silnika, sterowanie poszukiwawcze oraz sterowanie hybrydowe, stanowiące połączenie kilku strategii sterowania. Dla realizacji tych strategii optymizacji sprawności silnika zastosowano metody sztucznej inteligencji. W artykule przedstawiono następujące metody sztucznej inteligencji: metody sterowania rozmytego, metody sztucznych sieci neuronowych, algorytmy genetyczne i metodę roju cząstek. Omówiono zasady działania i właściwości poszczególnych algorytmów sztucznej inteligencji w zastosowaniach do optymizacji sprawności silnika indukcyjnego. Dla poszczególnych opisywanych algorytmów sztucznej inteligencji przedstawiono przekształtnikowe układy sterowania polowo zorientowanego silnika indukcyjnego, zapewniające realizację optymizacji sprawności silnika podczas eksploatacji układu napędowego.

EN

In the paper, the optimization algorithms of induction motor efficiency, that is the minimization of power losses of induction motor is presented. The considered optimization algorithms of induction motor efficiency can be classified as the modern algorithms from the group of artificial intelligence. The problems of improvement of induction motor efficiency is very important in electrical drive systems, that are often operated with the mechanical loads lower than nominal load. This is the reason of non-optimal operation of induction motor with the efficiencies considerably lower than rated efficiency. In the article, the general control strategies used for optimization of induction motor efficiency are presented and discussed: the Simple State Control, the Loss Model Control, the Search Control and the methods of hybrid control, that are combinations of several basic strategies. For the realization of these control strategies for efficiency optimization, the control methods of artificial intelligence have been implemented: the Fuzzy Control, the Artificial Neural Network, the Genetic Algorithms end the Particle Swarm Optimization. The principles of operation and the properties of individual methods of artificial intelligence, applied for induction motor efficiency, have been discussed. The field-oriented control systems of induction motor, with control blocks used for realization of individual control methods of artificial intelligence are presented.

Słowa kluczowe

PL

silnik indukcyjny klatkowy; optymizacja sprawności silnika; metody sztucznej inteligencji

EN

squirrel-cage induction motor; optimization of motor efficiency; methods of artificial intelligence

• Wydawca: Wydawnictwo "Druk-Art" SC
• Czasopismo: Napędy i Sterowanie
• Rocznik: 2019
• Tom: R. 21, nr 2
• Strony: 78--82
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., rys.

Twórcy

autor

Pieńkowski Krzysztof

• Politechnika Wrocławska, Katedra Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych

Bibliografia

• [1] Abrahamsen F.: Energy Optimal Control of Induction Motor Drives. Ph.D. Thesis, Institut for Energiteknik, Aalborg Universitet, 2000.
• [2] Banach H.: Minimalizacja strat mocy w indukcyjnych silnikach trójfazowych pracujących ze zmiennym obciążeniem. Monografie, Politechnika Lubelska, 2013.
• [3] Mino-Aguilar G., Moreno-Eguilaz J.M., Pryymakt B., Peracaula J.: A Neural Network Based Optimal Rotor Flux Estymator for Eficiency Optimization of an Induction Motor Drive. Proc. Of ISIE’2006, Montreal, Quebec, Canada 2006.
• [4] Waheeda Beevi M., Sukesh Kumar A., Sibin H.S.: Optima operation of induction motors using artificial neural network based on particle swarm optimization (PSO). Proc. of Int. Conf. Greek Technologies (ICGT), Trivandrum, India 2012.
• [5] Hamid H.A., Amin M.A., Adel S.A., El-Gammal A.A.: New technique for maximum efficiency of induction motors based on Particle Swarm Optmization (PSO). Proc.of ISIE’2006, Montreal, Quebec, Canada 2006.
• [6] Spiegela R.J., Turnerb M.W., McCormick V.E.: Fuzzy-logic-based controllers for efficiency optimization of inverter-fed induction motor drives. „Fuzzy Sets and Systems” 137/2003.
• [7] Gilberto C.D. Sousa, Bimal K. Bose, John G. Cleland: Fuzzy Logic Based On-Line Efficiency Optimization Control of an Indirect Vector-Controlled Induction Motor Drive. IEEE Trans. on Ind. Electron., V. 42, No. 2, 1995.
• [8] Ranjith Kumar K., Sakthibala D., Palaniswami S.: Efficiency Optimization of Induction Motor Drive using Soft Computing Techniques. „Int. Journal of Computer Applications” 1/2010.
• [9] Archana D., Kalyani K., Prasad B.S.: Efficiency Optimization Control of Induction Motor Using Fuzzy Logic. Int. Journal of Soft Computing and Engineering (IJSCE), V. 2, Iss. 3, 2012.
• [10] Bazzi A.M., Krein P.T.: Review of Methods for Real-Time Loss Minimization in Induction Machines. IEEE Trans. on Ind. Appl., V. 46, No. 6, 2010.
• [11] Ta C.-M., Hori Y.: Convergence Improvement of Efficiency-Optimization Control of Induction Motor Drives. IEEE Trans. on Ind. Appl., V. 37, No. 6, 2001.