Powiadomienia systemowe
- Sesja wygasła!
- Sesja wygasła!
- Sesja wygasła!
Tytuł artykułu
Autorzy
Treść / Zawartość
Pełne teksty:
Identyfikatory
Warianty tytułu
Application of neural networks for state variables estimation of drive with permanent magnet synchronous motor
Języki publikacji
Abstrakty
W niniejszym artykule zaprezentowano analizę możliwości zastosowania sieci neuronowych w estymacji prędkości silnika synchronicznego z magnesami trwałymi. W celu realizacji tego zadania zastosowano jednokierunkowe wielowarstwowe sieci neuronowe (Multi Layer Perceptron Neural Network). Opisana została metodyka projektowania, ze szczególnym uwzględnieniem doboru struktury sieci neuronowej oraz postaci wektora wejściowego. Przedstawiono wybrane wyniki badań zaprojektowanego modelu neuronowego. Uzyskano bardzo wysoką dokładność odtwarzania prędkości silnika. Badania potwierdziły też odporność estymatora na zmiany rezystancji stojana maszyny. Obliczenia związane z opracowanym modelem wykonano w środowisku Matlab.
In this paper analysis of possibilities of neural network application for estimation of speed of permanent magnet synchronous motor is presented. In order to realize of this task Multi Layer Perceptron Neural Network are applied. Several design steps with particular emphasis on the selection of structure of neural network and organization of the input vector are described. Chosen results for prepared neural estimator are presented. High precision of speed estimation is obtained. Additionally changes of stator resistance are introduced during tests, even in such case reproduction of this state variable is very precise, tested model is robust. Calculations related to prepared model are realized in Matlab.
Słowa kluczowe
Rocznik
Tom
Strony
132--140
Opis fizyczny
Bibliogr. 9 poz., rys., tab.
Twórcy
autor
- Instytut Maszyn Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej, ul. Smoluchowskiego 19, 50-372 Wrocław
autor
- Instytut Maszyn Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej, ul. Smoluchowskiego 19, 50-372 Wrocław
autor
- Instytut Maszyn Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej, ul. Smoluchowskiego 19, 50-372 Wrocław
autor
- Instytut Maszyn Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej, ul. Smoluchowskiego 19, 50-372 Wrocław
Bibliografia
- [1]BOSE B.K., Neural Network Applications in Power Electronics and Motor Drives, IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 54, No. 1, 2007, 14–33.
- [2]DYRCZ K., ORŁOWSKA-KOWALSKA T., Induction motor speed and flux estimation using extended Kalman filter algorithm, Archives of Electrical Engineering, Vol. LII, No. 3, 2003, 269–290.
- [3]ELBULUK M.E., TONG L., HUSAIN I., Neural-Network-Based Model Reference Adaptive Systems for High-Performance Motor Drives and Motion Controls, IEEE Transactions on Industry Applications, Vol. 38, No. 3, 2002, 879–886.
- [4]HORI Y., SAWADA H., CHUN Y., Slow resonance ratio control for vibration suppression and disturbance rejection in torsional system, IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 46, No. 1, 1999, 162–168.
- [5]ORŁOWSKA-KOWALSKA T., Bezczujnikowe układy napędowe z silnikami indukcyjnymi, Oficyna Wydaw., PWr, Wrocław, 2003.
- [6]ORLOWSKA-KOWALSKA T., SZABAT K., Neural-network application for mechanical variables estimation of a two-mass drive system, IEEE Transaction on Industrial Electronics, Vol. 54, No. 3, 2007, 1352–1364.
- [7]OSOWSKI S., Sieci neuronowe, Oficyna wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 1994.
- [8]SZABAT K., ORLOWSKA-KOWALSKA T., Adaptive control of two-mass system using nonlinear extended kalman filter, 32nd Annual Conference on IEEE Industrial Electronics, IECON’06, 2006, 1539–1544.
- [9]ZAWIRSKI K., Sterowanie silnikiem synchronicznym o magnesach trwałych, Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, Poznań 2005.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-60ff387b-6465-40e4-b238-216002b826ec