Identyfikatory
Warianty tytułu
Implementation of ADALINE models in speed control structure of induction motor
Języki publikacji
Abstrakty
W niniejszym artykule przedstawiono strukturę sterowania prędkością silnika indukcyjnego, w której wykorzystano regulatory oparte o modele ADALINE. Opisane regulatory neuronowe zastosowano w torze regulacji prędkości, strumienia oraz prądów w strukturze bezpośredniego sterowania polowo zorientowanego przy wymuszeniu napięciowym. Zaimplementowane regulatory, oparte o teorię sieci neuronowych, stanowią układy adaptacyjne, które umożliwiają precyzyjne sterowanie, zapewniające dużą dynamikę odpowiedzi układu napędowego. Istotną zaletą proponowanych regulatorów jest uproszczona struktura oraz zredukowana liczba parametrów wyznaczanych w etapie projektowania. W publikacji przedstawione zostały badania symulacyjne prezentujące działanie opisywanej struktury sterowania układu napędowego z silnikiem indukcyjnym.
In this paper speed control structure with ADALINE models for drive with induction motor is presented. Described neural controllers are applied for speed, flux, and currents of direct filed oriented control supplied by voltage inverter. Implemented controllers, based on neural networks theory, are adaptive elements provide to precise control with fast response of the system for reference signal. Important advantage of proposed controllers is simplified structure and reduced the number of parameters designated in the design stage. The paper presents results of tests showing correct work of the described speed control structure of induction motor.
Słowa kluczowe
Rocznik
Tom
Strony
192--199
Opis fizyczny
Bibliogr. 10 poz., rys.
Twórcy
autor
autor
- Politechnika Wrocławska, Instytut Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych, ul Smoluchowskiego 19, 50-372 Wrocław, marcin.kaminski@pwr.wroc.pl
Bibliografia
- [1] BOSE B.K., Neural Network Applications in Power Electronics and Motor Drives, IEEE Trans. Industrial Electronics, 2007, Vol. 54, No. 1, 14–33.
- [2] YONGXIAN SONG, JUANLI MA, HANXIA ZHANG, NAIBAO HE, Digital implementation of neural network inverse control for induction motor based on DSP, 2nd International Conference on Future Computer and Communication (ICFCC), 2010, Vol. 1, 174–178.
- [3] KARANAYIL B., RAHMAN M.F., GRANTHAM C., On-line rotor resistance identification for induction motor drive with artificial neural networks supported by a simple PI stator resistance estimator, The Fifth Int. Conf. on Power Electronics and Drive Systems, 2003, Vol. 1, 433–438.
- [4] AGUIAR V.P.B., THEPONTES R.S., BRAGA A.P.S., DE AGUIAR S., A strategy for induction motor stator flux estimation using neural networks, Int. Conf. on Electrical Machines and Systems ICEMS, 2007, 1923–1927.
- [5] SITAO WU, CHOW T.W.S., Intelligent machine fault detection using SOM based RBF neural networks, IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2004, Vol. 3, 2077–2082.
- [6] OSOWSKI S., Sieci neuronowe do przetwarzania informacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2006.
- [7] SHOULING HE, XUPING XU, Hardware/Software Co-design of an ADALINE Based Adaptive Controller for a DC Motor, Journal of Computers, 2008, Vol. 3, No. 2, 29–36.
- [8] BOUDJEDAIMI M., WIRA P., OULD ABDESLAM D., DJENNOUNE S., URBAN J.-P., Voltage source inverter control with Adaline approach for the compensation of harmonic currents in electrical power systems, 34th Annual Conf. of IEEE Ind. Electronics Soc. IECON, 2008, 2708–2713.
- [9] ZHANG W., System Identification Based on Generalized ADALINE Neural Network, International Journal of Intelligent Control and Systems, 2006, Vol. 11, No. 1, 17–25.
- [10] ORŁOWSKA-KOWALSKA T., Bezczujnikowe układy napędowe z silnikami indukcyjnym, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 2003.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BPW6-0028-0021