Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Minimising of electromagnetic torque ripple of reluctance stepper motor

Bernat J., Kołota J., Stepień S.

Przegląd Elektrotechniczny

2012

R. 88, nr 9a

200-203

Reluctance stepper motors are commonly used in many cost-sensitive industrial and consumer applications, however they are affected by a large torque ripple, due to construction and phase unbalancing. This, in turn, may cause large vibrations on the load, especially in those systems with flexible elements. This research presents a technique of dynamics improvement by modification of voltage control signal of the variable reluctance stepper motor. The problem is solved by the electromagnetic field modeling using the time – stepping finite element method.

Reluktancyjne silniki krokowe są powszechnie wykorzystywane w wielu aplikacjach przemysłowych, jednakże ze względu na specyficzną budowę i niezrównoważone zasilanie faz silnika są one narażone na duże tętnienia momentu. To z kolei może spowodować duże wibracje na obciążeniu, szczególnie w systemach z elastycznymi elementami. Artykuł prezentuje modyfikację napięcia sterującego, uwzględniając wartości indukcyjności kolejno zasilanych faz silnika. Pole elektromagnetyczne modelu zostało rozwiązane metodą elementów skończonych.

Optimisation of neural network controller architecture in DC motor model

Józefowicz K., Kołota J., Stepień S.

Journal of Applied Computer Science

2008

Vol. 16, nr 2

81-88

The past few years have witnessed a dynamic growth variety of neural network applications. Range of these applications is very wide especially in industrial process control. As in nature, the neural network is determined by the connections between the elements, and we can train its to perform the particular function by adjusting special values (weights between elements) [1,4,7]. This paper presents DC motor model controlled by neural network Proportional-Derivate controller in comparison with classic PD controller. The research concern different network architectures and training functions. The models are presented and the experimental results signals are shown using graphical charts.