Artificial neural network control of the synchronous generator AVR with unbalanced load operating conditions
العناوين الأخرى
السيطرة بأستخدام الشبكات العصبية الأصطناعية على منظم الجد الأوتوماتيكي للمولد التزامني في ظروف التشغيل الأحمال الغير متوازنة
المؤلفون المشاركون
Jawad, Helen Jasim
Hasan, Fadil Abbas
المصدر
Engineering and Technology Journal
العدد
المجلد 28، العدد 17 (31 يناير/كانون الثاني 2010)10ص.
الناشر
تاريخ النشر
2010-01-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص AR
يقدم هذا البحث كيفية استخدام الشبكات العصبية الصناعية كمسيطر ذكي على منظم جهد الإخراج الأتوماتيكي في المولد التزامني الثلاثي الأطوار في ظروف التشغيل مع للأحمال ثلاثية الأطوار الغير متزنة.
استخدمت الشبكة العصبية الموصوفة للسيطرة على النظام اللاخطي للتدليل على فاعلية الشبكات العصبية مع السواقات اللاخطية.
قييم في هذه الدراسة أداء نموذج المحاكاة لمسيطر الشبكة العصبية في منظم الجهد الأتوماتيكي عند مدى واسع الأحمال الغير متزنة.
تم حساب معامل التباين كمؤشر للتشغيل الأمثل و تمت مقارنة قيمة لمختلف أنواع التغذية العكسية و مختلف ظروف التشفيل للحمل الغير متزن.
قدمت طريقة السيطرة المثلى و التي كان فيها متوسط معامل التباين في المسيطر العصبي حوالي (1.105 %)، في حين أن متوسط معامل التباين في وحدة التحكم التقليدية PI (التناسلية التكاملية حوالي) (2.035 %).
الملخص EN
This paper proposes the using of artificial neural networks (ANNs') to control the synchronous generator automatic voltage regulator (AVR), with unbalance load operating conditions.
The neural network for control a nonlinear system is described and used to demonstrate the effectiveness of the neural network for control the drives with nonlinearities.
In this study, performances of a simulated neural network AVR evaluated for a wide range of unbalanced loads operating conditions.
The variance factors are calculated, as an indicator of optimum operation, and their values are compared for different feedback signals and various unbalanced operating conditions.
The optimum control is introduced, which gives an average variance factor in ANN controller is about 1.105 %, whereas the average variance factor in traditional PI controller is about 2.035 %.
Keywords : Synchronous generator, automatic voltage regulator, unbalanced load, neural network controller.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Hasan, Fadil Abbas& Jawad, Helen Jasim. 2010. Artificial neural network control of the synchronous generator AVR with unbalanced load operating conditions. Engineering and Technology Journal،Vol. 28, no. 17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-262756
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Hasan, Fadil Abbas& Jawad, Helen Jasim. Artificial neural network control of the synchronous generator AVR with unbalanced load operating conditions. Engineering and Technology Journal Vol. 28, no. 17 (2010).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-262756
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Hasan, Fadil Abbas& Jawad, Helen Jasim. Artificial neural network control of the synchronous generator AVR with unbalanced load operating conditions. Engineering and Technology Journal. 2010. Vol. 28, no. 17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-262756
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references.
رقم السجل
BIM-262756
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر