Linear least squares and genetic algorithm based induction motor identification and classification by performing a locked rotor test at variable frequency
المؤلفون المشاركون
Gassara, Nadir
Bahloul, Wissem
Chaabene, Mahir
Kamoun, M. B. A.
المصدر
العدد
المجلد 7، العدد 2 (30 يونيو/حزيران 2011)، ص ص. 257-269، 13ص.
الناشر
تاريخ النشر
2011-06-30
دولة النشر
الجزائر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
العلوم الهندسية والتكنولوجية (متداخلة التخصصات)
الموضوعات
الملخص EN
Induction motors (IM) has different rotor types : single cage, double cage or deep bar cage.
In major applications, any induction motor is represented by a single cage model which is not suitable to characterize the dynamic behavior of all IMs.
In fact, IM robust control depends mainly on the IM model and on the accuracy of the parameters identification.
This paper presents the modeling of the single cage, double cage and deep bar induction motor by using a Model of Invariant Parameters.
An offline IM identification based upon steady state electric quantities (voltage, stator current and active power) is developed by performing a locked rotor test for different frequencies.
The linear Least Squares Technique (LST) and the Genetic Algorithm (GA) are used.
The sensitivity to measurement errors is evaluated for each method.
Thus the GA identification is used to classify the motor according to its rotor type.
The approach is simulated using Matlab 7.1.0, and applied to twenty IM with known manufacturer parameters and rotor types.
These parameters are used to establish a simulation database so as to validate the classification and identification procedure.
GA is judged more efficient since it persists and converges for a measurement noise of 5 %.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Gassara, Nadir& Bahloul, Wissem& Chaabene, Mahir& Kamoun, M. B. A.. 2011. Linear least squares and genetic algorithm based induction motor identification and classification by performing a locked rotor test at variable frequency. Journal of Electrical Systems،Vol. 7, no. 2, pp.257-269.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-291099
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Gassara, Nadir…[et al.]. Linear least squares and genetic algorithm based induction motor identification and classification by performing a locked rotor test at variable frequency. Journal of Electrical Systems Vol. 7, no. 2 (Jun. 2011), pp.257-269.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-291099
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Gassara, Nadir& Bahloul, Wissem& Chaabene, Mahir& Kamoun, M. B. A.. Linear least squares and genetic algorithm based induction motor identification and classification by performing a locked rotor test at variable frequency. Journal of Electrical Systems. 2011. Vol. 7, no. 2, pp.257-269.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-291099
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 268-269
رقم السجل
BIM-291099
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