Simulation model of direct torque control for induction motor based on artificial neural networks
Joint Authors
Khudayr, Sadi A.
Jalal, Kanan Ali
al-Shaikhli, A. K. M.
Source
Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering
Issue
Vol. 7, Issue 2 (31 Dec. 2007), pp.1-8, 8 p.
Publisher
Publication Date
2007-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
8
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
أصبحت سيطرة العزم المباشر من المسيطرات الشائعة الاستخدام للسيطرة على المحركات الحثية في العقدين الأخيرين، و ذلك بسبب بساطة تركيبها و دقة المنظومات التي تعمل من خلالها و سرعة الاستجابة للعزم المطلوب، مقارنة مع المسيطرات الأخرى.
إلا أنه في نفس الوقت توجد بعض المشاكل، خصوصا في حالات بدء التشغيل و الانتقال من حالة تشغيل إلى أخرى، مما يؤدي إلى حصول تموجات في فيض الساكن و العزم الناتج، لذا فهي تحتاج الى دقة في معرفة و تخمين قيمة الفيض و من ثم تحديد العزم المطلوب.
تم في هذا البحث تصميم و محاكاة شبكات عصبية اصطناعية متعددة الطبقات بعدد إثنين، لتنفيذ مسيطر العزم المباشر لمحرك حثي ثلاثي الطور لغرض التخمين و السيطرة على قيم العزم الكهرومغناطيسي و فيض الساكن و زاوية الفيض و عند ترددي تقطيع مختلفين، حيث تتكون كل شبكة عصبية من ثلاث طبقات، تتكون الطبقة الأولى من أربع خلايا عصبية تمثل الإدخال (فولتيات و تيار الساكن) في حين تتكون الطبقة الثالثة من ثلاث خلايا عصبية تمثل الإخراج (العزم الكهرومغناطيسي و فيض الساكن، و زاوية الفيض).
تم استخدام الخوارزمية ذات الانتشار العكسي المطورة في تدريب الشبكات العصبية المقترحة، و تم تدريبها و اختبارها بعد أن تم نمذجة المعادلات و العلاقات الرياضية الخاصة بهذا النوع من المسيطرات لغرض الحصول على معلومات الإدخال و الإخراج.
تمت النمذجة و المحاكاة باستخدام المختبر الرياضي MATLAB، و قورنت النتائج المتحصلة من حيث سرعة التنفيذ و الدقة.
Abstract EN
Direct torque control became the most popular technique for induction motor control through the last two decades, because of its simple structure, accurate and fast torque response, but it has some drawbacks such as torque and stator flux ripples.
Therefore, an accurate and fast estimation of stator flux and torque values is required.
In this paper a proposed model for two Multi-layers Feed-Forward Neural Network (MFFNN) to simulate and train the direct torque control data of three phase induction motor for estimation of electromagnetic torque, stator flux, and flux angle at two different sampling frequencies.
The feed-forward neural networks proposed consist of three layers.
The input layer consists of four neurons (stator voltages and currents) and the output layer consists of three neurons (electromagnetic torque, stator flux and flux angle).
Quick back-propagation algorithm is used to train the proposed networks.
Simulation model is performed using MATLAB.
The results have been compared according to computation time and accuracy.
American Psychological Association (APA)
al-Shaikhli, A. K. M.& Khudayr, Sadi A.& Jalal, Kanan Ali. 2007. Simulation model of direct torque control for induction motor based on artificial neural networks. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering،Vol. 7, no. 2, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-276663
Modern Language Association (MLA)
al-Shaikhli, A. K. M.…[et al.]. Simulation model of direct torque control for induction motor based on artificial neural networks. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering Vol. 7, no. 2 (Dec. 2007), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-276663
American Medical Association (AMA)
al-Shaikhli, A. K. M.& Khudayr, Sadi A.& Jalal, Kanan Ali. Simulation model of direct torque control for induction motor based on artificial neural networks. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering. 2007. Vol. 7, no. 2, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-276663
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 7-8
Record ID
BIM-276663
