Tolleranza ai guasti nell'inverter a sorgente di tensione per l'azionamento del motore a induzione
Diagnosi dei guasti e riconfigurazione negli inverter mediante IA
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Questo libro esplora l'applicazione di tecniche di intelligenza artificiale (AI) per il rilevamento, la diagnosi e la riconfigurazione dei guasti in un inverter trifase a sorgente di tensione (VSI) che alimenta un motore a induzione. Lo studio si concentra sul miglioramento dell'affidabilità e dell'efficienza degli azionamenti per motori a induzione, affrontando i guasti più comuni dell'inverter, come quelli di circuito aperto e cortocircuito, utilizzando metodi basati sull'intelligenza artificiale come le reti neurali artificiali (ANN), il controllo logico fuzzy (FLC) e le reti neurali conv...
Questo libro esplora l'applicazione di tecniche di intelligenza artificiale (AI) per il rilevamento, la diagnosi e la riconfigurazione dei guasti in un inverter trifase a sorgente di tensione (VSI) che alimenta un motore a induzione. Lo studio si concentra sul miglioramento dell'affidabilità e dell'efficienza degli azionamenti per motori a induzione, affrontando i guasti più comuni dell'inverter, come quelli di circuito aperto e cortocircuito, utilizzando metodi basati sull'intelligenza artificiale come le reti neurali artificiali (ANN), il controllo logico fuzzy (FLC) e le reti neurali convoluzionali (CNN). La ricerca propone un sistema di tolleranza ai guasti che integra strategie di controllo intelligenti, tra cui il controllo diretto della coppia (DTC) e il controllo diretto della coppia con modulazione vettoriale spaziale (DTC-SVM), per migliorare la robustezza del sistema di azionamento del motore. I metodi proposti sono stati convalidati mediante simulazioni, dimostrando un'elevata precisione nel rilevamento e nella diagnosi dei guasti, nonché un'efficace riconfigurazione dell'inverter per mantenere la stabilità del sistema in condizioni di guasto.
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