¿agodny rozruch silników indukcyjnych - Kashif, Syed Abdul Rahman
33,99 €
inkl. MwSt.
Versandkostenfrei*
Versandfertig in 1-2 Wochen
  • Broschiertes Buch

Pocz¿tkowy pr¿d rozruchowy i pulsacje w indukowanym momencie wp¿ywaj¿ na dziäanie silnika indukcyjnego. Sztuczne sieci neuronowe (ANN) i adaptacyjny system wnioskowania rozmytego neuro (ANFIS) mog¿ zwi¿kszy¿ wydajno¿¿ silnika poprzez stworzenie systemu sterowania, który zapewni¿by p¿ynny rozruch silnika indukcyjnego. Model dynamiczny maszyny indukcyjnej w ró¿nych uk¿adach odniesienia zaimplementowano za pomoc¿ programu Matlab Simulink. Uczono sieci neuronowe oparte na propagacji sprz¿¿enia zwrotnego i oparte na radialnej podstawie, z danymi uzyskanymi za pomoc¿ symulacji, w celu oszacowania…mehr

Andere Kunden interessierten sich auch für
Produktbeschreibung
Pocz¿tkowy pr¿d rozruchowy i pulsacje w indukowanym momencie wp¿ywaj¿ na dziäanie silnika indukcyjnego. Sztuczne sieci neuronowe (ANN) i adaptacyjny system wnioskowania rozmytego neuro (ANFIS) mog¿ zwi¿kszy¿ wydajno¿¿ silnika poprzez stworzenie systemu sterowania, który zapewni¿by p¿ynny rozruch silnika indukcyjnego. Model dynamiczny maszyny indukcyjnej w ró¿nych uk¿adach odniesienia zaimplementowano za pomoc¿ programu Matlab Simulink. Uczono sieci neuronowe oparte na propagacji sprz¿¿enia zwrotnego i oparte na radialnej podstawie, z danymi uzyskanymi za pomoc¿ symulacji, w celu oszacowania ró¿nych parametrów wymaganych przez ANFIS do regulacji k¿ta wyzwalania par tyrystorów po¿¿czonych plecami do siebie w regulatorze napi¿cia pr¿du przemiennego. Pr¿d rozruchowy i pulsacje momentu obrotowego zostäy znacznie zmniejszone. Porównano podstawy radialne i sieci neuronowe typu feed forward pod k¿tem treningu off-line i on-line, czasu uczenia, pami¿ci wymaganej do implementacji, liczby neuronów, procedur i algorytmów obliczeniowych, niezawodno¿ci systemu i najwäniejszych kosztów wdro¿enia. Sztuczne sieci neuronowe i system adaptacyjnego wnioskowania neuro rozmytego zostäy opracowane przy u¿yciu skrzynek narz¿dziowych w programie Matlab Simulink.
Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.
Autorenporträt
Syed Abdul Rahman Kashif hizo su B.Sc. y M.Sc. en Energía Eléctrica, en 2005 y 2008 respectivamente, de la Universidad de Ingeniería y Tecnología de Lahore. Actualmente está realizando su doctorado y es profesor en el Departamento de Ingeniería Eléctrica de la UET, Lahore. Su principal área de investigación son las Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Accionamientos Eléctricos.