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PARAMETER IDENTIFICATION USING NEURAL NETWORKS IN A VECTOR - CONTROLLED INDUCTION MOTOR DRIVE

机译:矢量控制感应电动机驱动中使用神经网络的参数识别

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摘要

Field-oriented techniques utilizing microprocessors are now widely used for the control of induction motor drives in high-performance applications. Two generic types of field-oriented control, direct and indirect, are available to compute the rotor flux. The indirect scheme, because of its simple sensing technique is very used in the industry today; however, its performance strongly depends on motor parameters, particulary on the rotor time constant. The magnitude of the rotor resistance changes over a wide range depending on temperature, thus making it necesary an on-line tracking of its actual value. In this work, it is proposed an on-line identification of an induction motor drive's rotor time constant using neural networks and correlation techniques.
机译:利用微处理器的现场技术现在广泛用于控制高性能应用中的感应电动机驱动器。 两种通用类型的面向现场控制,直接和间接,可用于计算转子通量。 间接方案,因为其简单的传感技术在今天的行业中非常使用; 然而,其性能强烈取决于电机参数,转子时间常数的颗粒。 转子电阻的大小根据温度宽范围在宽范围内变化,从而使其成为其实际值的在线跟踪。 在这项工作中,建议使用神经网络和相关技术在线识别感应电动机驱动器的转子时间常数。

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