Thứ sáu, 17/05/2024 | 08:55 - GMT+7
Nghiên cứu này là tiền đề để tiến đến các phương pháp điều khiển hiệu suất cao như điều khiển trực tiếp mômen (DTC – Direct Torque Control), điều khiển tựa từ thông (FOC – Field Oriented Control), Logic mờ được thuận lợi hơn.
08/03/2022 - 11:20Abstract System identification is one of the first things that must be done when solving an automatic control problem because it is impossible to analyze and synthesize the system without the mathematical model that describes the system. This paper presents and simulates the identification method of six phase induction motors using RBF (Radial Basis Function) neural network, identification parameters include speed, torque and the rotor flux on the fixed shaft system. The RBF neural network is built and trained online based on input and output data of the object. Simulation results using Matlab/Simulink software show that the error of the identification coverges to 0. Identifying parameters follow the object parameters during the engine starting time, after load and is active white noise, the match between output response and recognition response is between 98%-99%. This study is a prerequisite to high performance control methods such as DTC (Direct Torque Control), FOC (Field Oriented Control), Fuzzy Logic be more advantageous. Keywords: Six phase induction motor, axis, RBF neural network, system identification |
Để đạt được mục tiêu đó, ngành Điện Lào Cai đã và đang triển khai một loạt các chiến lược đột phá, từ việc ứng dụng công nghệ thông tin vào sản xuất, kinh doanh đến việc quản lý nội bộ, tất cả đều hướng tới một tương lai thông minh và bền vững.