Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Rotor time constant adaptation with ANN application

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F07%3A00014996" target="_blank" >RIV/61989100:27240/07:00014996 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/61989100:27120/07:00014996

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Rotor time constant adaptation with ANN application

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In the paper there are presented results of method for rotor time constant adaptation with application of artificial neural network. The method employs the model reference adaptive system (MRAS). The method is based on application of current model and voltage model of rotor flux in MRAS. The estimation of rotor time constant for adaptive model of MRAS is realized by the help of PI-controller. In next part of the paper there is described a replacement of adaptation algorithm in MRAS by the help of artificial neural network. The estimated rotor time constant is necessary for so-called current model which is used in the vector control of the induction motor. Simulations have been performed in the Matlab-Simulink. The control algorithms are implemented using TMS320C2812 DSP. At the end of the paper some simulation and experimental results are provided to demonstrate the effectiveness of proposed method.

  • Název v anglickém jazyce

    Rotor time constant adaptation with ANN application

  • Popis výsledku anglicky

    In the paper there are presented results of method for rotor time constant adaptation with application of artificial neural network. The method employs the model reference adaptive system (MRAS). The method is based on application of current model and voltage model of rotor flux in MRAS. The estimation of rotor time constant for adaptive model of MRAS is realized by the help of PI-controller. In next part of the paper there is described a replacement of adaptation algorithm in MRAS by the help of artificial neural network. The estimated rotor time constant is necessary for so-called current model which is used in the vector control of the induction motor. Simulations have been performed in the Matlab-Simulink. The control algorithms are implemented using TMS320C2812 DSP. At the end of the paper some simulation and experimental results are provided to demonstrate the effectiveness of proposed method.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA102%2F05%2F2080" target="_blank" >GA102/05/2080: Výzkum aplikací umělé inteligence v řízení elektrických pohonů</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2007

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    European Conference on Power Electronics and Applications

  • ISBN

    978-90-75815-11-5

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    IEEE SERVICE CTR

  • Místo vydání

    PISCATAWAY, NJ

  • Místo konání akce

    Aalborg, DENMARK

  • Datum konání akce

    2. 9. 2007

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000255993602018