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”

Sensorless in duction Motor Drive Based on Reactive Power MRAS Estimator Using Artificial Neural Network

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F24%3A10255489" target="_blank" >RIV/61989100:27240/24:10255489 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/10559577" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/document/10559577</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/EPE61521.2024.10559577" target="_blank" >10.1109/EPE61521.2024.10559577</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Sensorless in duction Motor Drive Based on Reactive Power MRAS Estimator Using Artificial Neural Network

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper describes the problematics of modeling advanced methods of control of an induction machine such as sensorless control with the use of type of reactive power model reference adaptive system (Q-MRAS) observer with a neural network. In the beginning, problematics of the sensorless control of an induction machine is proposed, mainly in the way of MRAS possibilities with a specific description of Q-MRAS. Then, variants of Q-MRAS implementations are mentioned, also with the modern use of artificial neural networks within the structure of this type of observer. Further, there is described the realization of the simulation model of Q-MRAS observer containing the artificial neural network in Matlab Simulink interface. Simulations are made for the different values of the desired speed and its step changes. In conclusion, there is discussed the suitability of this type of observer due to the simulation results.

  • Název v anglickém jazyce

    Sensorless in duction Motor Drive Based on Reactive Power MRAS Estimator Using Artificial Neural Network

  • Popis výsledku anglicky

    This paper describes the problematics of modeling advanced methods of control of an induction machine such as sensorless control with the use of type of reactive power model reference adaptive system (Q-MRAS) observer with a neural network. In the beginning, problematics of the sensorless control of an induction machine is proposed, mainly in the way of MRAS possibilities with a specific description of Q-MRAS. Then, variants of Q-MRAS implementations are mentioned, also with the modern use of artificial neural networks within the structure of this type of observer. Further, there is described the realization of the simulation model of Q-MRAS observer containing the artificial neural network in Matlab Simulink interface. Simulations are made for the different values of the desired speed and its step changes. In conclusion, there is discussed the suitability of this type of observer due to the simulation results.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20201 - Electrical and electronic engineering

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2024

  • 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

    Proceedings of the 2024 24th International Scientific Conference on Electric Power Engineering (EPE) : May 15-17, 2024, Hotel Dlouhé Stráně, Kouty nad Desnou, Czech Republic

  • ISBN

    979-8-3503-4876-7

  • ISSN

    2376-5623

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    IEEE

  • Místo vydání

    Piscataway

  • Místo konání akce

    Kouty nad Desnou

  • Datum konání akce

    15. 5. 2024

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    001261334000065