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 Direct Field-Oriented Control of Induction Motor Drive Using Artificial Neural Network-Based Reactive Power MRAS

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F25%3A10259576" target="_blank" >RIV/61989100:27240/25:10259576 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.mdpi.com/1424-8220/25/23/7135" target="_blank" >https://www.mdpi.com/1424-8220/25/23/7135</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.3390/s25237135" target="_blank" >10.3390/s25237135</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Sensorless Direct Field-Oriented Control of Induction Motor Drive Using Artificial Neural Network-Based Reactive Power MRAS

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this paper, advanced sensorless control methods of an induction machine (IM) with the use of a model reference adaptive system (MRAS) estimator are presented, specifically an MRAS using reactive power (Q-MRAS) with an implemented feedforward artificial neural network. Advantages of the proposed solution in comparison with the conventional Q-MRAS include better robustness, less dependence on the IM parameters, and stable operation in the regenerative mode. The simulations were performed in the MATLAB Simulink interface to validate the proposed approach. The algorithm was implemented in a single-core TMS320F28335 real-time Digital Signal Controller with a LabVIEW control panel. The experimental results were obtained on a three-phase experimental induction motor drive with a nominal power of 2.2 kW.

  • Název v anglickém jazyce

    Sensorless Direct Field-Oriented Control of Induction Motor Drive Using Artificial Neural Network-Based Reactive Power MRAS

  • Popis výsledku anglicky

    In this paper, advanced sensorless control methods of an induction machine (IM) with the use of a model reference adaptive system (MRAS) estimator are presented, specifically an MRAS using reactive power (Q-MRAS) with an implemented feedforward artificial neural network. Advantages of the proposed solution in comparison with the conventional Q-MRAS include better robustness, less dependence on the IM parameters, and stable operation in the regenerative mode. The simulations were performed in the MATLAB Simulink interface to validate the proposed approach. The algorithm was implemented in a single-core TMS320F28335 real-time Digital Signal Controller with a LabVIEW control panel. The experimental results were obtained on a three-phase experimental induction motor drive with a nominal power of 2.2 kW.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20201 - Electrical and electronic engineering

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Sensors

  • ISSN

    1424-8220

  • e-ISSN

    1424-8220

  • Svazek periodika

    25

  • Číslo periodika v rámci svazku

    23

  • Stát vydavatele periodika

    CH - Švýcarská konfederace

  • Počet stran výsledku

    21

  • Strana od-do

    nestránkováno

  • Kód UT WoS článku

    001635502400001

  • EID výsledku v databázi Scopus