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模拟基于π的DTC IM人工神经网络技术

文摘

在本文中,我们引入了一个全新的人工神经网络技术用于流量位置估计和行业选择减少转矩和磁通的涟漪。直接转矩控制(DTC)的感应电动机驱动快速的转矩响应没有复杂的方向变换和内循环电流控制。DTC有一些缺陷,如高扭矩和通量涟漪,由部门变化引起的。基于ANN的DTC的重要的一点是正确的定子电压矢量的选择。这个项目提出了简单的结构化神经网络流量位置估计和部门对感应电动机的选择。的Levenberg-Marquardt反向传播技术已经被用于训练神经网络。结构简单网络促进短期培训和处理时间。感应电动机是非线性的系统,人工神经网络在非线性系统良好的估计。

魏仁芳Gottapu青年志愿塞拉P Mahesh Y Sumith, P。Shyam kiran

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