RBF and MLP Neural Network Speed Observer for Sensorless DTC Drive of IPMSM
محل انتشار: بیستمین کنفرانس مهندسی برق ایران
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,507
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEE20_283
تاریخ نمایه سازی: 14 مرداد 1391
چکیده مقاله:
In this paper neural network speed observers for sensorless DTC drive of IPMSM are presented and comparisons between MLP and RBF neural networks inthis case, have done. Introduced neural network based speed observers are trained by Imperialist Competitive Algorithm (ICA). Due to artificial neural networkcharacteristics the proposed speed observers work in wide range speed as opposed to previous observers that doesn’t works in low speed or high speeds. Since neural network is trained with ICA, optimum weights of neural network are obtained. Simulation results on different conditions showthe good performance of proposed speed observers. However simulation shows that, RBFNN base speed observer has better performance than MLP neural networkobserver, both observer have good performance in wide range speed. In the other word operation in both low andhigh speeds is the main advantage of presented speed observers.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :