بهبود عملکرد درایوهای سرعت متغیر با استفاده از روش های مبتنی بر هوش مصنوعی

درایوهای سرعت متغیر (VSDs) نقش کلیدی در کنترل موتورهای الکتریکی در طیف گسترده ای از کاربردهای صنعتی، انرژی بر و سامانه های خودکار دارند. عملکرد مناسب این درایوها تاثیر مستقیمی بر بهره وری انرژی، کیفیت توان، کنترل دینامیکی و طول عمر تجهیزات دارد. با این حال، چالش هایی مانند عدم قطعیت در پارامترهای موتور، اغتشاشات بار، نویز اندازه گیری، نوسانات ولتاژ و محدودیت های کنترلی باعث کاهش دقت و پایداری سیستم می شود. در سال های اخیر، روش های مبتنی بر هوش مصنوعی به ویژه یادگیری ماشین، شبکه های عصبی، الگوریتم های فراابتکاری و سیستم های فازی، راهکارهای نوینی برای بهبود عملکرد درایوهای سرعت متغیر ارائه کرده اند. در این پژوهش، با ارائه یک چارچوب ترکیبی مبتنی بر شبکه عصبی پیش بینی مدل، الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO) و سیستم فازی، روش جدیدی برای افزایش دقت کنترل سرعت، بهبود پاسخ دینامیکی و کاهش اعوجاج جریان معرفی می شود. داده های تجربی و شبیه سازی ها نشان می دهد که استفاده از مدل های پیش بینی کننده مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند خطای حالت پایدار را تا ۳۵٪ و زمان تنظیم را تا ۲۵٪ کاهش دهد. همچنین، درایو مجهز به کنترل کننده هوشمند توانسته THD جریان را نسبت به کنترل کننده های متداول PI تا حدود ۱۸٪ کاهش دهد. نتایج تحقیق نشان می دهد که روش های هوش مصنوعی نه تنها موجب افزایش تطبیق پذیری درایو با شرایط بار و ولتاژ می شوند، بلکه با کاهش نیاز به تنظیمات دستی، هزینه نگهداری و توقف تولید را نیز کاهش می دهند. یافته های پژوهش می تواند در طراحی نسل جدید درایوهای هوشمند، سیستم های صنعتی پیشرفته و معماری های کنترل مبتنی بر یادگیری خودکار مورد استفاده قرار گیرد.

کلیدواژه ها:

درایو سرعت متغیر ، هوش مصنوعی ، شبکه عصبی ، کنترل پیش بینی مدل ، الگوریتم های بهینه سازی.