@Article{, title={Simulation Model of Direct Torque Control for Induction Motor Based on Artificial Neural Networks}, author={Kanaan A. Jalal and Saadi A. Khudair and A. K. M. Al-Shaikhli}, journal={IRAQI JOURNAL OF COMPUTERS, COMMUNICATIONS, CONTROL AND SYSTEMS ENGINEERING المجلة العراقية لهندسة الحاسبات والاتصالات والسيطرة والنظم}, volume={7}, number={2}, pages={108-116}, year={2007}, abstract={Abstract: Direct torque control became the most popular technique for induction motor control through the last two decades, because of its simple structure, accurate and fast torque response, but it has some drawbacks such as torque and stator flux ripples. Therefore, an accurate and fast estimation of stator flux and torque values is required. In this paper a proposed model for two Multi-layer Feed-Forward Neural Network (MFFNN) to simulate and train the direct torque control data of three phase induction motor for estimation of electromagnetic torque, stator flux, and flux angle at two different sampling frequencies. The feed-forward neural networks proposed consist of three layers. The input layer consists of four neurons (stator voltages and currents) and the output layer consists of three neurons (electromagnetic torque, stator flux and flux angle). Quick back-propagation algorithm is used to train the proposed networks. Simulation model is performed using MATLAB. The results have been compared according to computation time and accuracy.

الخلاصة:أصبحت سيطرة العزم المباشر من المسيطرات الشائعة الاستخدام للسيطرة على المحركات الحثية في العقدين الأخيرين، وذلك بسبب بساطة تركيبها ودقة المنظومـات التي تعمل من خلالها وسرعة الاستجابة للعزم المطلوب، مقارنة مع المسيطـرات الأخرى. إلا أنه في نفس الوقت توجد بعض المشاكل، خصوصا في حالات بدء التشغيل والانتقال من حالة تشغيل إلى أخرى، مما يؤدي إلى حصول تموجات في فيض الساكن والعزم الناتج، لذا فهي تحتاج إلى دقة في معرفة وتخمين قيمة الفيض ومن ثم تحديد العزم المطلوب. تم في هذا البحث تصميم ومحاكاة شبكات عصبية اصطناعية متعددة الطبقات بعدد اثنين، لتنفيذ مسيطر العزم المباشر لمحرك حثي ثلاثي الطور لغرض التخمين والسيطرة على قيم العزم الكهرومغناطيسي وفيض الساكن وزاوية الفيض وعند ترددي تقطيع مختلفين، حيث تتكون كل شبكة عصبية من ثلاث طبقات، تتكون الطبقة الأولى من أربع خلايا عصبية تمثل الإدخال ( فولتيات وتيار الساكن ) في حين تتكون الطبقة الثالثة من ثلاث خلايا عصبية تمثل الإخراج ( العزم الكهرومغناطيسي وفيض الساكن، وزاوية الفيض ). تم استخدام الخوارزمية ذات الانتشار العكسي المطورة في تدريب الشبكات العصبية المقترحة، وتم تدريبها واختبارها بعد ان تم نمذجة المعادلات والعلاقات الرياضية الخاصة بهذا النوع من المسيطرات لغرض الحصول على معلومات الإدخال والإخراج. تمت النمذجة والمحاكاة باستخدام المختبر الرياضي MATLAB ، وقورنت النتائج المتحصلة من حيث سرعة التنفيذ والدقة.} }