نتائج البحث :
يوجد 3
قائمة 1 - 3 من 3 |
فرز
|
يتناول البحث دراسة برنامج التدريب الصيفي للمدارس المهنية في محافظة ديالى من خلال التعريف بمعوقاته ومشاكله وكيفية تطوير البرنامج التدريبي والمقترحات والحلول المناسبة لإنجاحه، حيث يعتبر جزءاً من متطلبات الدراسة المهنية لما له من أهمية في إكساب الطلبة المتدربين الخبرات والمهارات العلمية والعملية في مجال اختصاصاتهم وتعريفهم بطبيعة جو العمل المهني وذلك من اجل إعداد كوادر فنية وسطية متخصصة تقع على عاتقها النهضة العلمية والصناعية في المجتمع.وقد تناول البحث التعريف بأساليب واهداف وشروط تدريب الطلبة وأهمية البرنامج التدريبي من خلال توضيح عناصره والفعاليات التي يقوم بها للمتدربين ،وللاسترشاد في تصميم العملية التدريبية اخَذ نموذج سيمون كأحد النماذج التدريبية بشكل خلال مخطط كتلي تضمن الأنشطة والفعاليات التي يجب أن يقوم بها كل من المدرب والمتدرب لانجاح البرنامج التدريبي.
The purpose of this paper is to use Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) as an estimator for stator flux and electromagnetic torque in Direct Torque Control (DTC) systems used as a driver of a 3-phase induction motor, in order to reduce the ripples in the output torque. This paper includes design, construction and training for three different modes of operation of RBFNN, in which the spread constant has a different value for each estimated parameter during the network training. Then, the network, which has independent outputs, gives the best results choused as an estimator in the proposed DTC system. Matlab/neural network toolbox used for training the proposed estimator at different load torques. The Simulation results are obtained using program of Matlab/Simulink. The coincidence of the values of the output data obtained from the proposed estimator and that from the conventional one proves the proposed system accuracy. الغرض من هذا البحث هو استخدام مقترح لشبكة دالة الاساس الاشعاعي العصبية (RBFNN) كمخمن لقيم العزم الكهرومغناطيسي والفيض في نظام السيطرة المباشرة على العزم (DTC) الذي يستخدم كمسوق لمحرك حثي ثلاثي الطور و ذلك لتقليل التموجات الحاصلة في العزم المتولد. يتضمن هذا البحث ، تصميم وبناء و تُدريّبُ ثلاث حالاتِ مختلفة لشبكة دالة الاساس الاشعاعي العصبية، حيث أن ثابت الانتشارالمعتمد عند تدريب الشبكة كان بقيم مختلفة لكل من العزم وفيض الساكن وموضع زاوية الفيض. تم اختيار الشبكة ذات المخارج المستقلة لانها تعطي افضل النتائج واستعملت في النظام المقترح للسيطرةِ المباشرةِ على العزم، أن الشبكة المختارة تدربت لقيم مختلفة من عزم الحمل باستخدام برنامج إلـ(Matlab/NN-toolbox). تم الحصول على نتائج المحاكاة باستخدام برنامج الـ(Matlab/Simulink). دقة اداء النظام المقترح استنتجت من التطابق في قيم خرج الشبكة المقترحة كمخّمن مع قيم خرج المخمّن التقليدي.
Induction Motor --- Radial Basis Function Neural Network --- Direct Torque Control
ABSTRACT:- Direct Torque Control (DTC) is one of the most effective and modern methods for speed control of three phase induction motors, but it suffers from some drawbacks, that it needs an estimator for the electromagnetic torque and stator flux, and the existence of inherent ripples in the output torque. So it needs to an improvement. In this work a proposed DTC system supported by Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) and a Fuzzy Controller (FC) are constructed to avoid the above drawbacks. The (RBFNN) is used as a rapid estimator for the electromagnetic torque and stator flux and the Fuzzy Controller is used instead of the hysteresis comparator for torque and flux errors in order to organize the switching state selector in a more accurate manner. After studying the (RBFNN) it is concluded that it will be more accurate to use it during training and simulation in the independent outputs mode for the torque, stator flux and the sector. Also, accurate results can be achieved from this network for the torque, stator flux by using different values for the spread spectrum in order to let the switching state selector acts regularly. The simulation of the proposed DTC system is done by using a (Matlab/Simulink) program. The proposed DTC system shows a considerable reduction in torque ripples, and best starting performance. This improvement leads to an ability to increase the sampling period four times the conventional one.Keywords:- Induction Motor, Radial Basis Function Neural Network, Fuzzy Control, Direct Torque Control. الخلاصة إن طريقة السيطرة المباشرة على العزم (DTC) تعد من أحدث الطرق ِ وأكثرها فاعليةِ للسيطرةِ على سرعةِ محرك حثي ثلاثي الطور، لَكنَّها تَعاني مِنْ عدة عوائقِ كحاجتهاُ إلى مخمّنِ للعزم الكهرومغناطيسيِ ولفيض الساكن، والى وجود تموج متأصل في عزم الخرج. عليه فقد تم في هذا العمل تزويد منظومة السيطرة المباشرة على العزم (DTC) بشبكة دالة الأساس الشعاعي العصبية (RBFNN) وتقنية السيطرة المضببة (FC) لتَتفادى العوائقَ أعلاه. إن شبكة دالة الأساس الشعاعي العصبية (RBFNN) استعملت كمخمن سريع لكل من العزم الكهرومغناطيسيِ وفيض الساكن بدلاً مِنْ المخمّن التقليديِ. أما تقنية السيطرة المضببة (FC) فقد استعملت كبديل أدق لمقارن الهسترة المستخدم لتحديد قيم أخطاءِ فيض الساكن والعزم لكي ينتظم عمل مُنتخب حالة الاقلدة ( Switching State Selector). بعد دراسة عمل شبكة دالة الأساس الشعاعي العصبية تبين لدينا بأنها سوف تعطي نتائج دقيقه أذا ماصممت للعمل في حالة المخارج المستقلةِ لكُلّ من العزم وفيض الساكن والقطاعات ( Sectors) أثناء التدريب والمحاكاةِ، باستخدام قيـم مختلفة لثابت الانتشار (Spread Constant) للشبكة العصبية لكُلّ من العزم وفيض الساكن والقطاعات مما يؤدي إلى الحُصُول على نَتائِجِ أكثر دقة. إنّ محـاكاةَ المنظومة المقترحة تمت باستعمال برنامـج ( Matlab/Simulink)، وا شارت النتائج المستحصلة إلى تخفيض جدير بالاعتبار في تموج العزم ، وأداء بدء أفضل. إن هذا التحسينِ قادنا إلى المقدرةِ على زيَاْدَة زمنِ العينة(Sampling period) أربع مراتَ بقدر الزمنِ التقليديِ المستخدم.
Induction Motor --- Radial Basis Function Neural Network --- Fuzzy Control --- Direct Torque Control.
قائمة 1 - 3 من 3 |
فرز
|