Depending on the amount of data to process, file generation may take longer.

If it takes too long to generate, you can limit the data by, for example, reducing the range of years.

Article

Download file Download BibTeX

Title

Adaptacyjny neuronowy regulator napięcia przekształtnika QZSDMC w układzie regulacji prądu silnika PMSM

Authors

[ 1 ] Instytut Robotyki i Inteligencji Maszynowej, Wydział Automatyki, Robotyki i Elektrotechniki, Politechnika Poznańska | [ P ] employee

Scientific discipline (Law 2.0)

[2.2] Automation, electronics, electrical engineering and space technology

Title variant

EN Adaptive neural voltage controller of the QZSDMC converter in the PMSM motor current control system

Year of publication

2023

Published in

Przegląd Elektrotechniczny

Journal year: 2023 | Journal volume: R. 99 | Journal number: nr 3

Article type

scientific article

Publication language

polish

Keywords
PL
  • silnik synchroniczny o magnesach trwałych
  • przekształtnik matrycowy z Quasi-Z-źródłem
  • adaptacyjny regulator neuronowy
  • obiekt nieliniowy
EN
  • permanent magnet synchronous motor
  • Quasi-Z-Source direct matrix converter
  • adaptive neural controller
  • non-linear object
Abstract

PL Niniejsza praca przedstawia metodę sterowania średnim napięciem wyjściowym z bezpośredniego przekształtnika matrycowego z Quasi-Z źródłem za pomocą regulatora neuronowego uczonego online. Zaprezentowany obiekt wykazuje nieliniowość poprzez zmiany swoich stałych czasowych zależne od zadanego wzmocnienia napięciowego. Zaproponowany regulator neuronowy porównano z regulatorem liniowym oraz sprawdzono stabilność uczenia się systemu.

EN Niniejsza praca przedstawia metodę sterowania średnim napięciem wyjściowym z bezpośredniego przekształtnika matrycowego z Quasi-Z źródłem za pomocą regulatora neuronowego uczonego online. Zaprezentowany obiekt wykazuje nieliniowość poprzez zmiany swoich stałych czasowych zależne od zadanego wzmocnienia napięciowego. Zaproponowany regulator neuronowy porównano z regulatorem liniowym oraz sprawdzono stabilność uczenia się systemu.

Pages (from - to)

23 - 29

DOI

10.15199/48.2023.03.04

URL

http://pe.org.pl/articles/2023/3/4.pdf

License type

CC BY-NC-ND (attribution - noncommercial - no derivatives)

Full text of article

Download file

Access level to full text

public

Ministry points / journal

70

Impact Factor

0,4

This website uses cookies to remember the authenticated session of the user. For more information, read about Cookies and Privacy Policy.