Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "linear estimation" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Neural state estimator for complex mechanical part of electrical drive: neural network size and performance of state estimation
Autorzy:
Łuczak, D.
Wójcik, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1193680.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
two-mass drive
neural network
simulation studies
non-linear state estimation
Opis:
This paper presents the results of simulation research of an off-line-trained, feedforward neural-network-based state estimator. The investigated system is the mechanical part of an electrical drive characterised by elastic coupling with a working machine, modelled as a dual-mass system. The aim of the research was to find a set of neural network structures giving useful and repeatable results of the estimation. The mechanical resonance frequency of the system has been adopted at the level of 9.3-10.3 Hz. The selected state variables of the mechanical system are load, speed and stiffness torque of the shaft.
Źródło:
Power Electronics and Drives; 2018, 3, 38; 205-216
2451-0262
2543-4292
Pojawia się w:
Power Electronics and Drives
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Dynamic performance of estimator-based speed sensorless control of induction machines using extended and unscented Kalman filters
Autorzy:
Horváth, K.
Kuslits, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1193590.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
induction machine
speed sensorless control
field-oriented control
FOC
non-linear state estimation
load torque estimation
extended Kalman filter
EKF
unscented Kalman filter
UKF
Opis:
This paper presents an estimator-based speed sensorless field-oriented control (FOC) method for induction machines, where the state estimator is based on a self-contained, non-linear model. This model characterises both the electrical and the mechanical behaviours of the machine and describes them with seven state variables. The state variables are estimated from the measured stator currents and from the known stator voltages by using an estimator algorithm. An important aspect is that one of the state variables is the load torque and, hence, it is also estimated by the estimator. Using this feature, the applied estimator-based speed sensorless control algorithm may be operated adequately besides varying load torque. In this work, two different variants of the control algorithm are developed based on the extended and the unscented Kalman filters (EKF, UKF) as state estimators. The dynamic performance of these variants is tested and compared using experiments and simulations. Results show that the variants have comparable performance in general, but the UKF-based control provides better performance if a stochastically varying load disturbance is present.
Źródło:
Power Electronics and Drives; 2018, 3, 38; 129-144
2451-0262
2543-4292
Pojawia się w:
Power Electronics and Drives
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies