Vektorové řízení asynchronního motoru s využitím neuronových sítí
Vector Control of Induction Motor Using Neural Networks
Typ dokumentu
diplomová prácemaster thesis
Autor
Ján Žolna
Vedoucí práce
Lipčák Ondřej
Oponent práce
Vetoshkin Lavr
Studijní obor
Elektrické pohonyStudijní program
Elektrotechnika, energetika a managementInstituce přidělující hodnost
katedra elektrických pohonů a trakcePráva
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Zobrazit celý záznamAbstrakt
V této diplomové práci se zabývám výzkumem využití neuronových sítí pro účely vektorové regulace asynchronního motoru a následnou simulací na modelu tohoto pohonu. Neuronové sítě jsou zprvu využity pro odhad elektrické úhlové rychlosti rotoru. Následuje sestrojení bezsenzorové regulace na základě odhadnutých parametrů. Počáteční kapitoly obsahují základní teoretické informace o vektorové regulaci a modelu asynchronního motoru. Pokračuji přiblížením struktury, principu a učení umělých neuronových sítí. Publikace také uvádí popis bezsenzorového odhadu parametrů motoru a využití neuronových sítí v oblasti elektrických pohonů. Následující dvě kapitoly se věnují implementaci modelu vektorové regulace v prostředí Simulink a generování neuronových sítí v programu Matlab. Závěrečná část rozebírá zachycené průběhy odhadu úhlové rychlosti prostřednictvím dopředné a rekurentní neuronové sítě, mimo jiné i implementaci bezsenzorového řízení odhadnutými parametry. In this diploma thesis, I will investigate the use of artificial neural networks in vector control of induction motor and simulate them on a model of this drive. At first, neural networks will be used to estimate the electrical angular velocity of the rotor. Later sensorless control will be constructed using the estimated parameters. First chapters contain basic theoretical information about vector control and induction motor model. Subsequently, structure and principles of artificial neural networks and their training are explained. Then, I describe sensorless estimation of motor parameters and the use of neural networks in the field of electric drives. Following two chapters talk about implementation of vector control model in the Simulink environment and generation of neural networks in the Matlab program. In the last part, analysis of captured waveforms of the angular velocity using feedforward and recurrent neural network is performed and sensorless control using the estimated parameters is implemented.
Kolekce
- Diplomové práce - 13114 [139]