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J-GLOBAL ID：202002242344358805   整理番号：20A0965341

MATLABにおけるファジィおよび多層パーセプトロンを用いたAIベース電力安定化器の実装【JST・京大機械翻訳】

Implementation of AI Based Power Stabilizer Using Fuzzy and Multilayer Perceptron In MatLab

著者 (3件)： Bhutto Darya Khan (Sukkur IBA University,Department of Electrical Engineering) ,  Ansari Jamshed (Sukkur IBA University,Department of Electrical Engineering) ,  Zameer Halar (Sukkur IBA University,Department of Electrical Engineering)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： iCoMET  ページ： 1-8  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自動電圧調整器(AVR)の系統的研究は,Ex引用システムの有効性における一つの重要なトレードオフを示す。すなわち,AVRの高利得による急速な応答は,電力系統における望ましくない減衰振動を引き起こし,それは回転子速度を遅くする。この問題を克服するために,電力系統安定化装置(PSS)を,AVRにより誘起される副作用を最小化するために,余分な安定化信号を注入することにより,励磁システム(ES)と並列に使用した。PSSは,パラメータを調整し,異なる負荷条件を管理するために自己調整しなければならない。したがって,本研究は,主に,負荷条件を変化させるためのより良い強化不安定性を達成するために,PSSパラメータを調整し調整するために,多層パーセプトロン(MLP)フィードフォワードニューラルネットワークとファジィ論理システム制御装置に焦点を合わせた。本研究では,PSSをMATLAB/Simulinkの異なる制御装置で設計した。PSSの開発は,比例積分器(PI),比例積分器(PID)および人工知能(AI)ベースのファジィおよびMLP制御装置のような異なる制御装置を用いて達成される。電圧と周波数のシミュレーション試験結果は,PI,PID,およびファジィPSSと比較して,MLP型PSSのロバスト性を示し,負荷条件を変化させるために,オーバーシュートピーク値,整定時間,および立上り時間を最小化した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 減衰振動 ,  シミュレーション ,  電圧 ,  *電力 ,  積分器 ,  *安定器 ,  電力系統 ,  副作用 ,  人工知能 ,  ロバスト性 ,  ファジィ論理 ,  *多層パーセプトロン
準シソーラス用語： Simulink ,  *MATLAB ,  フィードフォワードニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： MATLAB ,  ファジィ ,  多層パーセプトロン ,  AI ,  電力安定化 ,  実装