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J-GLOBAL ID：201702286157078628   整理番号：17A0215314

人工知能はスイッチドリラクタンスモータ駆動のトルクリプル最小化【Powered by NICT】

Artificial intelligence based torque ripple minimization of Switched Reluctance Motor drives

著者 (3件)： Gouda Eid (Electrical Engineering Department, Mansoura University, 35516, Egypt) ,  Hamouda M. (Electrical Engineering Department, Mansoura University, 35516, Egypt) ,  Amin A. R. A. (Electrical Engineering Department, Mansoura University, 35516, Egypt)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： MEPCON  ページ： 943-948  発行年： 2016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： スイッチドリラクタンスモータ(SRM)は多くの応用のために設計した。固定子巻線のための創傷磁場コイルを持っている。ロータは付着した磁石あるいはコイルを持たない。それらの主な欠点は,トルクリプルである。トルクリプル最小化は,電動機の四象限運転のためのトルク分割関数(TSF)法を用いてこの論文で減少した。人工ニューラルネットワーク(ANN)は,適切な電流にトルク参照をに使用されている。マイクロコントローラとD SPの最後の進歩に伴い,ANNの実行はそれほど複雑で安価になる。これはコントローラを単純化し,コストを削減する。正確なモデリングと高効果的な結果のために,モータの磁化特性を得るための有限要素解析(FEA)を用いた。SRMは,Matlab/Simulinkに基づいてモデル化しシミュレートした。提案されたモデルによって得られたトルクリップルが電動機の種々の運転モードのためのマイナーに保たれている。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 磁化特性 ,  運転モード ,  固定子 ,  簡素化 ,  電動機 ,  *人工知能 ,  マイクロコントローラ ,  巻線 ,  モデリング ,  *トルク ,  *スイッチドリラクタンスモータ
準シソーラス用語： Simulink ,  MATLAB ,  有限要素解析 ,  *トルクリプル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電動機  (NB07030U)

タイトルに関連する用語 (4件)： 人工知能 ,  スイッチドリラクタンスモータ ,  トルクリプル ,  最小化