Abstract: In this study, an artific

Abstract: In this study, an artificial neural-network (ANN)-based space-vector pulse-width modulation (SVPWM) for capacitor voltage balancing of a three-phase three-level neutral-point clamped converter with improved power quality is presented. The neural-network-based controller offers the advantage of very fast implementation of the SVPWM algorithm. This makes it possible to use an application specific integrated circuit chip in place of a digital signal processor. The proposed scheme employs single layer feed-forward neural-networks at different stages along with a control algorithm using modified reference vector for capacitor voltage balancing of an improved power quality three-phase neutral-point clamped converter. In other words, the neural-network receives three-phase voltages and currents as input and generates symmetrical pulse-width modulation waves for three phases of the converter. A simulated digital signal processor (DSP)-based modulator generates the data which are used to train the network by a back-propagation algorithm in the MATLAB Neural Network Toolbox. The simulation of converter with ANN-based space-vector modulator shows excellent performance when compared with that of conventional DSP-based modulator.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อ: ในการศึกษานี้ การโครงข่ายประสาทเทียม (แอน) -ตามเวกเตอร์พื้นที่ความกว้างพัลส์เอ็ม (SVPWM) สำหรับตัวเก็บประจุสมดุลแรงดันแบบ 3 เฟสสามระดับกลางจุด clamped แปลงไฟฟ้าปรับปรุงคุณภาพนำเสนอ ควบคุมประสาทเครือข่ายการนำเสนอข้อดีของการนำอัลกอริทึม SVPWM อย่างรวดเร็ว ซึ่งทำให้สามารถใช้ชิพเป็นวงจรรวมเฉพาะแอพลิเคชันแทนตัวประมวลผลสัญญาณดิจิทัล แผนงานการนำเสนอใช้ชั้นเดียวดึงไปประสาทเครือข่ายในระยะต่าง ๆ รวมทั้งขั้นตอนวิธีการควบคุมเวกเตอร์อ้างอิงแก้ไขใช้ตัวเก็บประจุแรงดันสมดุลการไฟฟ้าปรับปรุงคุณภาพ 3 เฟสจุดกลาง clamped แปลง ในคำอื่น ๆ ประสาทเครือข่ายรับ 3 เฟสแรงดันและกระแสเป็นอินพุท และสร้างคลื่นความกว้างพัลส์ที่สมมาตรเอ็มสำหรับขั้นตอนที่สามของตัวแปลง A ระบบจำลองการประมวลผลสัญญาณดิจิทัล (DSP) -modulator โดยสร้างข้อมูลซึ่งใช้ในการฝึกอบรมเครือข่าย โดยอัลกอริทึมกลับมาเผยแพร่ในเครือข่ายเครื่องมือประสาท MATLAB การจำลองสถานการณ์แปลงด้วย modulator แอนตามพื้นที่เวกเตอร์แสดงประสิทธิภาพที่ดีเยี่ยมเมื่อเทียบกับค่าของ modulator DSP โดยทั่วไป

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อ: ในการศึกษานี้เครือข่ายประสาทเทียม (ANN) พื้นที่ชั่นเวกเตอร์ชีพจรกว้าง (SVPWM) สำหรับสมดุลแรงดันของตัวเก็บประจุสามเฟสสามระดับจุดเป็นกลางยึดแปลงที่มีคุณภาพที่ดีขึ้นพลังงานจะนำเสนอ ประสาทเครือข่ายที่ใช้ควบคุมมีข้อได้เปรียบของการดำเนินงานอย่างรวดเร็วของขั้นตอนวิธี SVPWM นี้จะทำให้มันเป็นไปได้ที่จะใช้ชิปวงจรรวมโปรแกรมเฉพาะในสถานที่ของหน่วยประมวลผลสัญญาณดิจิตอล โครงการที่เสนอมีพนักงานชั้นเดียวฟีดไปข้างหน้าเครือข่ายประสาทขั้นตอนที่แตกต่างกันพร้อมกับขั้นตอนวิธีการควบคุมเวกเตอร์ใช้อ้างอิงสำหรับการปรับเปลี่ยนสมดุลแรงดันของตัวเก็บประจุที่มีคุณภาพที่ดีขึ้นพลังงานสามเฟสที่เป็นกลางจุดยึดแปลง ในคำอื่น ๆ แรงดันไฟฟ้าของระบบประสาทเครือข่ายที่ได้รับสามเฟสและกระแสเป็น input และสร้างสมมาตรชีพจรความกว้างคลื่นเอฟเอ็มสามขั้นตอนของการแปลง จำลองสัญญาณดิจิตอลหน่วยประมวลผล (DSP) โมดูเลชั่นสร้างข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมเครือข่ายโดยขั้นตอนวิธีการขยายพันธุ์กลับใน MATLAB กล่องเครื่องมือเครือข่ายประสาทเทียม การจำลองการแปลงกับ ANN ตามพื้นที่โมดูเลเตอร์เวกเตอร์แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่ดีเยี่ยมเมื่อเทียบกับที่ของโมดูเลเตอร์ DSP ตามธรรมดา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทคัดย่อ : การศึกษาโครงข่ายประสาทเทียม ( ANN ) - ปริภูมิเวกเตอร์การปรับความกว้างของคลื่นตาม ( svpwm ) ตัวเก็บประจุแรงดันไฟฟ้าสามเฟสสมดุลของระดับสามที่เป็นกลาง จุดยึดแปลงด้วยการปรับปรุงคุณภาพไฟฟ้าที่นำเสนอ . โครงข่ายประสาทเทียมที่ใช้ตัวควบคุมที่มีประโยชน์การดำเนินงานอย่างรวดเร็วของ svpwm ขั้นตอนวิธีนี้จะทำให้มันเป็นไปได้ที่จะใช้โปรแกรมประยุกต์เฉพาะชิปวงจรแบบบูรณาการในสถานที่ของตัวประมวลผลสัญญาณดิจิตอล โครงการที่เสนอมีชั้นเดียว feed-forward เครือข่ายประสาทที่ระยะต่าง ๆพร้อมกับการควบคุมอัลกอริทึมที่ใช้ดัดแปลงอ้างอิงเวกเตอร์สำหรับประจุแรงดันสมดุลของการปรับปรุงคุณภาพไฟฟ้าสามเฟส เป็นกลาง จุดยึด แปลง ในคำอื่น ๆเครือข่ายประสาทได้รับแรงดันไฟฟ้าสามเฟสและกระแสเข้าและสร้างความสมมาตรการปรับความกว้างของคลื่นคลื่นสามขั้นตอนของแปลง จำลองการประมวลผลสัญญาณดิจิตอล ( DSP ) ซึ่ง Modulator สร้างข้อมูลที่ใช้ในการรถไฟเครือข่ายโดย back-propagation ขั้นตอนวิธีใน MATLAB ประสาทเครือข่ายกล่องเครื่องมือการจำลองแปลงกับแอนตามพื้นที่เวกเตอร์ modulator แสดงประสิทธิภาพที่ดีเยี่ยมเมื่อเทียบกับที่ของ DSP ปกติเปลี่ยนเสียงจาก