Despite the great efforts devoted t

Despite the great efforts devoted to induction motor control,
many of the theoretical results cannot be directly applied to
practical systems. Intelligent control techniques are generally
classified as expert system control, fuzzy-logic control, neuralnetwork
control and genetic algorithm. Various artificial
intelligent controllers are as follows:-
(a) Fuzzy Logic Controller: The speed of induction motor is
adjusted by the fuzzy controller. In Table-I, the fuzzy rules
decision implemented into the controller are given. The
conventional simulated induction motor model as shown in
Fig. 2 is modified by adding Fuzzy controller and is shown in
Fig. 4 . Speed output terminal of induction motor is applied as
an input to fuzzy controller, and in the initial start of induction
motor the error is maximum, so according to fuzzy rules FC
produces a crisp value. Then this value will change the
frequency of sine wave in the speed controller. The sine wave
is then compared with triangular waveform to generate the
firing signals of IGBTs in the PWM inverters. The frequency
of these firing signals also gradually changes, thus increasing
the frequency of applied voltage to Induction Motor [12,14].
As discussed earlier, the crisp value obtained from Fuzzy
Logic Controller is used to change the frequency of gating
signals of PWM inverter. Thus the output AC signals obtained
will be variable frequency sine waves. The sine wave is
generated with amplitude, phase and frequency which are
supplied through a GUI. Then the clock signal which is
sampling time of simulation is divided by crisp value which is
obtained from FLC. So by placing three sine waves with
different phases, one can compare them with triangular
waveform and generate necessary gating signals of PWM
inverter. So at the first sampling point the speed is zero and
error is maximum. Then whatever the speed rises, the error
will decrease, and the crisp value obtained from FLC will
increase. So, the frequency of sine wave will decrease which
will cause IGBTs switched ON and OFF faster. It will increase
the AC supply frequency, and the motor will speed up. The
inputs to these blocks are the gating signals which are
produced in speed controller block. The firing signals are
applied to IGBT gates that will turn ON and OFF the IGBTs.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แม้ มีความพยายามทุ่มเทเพื่อควบคุมมอเตอร์เหนี่ยวนำของผลทางทฤษฎีไม่ตรงใช้กับระบบปฏิบัติการ เทคนิคการควบคุมอัจฉริยะมักมีจัดเป็นระบบผู้เชี่ยวชาญควบคุม ควบคุมตรรกศาสตร์ neuralnetworkควบคุมและอัลกอริทึมทางพันธุกรรม ต่าง ๆ ประดิษฐ์ควบคุมอัจฉริยะเป็นดังนี้: -(การ) ควบคุมตรรกะเลือน: ความเร็วของมอเตอร์เหนี่ยวนำปรับปรุง โดยตัวเลือน ในตาราง-ผม กฎพร่าเลือนตัดสินใจดำเนินการในตัวควบคุมได้รับ การแบบจำลองแบบจำลองมอเตอร์เหนี่ยวนำดังแสดงในรูป 2 มีแก้ไข โดยเพิ่มตัวควบคุมที่พร่าเลือน และจะแสดงในรูป 4 เทอร์มินัลแสดงผลความเร็วของมอเตอร์เหนี่ยวนำจะถูกใช้เป็นอินพุตควบคุมเลือน และ ในการเริ่มต้นของการมอเตอร์ข้อผิดพลาดมีสูงสุด ดังนั้นตามการเลือนกฎ FCสร้างค่าคมชัด แล้วค่านี้จะเปลี่ยนแปลงการความถี่ของคลื่นไซน์ในการควบคุมความเร็ว คลื่นไซน์แล้วเปรียบเทียบกับรูปคลื่นสามเหลี่ยมเพื่อสร้างการยิงสัญญาณของ IGBTs ในอินเวอร์เตอร์ PWM ความถี่สัญญาณเหล่านี้ยิงยังค่อย ๆ เปลี่ยนแปลง เพิ่มความถี่ของแรงดันไฟฟ้าที่ใช้กับมอเตอร์เหนี่ยวนำ [12,14]ตามที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ ค่าคมชัดที่ได้รับจาก Fuzzyควบคุมตรรกะจะใช้ในการเปลี่ยนความถี่ของ gatingสัญญาณที่เวอร์เตอร์ PWM ดังนั้น การได้มาของสัญญาณ ACจะเป็นคลื่นไซน์ความถี่ตัวแปร คลื่นไซน์คือสร้างคลื่น เฟส และความถี่ที่มาผ่าน GUI แล้วสัญญาณนาฬิกาซึ่งเป็นสุ่มตัวอย่างการจำลองจะถูกหาร ด้วยค่าคมซึ่งเป็นได้รับจาก FLC โดยคลื่นไซน์สามด้วยนั้นขั้นตอนที่แตกต่างกัน หนึ่งสามารถเปรียบเทียบกับสามเหลี่ยมรูปคลื่น และสร้างสัญญาณ gating จำของ PWMอินเวอร์เตอร์ ดังนั้นที่จุดเก็บตัวอย่างครั้งแรก ความเร็วเป็นศูนย์ และข้อผิดพลาดมีสูงสุด แล้ว ว่าความเร็วเพิ่มขึ้น ข้อผิดพลาดจะลดลง และค่าคมชัดที่ได้รับจาก FLC จะเพิ่มขึ้น ดังนั้น ความถี่ของคลื่นไซน์จะลดลงซึ่งจะทำให้ IGBTs สลับเปิดและปิดเร็วขึ้น มันจะเพิ่มขึ้นความถี่ของแหล่งจ่าย AC และมอเตอร์จะเร็วขึ้น การเพื่อบล็อกเหล่านี้เป็นสัญญาณ gating ที่ผลิตในบล็อกตัวควบคุมความเร็ว สัญญาณยิงเป็นใช้กับประตู IGBT ที่จะเปิด และปิด IGBTs

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แม้จะมีความพยายามที่ดีที่ทุ่มเทให้กับการควบคุมมอเตอร์เหนี่ยวนำ,
หลายผลทฤษฎีไม่สามารถนำมาใช้โดยตรงกับ
ระบบปฏิบัติ เทคนิคการควบคุมอัจฉริยะมักจะ
จัดเป็นระบบการควบคุมของผู้เชี่ยวชาญการควบคุมเลือนตรรกะ neuralnetwork
ควบคุมและขั้นตอนวิธีพันธุกรรม ต่างๆเทียม
ควบคุมอัจฉริยะมีดังนี้: -
(ก) ควบคุมด้วยระบบ Fuzzy Logic: ความเร็วของมอเตอร์เหนี่ยวนำจะ
ปรับได้โดยการควบคุมเลือน ในตาราง-I กฎฟัซซี่
ตัดสินใจนำมาใช้ในการควบคุมจะได้รับ
ธรรมดารุ่นมอเตอร์เหนี่ยวนำจำลองดังแสดงใน
รูปที่ 2 มีการแก้ไขโดยการเพิ่มตัวควบคุมฟัซซี่และแสดงให้เห็นใน
รูป 4 ขั้วเอาท์พุทความเร็วรอบของมอเตอร์เหนี่ยวนำจะถูกใช้เป็น
อินพุตไปยังตัวควบคุมฟัซซี่และในการเริ่มการเริ่มต้นของการเหนี่ยวนำ
มอเตอร์ข้อผิดพลาดสูงสุดดังนั้นตามกฎฟัซซี่เอฟซี
ก่อให้เกิดความคุ้มค่าที่คมชัด แล้วค่านี้จะเปลี่ยน
ความถี่ของคลื่นไซน์ในการควบคุมความเร็ว คลื่นไซน์
แล้วเปรียบเทียบกับรูปแบบของคลื่นสามเหลี่ยมเพื่อสร้าง
สัญญาณการยิงของ IGBTs ในอินเวอร์เตอร์ PWM ความถี่
ของสัญญาณยิงเหล่านี้ค่อยๆเปลี่ยนเป็นการเพิ่ม
ความถี่ของแรงดันไฟฟ้าเพื่อ Induction Motor [12,14].
ตามที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ค่าความคมชัดที่ได้รับจากฟัซซี่
ควบคุมตรรกะใช้ในการเปลี่ยนความถี่ของ gating
สัญญาณของอินเวอร์เตอร์ PWM . ดังนั้นการส่งออกที่ได้รับสัญญาณ AC
จะเป็นตัวแปรความถี่คลื่นไซน์ คลื่นไซน์ถูก
สร้างขึ้นด้วยความกว้างเฟสและความถี่ที่มีการ
จัดจำหน่ายผ่าน GUI ที่ จากนั้นสัญญาณนาฬิกาซึ่งมี
การสุ่มตัวอย่างเวลาของการจำลองโดยแบ่งเป็นค่าที่คมชัดซึ่งเป็น
ที่ได้รับจาก FLC ดังนั้นโดยการวางสามคลื่นไซน์ที่มี
ขั้นตอนต่าง ๆ หนึ่งสามารถเปรียบเทียบกับรูปสามเหลี่ยม
รูปแบบของคลื่นและสร้างสัญญาณ gating จำเป็นของ PWM
อินเวอร์เตอร์ ดังนั้นที่จุดแรกสุ่มตัวอย่างความเร็วเป็นศูนย์และ
ข้อผิดพลาดสูงสุด แล้วสิ่งที่ความเร็วที่เพิ่มขึ้นข้อผิดพลาด
จะลดลงและค่าคมชัดได้รับจาก FLC จะ
เพิ่มขึ้น ดังนั้นความถี่ของคลื่นจะลดลงซึ่ง
จะทำให้เกิดการ IGBTs เปิดและปิดได้เร็วขึ้น ก็จะเพิ่ม
ความถี่อุปทาน AC และมอเตอร์จะเร็วขึ้น
ปัจจัยการผลิตบล็อกเหล่านี้เป็นสัญญาณ gating ที่มีการ
ผลิตในการควบคุมความเร็วในบล็อก สัญญาณการยิงจะถูก
นำไปใช้กับประตู IGBT ที่จะเปิดและปิด IGBTs

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แม้จะมีความพยายามที่ดีเพื่อรองรับการควบคุมมอเตอร์หลายแห่งไม่สามารถโดยตรงใช้กับผลทางทฤษฎีระบบปฏิบัติ เทคนิคการควบคุมที่ชาญฉลาดโดยทั่วไปจัดเป็นระบบการควบคุมแบบฟัซซี่นิวรอลเน็ตเวิร์ค , ผู้เชี่ยวชาญการควบคุมและขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรม . ประดิษฐ์ต่าง ๆตัวควบคุมที่ชาญฉลาดมีดังนี้ :( 1 ) ตัวควบคุมแบบฟัซซี่ : ความเร็วของมอเตอร์ คือปรับด้วยตัวควบคุมแบบฟัซซี ใน table-i กฎฟัซซี่การตัดสินใจใช้เป็นเครื่องควบคุมจะได้รับ ที่มอเตอร์เหนี่ยวนำแบบจำลองรูปแบบดังแสดงในรูปที่ 2 มีการแก้ไขโดยการเพิ่มตัวควบคุมฟัซซี่และจะแสดงในรูปที่ 4 ผลของมอเตอร์เหนี่ยวนำที่ใช้เป็นเทอร์มินัลการใส่ตัวควบคุมฟัซซี่และเริ่มต้นเริ่มต้นของแม่เหล็กไฟฟ้ามอเตอร์ค่าความผิดพลาดสูงสุด ดังนั้น ตามกฎฟัซซี เอฟซีสร้างค่ากรอบ แล้วค่านี้ จะเปลี่ยนความถี่คลื่นไซน์ในตัวควบคุมความเร็ว . ไซน์คลื่นแล้วเมื่อเทียบกับสัญญาณในการสร้างสามเหลี่ยมส่งสัญญาณของ igbts ใน PWM อินเวอร์เตอร์ ความถี่สัญญาณของการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ก็ค่อย ๆจึงเพิ่มขึ้นความถี่ของแรงดันไฟฟ้าที่ใช้กับมอเตอร์เหนี่ยวนำ 12,14 [ ]ตามที่กล่าวก่อนหน้านี้ , กรอบคุณค่าที่ได้จาก ฟัซซี่ตัวควบคุมตรรกะที่ใช้ในการเปลี่ยนความถี่ของรูสัญญาณ PWM อินเวอร์เตอร์ ดังนั้นการแสดงผลสัญญาณ AC ได้จะเป็นตัวแปรความถี่ไซน์คลื่น ไซน์คลื่น คือที่สร้างขึ้นด้วยขนาดเฟสและความถี่ที่เป็นให้ผ่าน GUI แล้วนาฬิกาที่เป็นสัญญาณตัวอย่างเวลาของการแบ่งด้วยมูลค่า ซึ่งเป็นกรอบที่ได้รับจาก FLC . ดังนั้นโดยการวางสามคลื่นไซน์ด้วยระยะที่แตกต่างกัน หนึ่งสามารถเปรียบเทียบกับสามเหลี่ยมสัญญาณและสร้างสัญญาณ PWM เป็นหลักการของอินเวอร์เตอร์ ดังนั้นในตัวอย่างแรกจุดความเร็วเป็นศูนย์ และข้อผิดพลาดคือสูงสุด แล้วความเร็วที่เพิ่มขึ้น , ข้อผิดพลาดจะลดลง และคุณค่าที่ได้รับจาก FLC จะกรอบเพิ่ม ดังนั้นความถี่ของคลื่นไซน์จะลดลง ซึ่งจะทำให้ igbts เปิดและปิดได้เร็วขึ้น มันจะเพิ่มความถี่ที่อุปทาน AC และมอเตอร์จะเพิ่มความเร็ว ที่กระผมบล็อกเหล่านี้เป็นหลักการซึ่งเป็นสัญญาณผลิตในความเร็วป้องกันควบคุม การยิงสัญญาณใช้กับ IGBT ประตูจะเปิดและปิด igbts .