Abstract— In the industrial sector

Abstract— In the industrial sector especially in the field of
electric drives & control, induction motors play a vital role.
Without proper controlling of the speed, it is virtually impossible
to achieve the desired task for a specific application. Based on the
inability of conventional control methods like PI, PID controllers
to work under wide range of operation, artificial intelligent based
controllers are widely used in the industry like ANN, Fuzzy
controller, ANFIS, expert system, genetic algorithm. The main
problem with the conventional fuzzy controllers is that the
parameters associated with the membership functions and the
rules depend broadly on the intuition of the experts. To overcome
this problem, Adaptive Neuro-Fuzzy controller is proposed in
this paper.The rapid development of power electronic devices
and converter technologies in the past few decades, however, has
made possible efficient speed control by varying the supply
frequency and voltage , giving rise to various forms of adjustablespeed
induction motor drives. This paper presents an integrated
environment for speed control of induction motor (IM) using
artificial intelligent controller. The integrated environment
allows users to compare simulation results between classical and
artificial intelligent controllers. The fuzzy logic controller,
artificial neural network controller and ANFIS controllers are
also introduced to the system for keeping the motor speed to be
constant when the load varies. The comparison between
Conventional PI, Fuzzy Controller, ANN and Adaptive neuro
fuzzy controller based dynamic performance of induction motor
drive has been presented. Adaptive Neuro Fuzzy based control of
induction motor will prove to be more reliable than other control
methods. The performance of the Induction motor drive has been
analyzed for no load, constant and variable loads.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นามธรรมซึ่งในภาคอุตสาหกรรมโดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการไดรฟ์ไฟฟ้าและการควบคุม มอเตอร์เหนี่ยวนำมีบทบาทสำคัญโดยไม่มีการควบคุมที่เหมาะสมของความเร็ว มันเป็นไปไม่ได้จริงเพื่อให้ได้งานที่ต้องการใช้ ตามไม่วิธีควบคุมทั่วไปเช่น PI, PID ควบคุมทำงานภายใต้การดำเนินการหลากหลาย ประดิษฐ์อัจฉริยะขึ้นตัวควบคุมถูกใช้อย่างกว้างขวางในอุตสาหกรรมเช่นแอน Fuzzyระบบควบคุม ANFIS เชี่ยวชาญ อัลกอริทึมทางพันธุกรรม หลักเป็นปัญหากับตัวควบคุมเลือนแบบเดิมที่การพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับการทำงานของสมาชิกและกฎทั่วไปขึ้นอยู่กับสัญชาตญาณของผู้เชี่ยวชาญ การเอาชนะมีเสนอปัญหานี้ ควบคุมระบบประสาทเลือนปรับในเอกสารนี้ การพัฒนาอย่างรวดเร็วของอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์กำลังอย่างไรก็ตาม มีเทคโนโลยีแปลงในไม่กี่ทศวรรษทำการควบคุมความเร็วอย่างมีประสิทธิภาพเป็นไปตามการจัดหาความถี่และแรงดัน ทำให้เกิดการรูปแบบต่าง ๆ ของ adjustablespeedไดรฟ์ที่มอเตอร์เหนี่ยวนำ เอกสารนี้แสดงการรวมสภาพแวดล้อมการควบคุมความเร็วของการเหนี่ยวนำใช้มอเตอร์ (IM)ระบบควบคุมอัจฉริยะประดิษฐ์ สภาพแวดล้อมแบบบูรณาการผู้ใช้สามารถเปรียบเทียบผลการจำลองการคลาสสิก และตัวควบคุมอัจฉริยะประดิษฐ์ ควบคุมเผาควบคุมโครงข่ายประสาทเทียมและ ANFIS ควบคุมอยู่ยัง นำเสนอระบบการรักษาความเร็วมอเตอร์จะค่าคงเมื่อโหลดไป การเปรียบเทียบPI ควบคุมเลือน แอน และ Adaptive ประสาททั่วไปควบคุมเลือนตามชิ้นงานของมอเตอร์เหนี่ยวนำไดรฟ์ได้รับการนำเสนอ ใช้เลือนปรับระบบประสาทควบคุมมอเตอร์เหนี่ยวนำจะพิสูจน์ให้น่าเชื่อถือกว่าตัวควบคุมอื่น ๆวิธีการนี้ การขับมอเตอร์เหนี่ยวนำได้วิเคราะห์ความไม่โหลดโหลด ค่าคง และตัวแปร

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Abstract- ในภาคอุตสาหกรรมโดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการ
ไดรฟ์ไฟฟ้าและการควบคุมมอเตอร์เหนี่ยวนำที่มีบทบาทสำคัญ.
โดยไม่มีการควบคุมที่เหมาะสมของความเร็วที่มันเป็นไปไม่ได้จริง
เพื่อให้บรรลุภารกิจที่ต้องการสำหรับการใช้งานที่เฉพาะเจาะจง ขึ้นอยู่กับการ
ไร้ความสามารถของวิธีการควบคุมการชุมนุมเช่น PI ควบคุม PID
ทำงานภายใต้ความหลากหลายของการดำเนินงานประดิษฐ์อัจฉริยะ
ควบคุมการใช้กันอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมเช่น ANN เลือน
ควบคุม ANFIS ระบบผู้เชี่ยวชาญขั้นตอนวิธีพันธุกรรม หลัก
มีปัญหากับตัวควบคุมฟัซซี่ธรรมดาว่า
พารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับฟังก์ชั่นสมาชิกและ
กฎระเบียบในวงกว้างขึ้นในสัญชาตญาณของผู้เชี่ยวชาญ ที่จะเอาชนะ
ปัญหานี้ควบคุมการปรับเปลี่ยนฟัซซี่มีการเสนอในการ
นี้การพัฒนาอย่างรวดเร็ว paper.The ของอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์พลังงาน
และเทคโนโลยีแปลงในช่วงไม่กี่ทศวรรษที่ผ่านมา แต่ได้
ทำความเร็วในการควบคุมที่มีประสิทธิภาพที่แตกต่างกันไปโดยอุปทาน
ความถี่และแรงดันไฟฟ้าให้สูงขึ้น เพื่อรูปแบบต่างๆของ adjustablespeed
ไดรฟ์มอเตอร์เหนี่ยวนำ บทความนี้นำเสนอแบบบูรณาการ
สภาพแวดล้อมสำหรับการควบคุมความเร็วของมอเตอร์เหนี่ยวนำ (IM) ใช้
ควบคุมอัจฉริยะประดิษฐ์ สภาพแวดล้อมแบบบูรณาการ
ช่วยให้ผู้ใช้เพื่อเปรียบเทียบผลการจำลองระหว่างคลาสสิกและ
ควบคุมอัจฉริยะประดิษฐ์ ควบคุมตรรกศาสตร์
เทียมควบคุมเครือข่ายประสาทและ ANFIS ควบคุมจะ
ยังแนะนำให้รู้จักกับระบบการรักษาความเร็วของมอเตอร์ที่จะ
คงที่เมื่อโหลดแตกต่างกันไป การเปรียบเทียบระหว่าง
PI ธรรมดา, ควบคุมฟัซซี่แอนและการปรับตัวของระบบประสาท
ควบคุมฟัซซี่ตามประสิทธิภาพการทำงานแบบไดนามิกของมอเตอร์เหนี่ยวนำ
ไดรฟ์ได้รับการเสนอ การปรับตัวประสาทควบคุมตามเลือน
มอเตอร์เหนี่ยวนำจะพิสูจน์ให้เป็นที่น่าเชื่อถือมากกว่าการควบคุมอื่น ๆ
วิธี ประสิทธิภาพการทำงานของไดรฟ์มอเตอร์เหนี่ยวนำได้รับการ
วิเคราะห์สำหรับการโหลดไม่โหลดคงที่และตัวแปร

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทคัดย่อ ในภาคอุตสาหกรรม โดยเฉพาะในเขตของขับเคลื่อนไฟฟ้าควบคุมมอเตอร์เหนี่ยวนำที่มีบทบาทสำคัญโดยไม่เหมาะสม การควบคุมความเร็ว มันแทบเป็นไปไม่ได้เพื่อให้บรรลุตามต้องการ งานสำหรับโปรแกรมที่เฉพาะเจาะจง ขึ้นอยู่กับการไร้ความสามารถของวิธีการควบคุมแบบเหมือนปี่ ตัวควบคุมพีไอดีทำงานภายใต้ความหลากหลายของการใช้ปัญญาประดิษฐ์ตัวควบคุมที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรม เช่น แอน ฟัซซี่ควบคุม , anfis ผู้เชี่ยวชาญระบบ ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรม . หลักมีปัญหากับตัวควบคุมแบบฟัซซีที่พารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับการทำงานและการเป็นสมาชิกกฎขึ้นอยู่กับวงกว้างในสัญชาตญาณของผู้เชี่ยวชาญ เพื่อเอาชนะปัญหานี้ ประสาทควบคุมแบบฟัซซี่คือ การนำเสนอในกระดาษนี้ การพัฒนาอย่างรวดเร็วของอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ พลังงานและแปลงเทคโนโลยีในไม่กี่ทศวรรษที่ผ่านมา แต่ มีทำให้ควบคุมความเร็วที่มีประสิทธิภาพที่สุดที่จัดหาความถี่และแรงดันไฟฟ้าให้สูงขึ้นไป adjustablespeed รูปแบบต่าง ๆมอเตอร์ไดรฟ์ บทความนี้เสนอรวมสภาพแวดล้อมการควบคุมความเร็วของมอเตอร์เหนี่ยวนำ ( IM ) โดยใช้ควบคุมอัจฉริยะประดิษฐ์ การบูรณาการสิ่งแวดล้อมช่วยให้ผู้ใช้เพื่อเปรียบเทียบผลระหว่างคลาสสิกและปัญญาประดิษฐ์ตัวควบคุม ตัวควบคุมตรรกะคลุมเครือตัวควบคุมและตัวควบคุมเป็นโครงข่ายประสาทเทียม anfisยังแนะนำระบบรักษาความเร็วรอบของมอเตอร์เป็นคงที่เมื่อโหลดไป การเปรียบเทียบระหว่างปกติพี , ตัวควบคุมแบบฟัซซี่ , แอน และการปรับตัวทางระบบประสาทตัวควบคุมฟัซซี่ที่ใช้ประสิทธิภาพของมอเตอร์เหนี่ยวนำแบบไดนามิกไดรฟ์ได้รับการเสนอ ประสาทฟัซซี่ตามแบบควบคุมมอเตอร์จะพิสูจน์ให้เป็นที่เชื่อถือได้มากกว่าการควบคุมอื่น ๆวิธีการ ประสิทธิภาพของมอเตอร์ขับได้วิเคราะห์ไม่โหลดคงที่และตัวแปรโหลด