Odporny na awarie falownik źródła napięcia do napędu silnika indukcyjnego

Niniejsza książka bada zastosowanie technik sztucznej inteligencji (AI) do wykrywania diagnozowania i rekonfiguracji błędów w trójfazowym falowniku napięcia (VSI) zasilającym napęd z silnikiem indukcyjnym. Badanie koncentruje się na poprawie niezawodności i wydajności napędów silników indukcyjnych poprzez usuwanie typowych usterek falownika takich jak zwarcia i rozwarcia przy użyciu metod opartych na sztucznej inteligencji takich jak sztuczne sieci neuronowe (ANN) sterowanie logiką rozmytą (FLC) i konwolucyjne sieci neuronowe (CNN). W badaniach zaproponowano system odporny na uszkodzenia który integruje inteligentne strategie sterowania w tym bezpośrednią kontrolę momentu obrotowego (DTC) i bezpośrednią kontrolę momentu obrotowego z modulacją wektora przestrzennego (DTC-SVM) w celu zwiększenia odporności układu napędowego silnika. Proponowane metody zostały zweryfikowane za pomocą symulacji wykazując wysoką dokładność wykrywania i diagnozowania błędów a także skuteczną rekonfigurację falownika w celu utrzymania stabilności systemu w warunkach błędu.