Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Stabilizacja napięcia wyjściowego generatora reluktancyjnego przełączalnego

Tytuł:
Stabilizacja napięcia wyjściowego generatora reluktancyjnego przełączalnego
Autorzy:
Powrózek, A.
Bogusz, P.
Data publikacji:
2014
Słowa kluczowe:
generator reluktancyjny przełączalny
model symulacyjny
stabilizacja napięcia wyjściowego
sieci neuronowe
Switched Reluctance Generator
simulation model
output voltage control
neural networks
Język:
polski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
W pracy przedstawiono nieliniowy model symulacyjny czteropasmowego generatora reluktancyjnego przełączalnego (SRG) o konfiguracji 8/6. Model zbudowano z zastosowaniem sztucznych sieci neuronowych ANN (ang. Artificial Neural Networks) w systemie Matlab/Simulink. W ramach prowadzonych badań symulacyjnych przetestowano dwie metody stabilizacji napięcia SRG. Pierwsza metoda polegała na regulacji kąta wyłączenia, a druga na regulacji współczynnika wypełnienia sygnału PWM. Badania wykonano dla dwóch przypadków: zmieniającej się skokowo rezystancji obciążenia oraz zmieniającej się prędkości wirowania wirnika generatora.
In paper was presented nonlinear simulation model of four-phase 8/6 Switched Reluctance Generator built based on artificial neural networks (ANN) in Matlab/Simulink. Two methods of SRG output voltage control were tested (turn-off angle control and PWM control). Studies were developed for two cases: change of load resistance and change of rotor speed.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies