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Electrical Engineering

Pulse injection-based sensorless switched reluctance motor driver model with machine learning algorithms

  • 06.10.2020
  • Original Paper
Erschienen in:
Verfasst von
Ferhat Daldaban
Mehmet Akif Buzpinar
Erschienen in
Electrical Engineering | Ausgabe 1/2021

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Abstract

In dieser Studie werden Beziehungen zwischen pulsinjizierten Leerphasenströmen verwendet, um die Rotorposition mit abgestimmten Feinbaum- und Ensemblesackbaumalgorithmen in MATLAB vorherzusagen. Verschiedene Klassifizierungsalgorithmen wurden trainiert, getestet und die besten präzisen Ergebnisse erzielt, indem Ensemblesackbaumklassifizierer mit Leerphasenströmen verwendet wurden. Dreiphasiger 6 / 4 geschalteter Reluktanzmotor (SRM) mit optischen Positionssensoren diagnostizierte Pulse wurden in Leerphasen injiziert und betrieben bei konstanter Last und Geschwindigkeit. Die gemessenen Leerphasenströme wurden mithilfe der Zeitreihenmethode neu angeordnet und mit überwachten maschinellen Lernalgorithmen trainiert. Diese unbearbeiteten Leerphasenströme reduzieren die Verarbeitungszeit und tragen zum Echtzeitbetrieb des Systems bei. Diese Studie beweist, dass SRM durch Vorhersage der aktiven Phase angetrieben werden kann, die durch ausgebildete Ensemblesacksacksbaum- und Feinbaumlernalgorithmen aus in Echtzeit gemessenen Leerphasenströmen ausgelöst wird.
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Titel
Pulse injection-based sensorless switched reluctance motor driver model with machine learning algorithms
Verfasst von
Ferhat Daldaban
Mehmet Akif Buzpinar
Publikationsdatum
06.10.2020
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
Electrical Engineering / Ausgabe 1/2021
Print ISSN: 0948-7921
Elektronische ISSN: 1432-0487
DOI
https://doi.org/10.1007/s00202-020-01111-6
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