| Revista: | Controle & automacao |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000315432 |
| ISSN: | 0103-1759 |
| Autores: | Goedtel, Alessandro1 Silva, Ivan N. da Serni, Paulo J.A |
| Instituciones: | 1Universidade de Sao Paulo, Escola de Engenharia de Sao Carlos, Sao Carlos, Sao Paulo. Brasil |
| Año: | 2006 |
| Periodo: | Jul-Sep |
| Volumen: | 17 |
| Número: | 3 |
| Paginación: | 364-380 |
| País: | Brasil |
| Idioma: | Portugués |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Aplicado |
| Resumen en inglés | Induction motors are widely used in several industrial sectors. However, the selection of induction motors is often inaccurate because, in most cases, the load behavior in the shaft is completely unknown. The proposal of this paper is to use artificial neural networks as a tool for dimensioning induction motors rather than conventional methods, which use classical identification techniques and mechanical load modeling. The potential of this approach is the simple hardware implementation since the methodology does not require torque sensor nor powerful computational processors. Simulation results are also presented to validate the proposed approach |
| Resumen en portugués | Os motores de indução são utilizados nos mais diversos setores industriais. Entretanto, a seleção de um motor de indução em determinada aplicação é imprecisa nos casos em que não há conhecimento do comportamento da carga que está acoplada ao eixo do motor. A proposta deste trabalho é fornecer uma ferramenta alternativa aos métodos tradicionais de identificação usando as redes neurais artificiais. O potencial desta proposta está em sua facilidade de implementação em hardware, tendo em vista que a metodologia não necessita de sensores de torque, assim como não requer alto poder computacional. Resultados de simulação são apresentados para validar a proposta |
| Disciplinas: | Ingeniería, Matemáticas |
| Palabras clave: | Equipo y maquinaria, Ingeniería eléctrica, Matemáticas aplicadas, Motores de inducción, Carga, Comportamiento, Parámetros, Redes neuronales, Identificación |
| Keyword: | Engineering, Mathematics, Electrical engineering, Equipment and machinery, Applied mathematics, Induction motors, Load, Behavior, Parameters, Neural networks, Identification |
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