| Revue: | Acta scientiarum. Technology |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000375325 |
| ISSN: | 1806-2563 |
| Autores: | Lakshmanan, Kalaivani1 Perumal, Subburaj1 Mariasiluvairaj, Willjuice Iruthayarajan1 |
| Instituciones: | 1National Engineering College, Department of Electrical and Electronics Engineering, Kovilpatti, Tamil Nadu. India |
| Año: | 2014 |
| Periodo: | Ene-Mar |
| Volumen: | 36 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 33-40 |
| País: | Brasil |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Experimental, aplicado |
| Resumen en inglés | In this paper, various intelligent controllers such as Fuzzy Logic Controller (FLC) and Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)-based current compensating techniques are employed for minimizing the torque ripples in switched reluctance motor. FLC and ANFIS controllers are tuned using MATLAB Toolbox. For the purpose of comparison, the performance of conventional Proportional- Integral (PI) controller is also considered. The statistical parameters like minimum, maximum, mean, standard deviation of total torque, torque ripple coefficient and the settling time of speed response for various controllers are reported. From the simulation results, it is found that both FLC and ANFIS controllers gives better performance than PI controller. Among the intelligent controllers, ANFIS gives outer performance than FLC due to its good learning and generalization capabilities thereby improves the dynamic performance of SRM drives |
| Resumen en portugués | Vários controladores inteligentes como as técnicas compensadoras de corrente baseadas em Fuzzy Logic Controller (FLC) e Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) são usadas para minimizar o torque em motor de relutância comutada. Os controladores FLC e ANFIS são sintonizados por MATLAB. Leva-se em consideração o desempenho do controlador convencional Proporcional-Integral (PI) para comparação. Registram-se os parâmetros estatísticos como o mínimo, o máximo, a média, desvio padrão de torque total, coeficiente de ripple de torque e o tempo de resposta de velocidade para vários controladores. Os resultados de simulação mostram que os controladores FLC e ANFIS têm um melhor desempenho do que o controlador PI. Entre os controladores inteligentes, ANFIS proporciona um desempenho melhor do que FLC devido à boa aprendizagem e capacidades generalizadas, as quais melhoram o desempenho dinâmico do motor de relutância comutada |
| Disciplinas: | Ingeniería |
| Palabras clave: | Ingeniería eléctrica, Ingeniería mecánica, Motor de reluctancia conmutada, Torque, Control difuso, Inteligencia artificial |
| Keyword: | Engineering, Electrical engineering, Mechanical engineering, Switched reluctance motor, Torque, Fuzzy control, Artificial intelligence |
| Texte intégral: | Texto completo (Ver PDF) |
