Neuron Network Application For Speed Control And Fault Detection Of Asynchronous Machine
Résumé: The induction machine will play a role very important in the industry, but the existence of a certain defect returns their use limited as the defects rotor (broken bar). This article presents a study of Controller neuronal with the existence of a rotor defect on the one hand and another hand of a defect of switch of the five levels inverter to see the influence of these two defects on the physical parameters of the machine. The application of neural control with the existence of a broken bar in the motor allows us to see the effect of this fault on the motor parameters (speed, electromagnetic torque and current), to control itself is also used in existence of five-level inverter fault (delay of blocking the switch) to give the results shown the swelling of this fault on the engine. With this controller, each fault influenced the parameters of Engine and can notice it from the simulation results. The results, simulations are done using Matlab/Simulink. Simulation results show clearly and robustness of neural controller.
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