Numer: 11/2020 Str. 155
Autorzy: Mustapha Sabour , Ghalem Bachir , Noureddine Henini :
Tytuł: Metoda uczenia sieci neuronowej w diagnostyce przekształtników matrycowych
Streszczenie: Zaproponowano nową metodę wykrywania i lokalizowania uszkodzeń obwodu otwartego w przekształtniku matrycowym (MC) w oparciu o technikę rozpoznawania wzorców przez sieć neuronową. W tym celu wykorzystywane są sygnały wejściowe i wyjściowe prądu przekształtnika. Utworzono bazę danych sygnałów prądowych w warunkach znamionowych i z uszkodzeniem dla różnych warunków pracy. Po przekształceniu tych sygnałów w środowisku Concordia przeprowadzono proces głębokiego uczenia się przez splotową sieć neuronową. Aby zweryfikować Wiarygodność naszego proponowanego podejścia, opracowano model symulacyjny układu MC z uszkodzonym łącznikiem energoelektronicznym zasilającym silnik asynchroniczny sterowany metodą DTC-SVM z róznymi wartościami momentu i prędkości obrotwej. Wyniki diagnostyczne pokazują wykonalność i skuteczność proponowanej metody.
Słowa kluczowe: Przekształtnik matrycowy, diagnoza, rozpoznawanie wzorców, splotowe sieci neuronowe, głębokie uczenie się.