A new neural network Designing Approach for hysteresis modeling based on Preisach model
محل انتشار: ششمین کنفرانس مهندسی برق و الکترونیک ایران
سال انتشار: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 714
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEEE06_169
تاریخ نمایه سازی: 1 مهر 1394
چکیده مقاله:
One of the main issues in modeling the behaviorof electric machineries is the process of modeling themagnetic material used in such machineries. Almostall ferromagnetic materials display a set of behaviorswhich are known under the term of magnetichysteresis. Models which are proposed for thehysteresis phenomenon based on the physicalbehavior of ferromagnetic materials, such asPreisach, is so complicated which require largecomputer storage and also consume a lot of time forcalculation. Therefore, artificial neural networkscould be considered as suitable alternatives sincealong with featuring a high accuracy, they are fastand require less computer storage. Using multi-layerfeed-forward neural networks in the following paper,a model for magnetic hysteresis is proposed whichcould model all internal loops along with the mainhysteresis loop. Results to the simulation suggest agood agreement between the aforementioned modeland accurate model of Preisach
کلیدواژه ها:
Hysteresis identification ، Preisach model ، neural network ، perceptron ، radial basis function (RBF)
نویسندگان
Alireza Roosta
Shiraz University of Technology, Electrical and Electronics Engineering Department
Behrouz Safarinejadian
Shiraz University of Technology, Electrical and Electronics Engineering Department
Alireza Soltanimehr
Shiraz University of Technology, Electrical and Electronics Engineering Department
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :