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Het starten van inschakelstroom en pulsaties in het geïnduceerde koppel beïnvloeden de prestaties van een inductiemotor. Kunstmatige neurale netwerken (ANN's) en adaptief neuro fuzzy inferentiesysteem (ANFIS) kunnen de prestaties van de motor verbeteren door een controlesysteem te maken dat een soepele start van de inductiemotor mogelijk maakt. Dynamisch model van inductiemachine in verschillende referentiekaders werd geïmplementeerd met behulp van Matlab Simulink. Op feed forward back-propagatie gebaseerde en radiale neurale netwerken werden getraind, met gegevens verkregen met behulp van simulaties, om verschillende parameters te schatten die ANFIS nodig heeft om de afvuurhoek van back-to-back verbonden paren thyristors in AC-spanningsregelaar aan te passen. Inschakelstroom en pulsaties in koppel werden aanzienlijk verminderd. Radiale basis en feed-forward neurale netwerken werden vergeleken voor offline en online training, trainingstijd, benodigde geheugen voor implementaties, aantal neuronen, rekenprocedures en algoritmen, betrouwbaarheid van het systeem en de belangrijkste implementatiekosten. Kunstmatige neurale netwerken en Adaptive neuro fuzzy inferentiesysteem werden ontwikkeld met behulp van toolboxen in Matlab Simulink.
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