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European Journal of Electrical Engineering
2103-3641
Revue des Systèmes
Revue Internationale de Génie électrique (1295-490X)
 

 ARTICLE VOL 19/1-2 - 2017  - pp.91-109  - doi:10.3166/ejee.19.91-109
TITRE
Surveillance de la température du moteur inductif via l'injection de signal améliorée avec le système d'inférence neuro-flou adaptatif

TITLE
Induction motor temperature monitoring via signal injection enhanced with adaptive neuro-fuzzy inference system

RÉSUMÉ

Cet article de recherche présente une technique fiable pour protéger l’enroulement de stator d’une machine asynchrone. Le schéma de protection dépend de la surveillance continue de la température de l'enroulement. Il utilise l'intégration de la méthode d'injection de courant continu (CC) et une technique d'intelligence artificielle. Le démarreur accouplé à une machine asynchrone est utilisé pour injecter un signal de CC. Il modifie le fonctionnement des thyristors inversés. Le signal de commande de porte du démarreur produit un court délai dans le demi-cycle de courant pour une phase de la machine. Ensuite, les composantes de CC sont obtenues à partir de l'analyse de Fourier du courant et de la tension. En utilisant la magnitude des signaux de CC, la résistance et la température de l'enroulement du stator sont calculées. Pour obtenir une température d’enroulement précise, les paramètres moteur calculés sont utilisés en tant que donnée d'entrée pour un schéma flou. Par conséquent, le système d'inférence neuro-flou adaptatif (ANFIS en anglais) est utilisé pour fournir un affichage de la température efficace et actif pour l'enroulement du stator. De plus, le système d'inférence neuro-flou adaptatif a diminué l'erreur d'estimation de la température de l'enroulement sans affecter la torque du moteur à un certain angle de retard. Les résultats obtenus avec la simulation Matlab sont inventifs.



ABSTRACT

This research work presents a reliable technique to protect the stator winding of asynchronous machine. The protection scheme depends on continuous temperature monitoring of the winding. It utilizes integration between the DC injection method and an artificial intelligence technique. The soft starter coupled to asynchronous machine is used to inject DC signal. It modifies the operation of the reverse-parallel thyristors. The gate control signal of the soft starter produces a short delay in half current cycle for one phase of the machine. Then the DC components are obtained from the current and voltage Fourier analysis. By using the magnitude of the DC signals, the stator winding resistance and temperature are computed. To obtain an accurate temperature of winding; the calculated motor parameters are employed to be an input data for a fuzzy scheme. Therefore, the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) scheme is utilized to supply an efficient and active temperature display for stator winding. In addition ANFIS decreased the estimation error of the winding temperature without affecting on motor torque at certain delay angle. The obtained results with Matlab simulation are inventively.



AUTEUR(S)
Taha Ahmed ENANY, Mohamed Ahmed MOUSTAFA HASSAN, El Said OTHMAN

MOTS-CLÉS
estimation de la température, protection thermique, système d'inférence neuro- flou adaptatif, moteur inductif, injection de signal, démarreur.

KEYWORDS
temperature estimation, thermal protection, adaptive neuro-fuzzy inference system, induction motor, signal injection, soft starter.

LANGUE DE L'ARTICLE
Anglais

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