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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Universidade de São Paulo (USP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (Unesp) | - |
Autor(es): dc.creator | Goedtel, A. | - |
Autor(es): dc.creator | Silva, I. N. da | - |
Autor(es): dc.creator | Serni, P. J. A. [UNESP] | - |
Autor(es): dc.creator | IEEE | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-02-22T00:07:08Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-02-22T00:07:08Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-12-09 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-12-09 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2006-01-01 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/195869 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/195869 | - |
Descrição: dc.description | Induction motors are widely used in several industrial sectors. However, the dimensioning of induction motors is often inaccurate because, in most cases, the load behavior in the shaft is completely unknown. The proposal of this paper is to use artificial neural networks as a tool for dimensioning induction motors rather than conventional methods, which use classical identification techniques and mechanical load modeling. Since the proposed approach uses current, voltage and speed values as the only input parameters, one of its potentialities is related to the facility of hardware implementation for industrial environments and field applications. Simulation results are also presented to validate the proposed approach. | - |
Descrição: dc.description | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) | - |
Descrição: dc.description | Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) | - |
Descrição: dc.description | Univ Sao Paulo, Dept Elect Engn, EESC, Av Trabalhador Sao Carlense 400, BR-13566590 Sao Carlos, SP, Brazil | - |
Descrição: dc.description | Univ Sao Paulo, Dept Elect Engn, UNESP, BR-17033360 Sao Carlos, SP, Brazil | - |
Descrição: dc.description | Univ Sao Paulo, Dept Elect Engn, UNESP, BR-17033360 Sao Carlos, SP, Brazil | - |
Descrição: dc.description | CNPq: 06/56093-3 | - |
Descrição: dc.description | CNPq: 14236/2005-4 | - |
Formato: dc.format | 918-+ | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Publicador: dc.publisher | Ieee | - |
Relação: dc.relation | 2006 Ieee International Conference On Power Electronic, Drives And Energy Systems, Vols 1 And 2 | - |
???dc.source???: dc.source | Web of Science | - |
Palavras-chave: dc.subject | induction motors | - |
Palavras-chave: dc.subject | load modeling | - |
Palavras-chave: dc.subject | neural networks | - |
Palavras-chave: dc.subject | parameter estimation | - |
Palavras-chave: dc.subject | system identification | - |
Título: dc.title | Neural approach for automatic identification of induction motor load torque in real-time industrial applications | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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