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Questo libro esplora l'applicazione di tecniche di intelligenza artificiale (AI) per il rilevamento, la diagnosi e la riconfigurazione dei guasti in un inverter trifase a sorgente di tensione (VSI) che alimenta un motore a induzione. Lo studio si concentra sul miglioramento dell'affidabilità e dell'efficienza degli azionamenti per motori a induzione, affrontando i guasti più comuni dell'inverter, come quelli di circuito aperto e cortocircuito, utilizzando metodi basati sull'intelligenza artificiale come le reti neurali artificiali (ANN), il controllo logico fuzzy (FLC) e le reti neurali convoluzionali (CNN). La ricerca propone un sistema di tolleranza ai guasti che integra strategie di controllo intelligenti, tra cui il controllo diretto della coppia (DTC) e il controllo diretto della coppia con modulazione vettoriale spaziale (DTC-SVM), per migliorare la robustezza del sistema di azionamento del motore. I metodi proposti sono stati convalidati mediante simulazioni, dimostrando un'elevata precisione nel rilevamento e nella diagnosi dei guasti, nonché un'efficace riconfigurazione dell'inverter per mantenere la stabilità del sistema in condizioni di guasto.
About the author
Mi chiamo Younes Tamissa, nato il 13 agosto 1986 ad Algeri. Ho conseguito il dottorato di ricerca in Automazione e Informatica Industriale presso l'Università di Ouargla. La mia ricerca si concentra sui sistemi a tolleranza di errore, in particolare negli inverter a sorgente di tensione per azionamenti di motori a induzione, utilizzando tecniche intelligenti come le reti neurali artificiali e la logica fuzzy.
