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Este libro explora la aplicación de técnicas de inteligencia artificial (IA) para la detección, diagnóstico y reconfiguración de fallos en un inversor trifásico de fuente de tensión (VSI) que alimenta un accionamiento de motor de inducción. El estudio se centra en la mejora de la fiabilidad y la eficiencia de los accionamientos de motores de inducción abordando fallos comunes del inversor, como fallos de circuito abierto y cortocircuito, utilizando métodos basados en IA como las redes neuronales artificiales (RNA), el control lógico difuso (Fuzzy Logic Control, FLC) y las redes neuronales convolucionales (CNN). La investigación propone un sistema tolerante a fallos que integra estrategias de control inteligente, incluyendo el Control Directo de Par (DTC) y el Control Directo de Par con Modulación Vectorial Espacial (DTC-SVM), para mejorar la robustez del sistema de accionamiento del motor. Los métodos propuestos se validan mediante simulaciones, demostrando una alta precisión en la detección y diagnóstico de fallos, así como una reconfiguración eficaz del inversor para mantener la estabilidad del sistema en condiciones de fallo.
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.
