@Article{, title={IMPROVEMENT OF DIRECT TORQUE CONTROL SYSTEM USING RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORK AND FUZZY CONTROL TECHNIQUES تحسين نظام السيطرة المباشر على العزم باستخدام تقنيات شبكة دالة الأساس}, author={Mohammed Khalaf Masood محمد خلف مسعود}, journal={DIYALA JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES مجلة ديالى للعلوم الهندسية}, volume={Engineering Sc. Conference}, number={First}, pages={473-484}, year={2010}, abstract={ABSTRACT:- Direct Torque Control (DTC) is one of the most effective and modern methods for speed control of three phase induction motors, but it suffers from some drawbacks, that it needs an estimator for the electromagnetic torque and stator flux, and the existence of inherent ripples in the output torque. So it needs to an improvement. In this work a proposed DTC system supported by Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) and a Fuzzy Controller (FC) are constructed to avoid the above drawbacks. The (RBFNN) is used as a rapid estimator for the electromagnetic torque and stator flux and the Fuzzy Controller is used instead of the hysteresis comparator for torque and flux errors in order to organize the switching state selector in a more accurate manner. After studying the (RBFNN) it is concluded that it will be more accurate to use it during training and simulation in the independent outputs mode for the torque, stator flux and the sector. Also, accurate results can be achieved from this network for the torque, stator flux by using different values for the spread spectrum in order to let the switching state selector acts regularly. The simulation of the proposed DTC system is done by using a (Matlab/Simulink) program. The proposed DTC system shows a considerable reduction in torque ripples, and best starting performance. This improvement leads to an ability to increase the sampling period four times the conventional one.Keywords:- Induction Motor, Radial Basis Function Neural Network, Fuzzy Control, Direct Torque Control.

الخلاصة إن طريقة السيطرة المباشرة على العزم (DTC) تعد من أحدث الطرق ِ وأكثرها فاعليةِ للسيطرةِ على سرعةِ محرك حثي ثلاثي الطور، لَكنَّها تَعاني مِنْ عدة عوائقِ كحاجتهاُ إلى مخمّنِ للعزم الكهرومغناطيسيِ ولفيض الساكن، والى وجود تموج متأصل في عزم الخرج. عليه فقد تم في هذا العمل تزويد منظومة السيطرة المباشرة على العزم (DTC) بشبكة دالة الأساس الشعاعي العصبية (RBFNN) وتقنية السيطرة المضببة (FC) لتَتفادى العوائقَ أعلاه. إن شبكة دالة الأساس الشعاعي العصبية (RBFNN) استعملت كمخمن سريع لكل من العزم الكهرومغناطيسيِ وفيض الساكن بدلاً مِنْ المخمّن التقليديِ. أما تقنية السيطرة المضببة (FC) فقد استعملت كبديل أدق لمقارن الهسترة المستخدم لتحديد قيم أخطاءِ فيض الساكن والعزم لكي ينتظم عمل مُنتخب حالة الاقلدة ( Switching State Selector). بعد دراسة عمل شبكة دالة الأساس الشعاعي العصبية تبين لدينا بأنها سوف تعطي نتائج دقيقه أذا ماصممت للعمل في حالة المخارج المستقلةِ لكُلّ من العزم وفيض الساكن والقطاعات ( Sectors) أثناء التدريب والمحاكاةِ، باستخدام قيـم مختلفة لثابت الانتشار (Spread Constant) للشبكة العصبية لكُلّ من العزم وفيض الساكن والقطاعات مما يؤدي إلى الحُصُول على نَتائِجِ أكثر دقة. إنّ محـاكاةَ المنظومة المقترحة تمت باستعمال برنامـج ( Matlab/Simulink)، وا شارت النتائج المستحصلة إلى تخفيض جدير بالاعتبار في تموج العزم ، وأداء بدء أفضل. إن هذا التحسينِ قادنا إلى المقدرةِ على زيَاْدَة زمنِ العينة(Sampling period) أربع مراتَ بقدر الزمنِ التقليديِ المستخدم.} }