research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
Energy Saving Using Intelligent Controller Based on Fuzzy Logic Control
حفظ الطاقة باستخدام مسيطر ذكي اعتمادا على السيطرة بالمنطق المضبب

Authors: Krikor S.Krikor --- Abduljabbar O.H Alshammery
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2012 Volume: 30 Issue: 6 Pages: 920-938
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

To reduce the impact of the high current on the power grid from the start process of the large induction motor and eliminate the negative influences of traditional reduced voltage start on the electronic and mechanical equipments and enhance the ability of the energy saving of the system. We studied and improved the intelligent soft start of such motors, this paper presents the design of intelligent soft starting controller in viewpoint of energy saving for power electronic systems. The proposed controller was compared through experimental studies under identical conditions with the thyristor soft starting controller (conventional controller). The performance comparison is made on the aspects of power quality and energy saving advantages. It is found thatthe proposed controller has superior operating and performance characteristics as compared to the conventional one.

من أجل تقليل تأثير التيار العالي في شبكة القدرة من جراء عمليات التشغيل الابتدائي للمحرك الحثي ذو القدرة العالية وحذف التأثيرات السلبية للطرق التقليدية لتقليل فولتية البدء في الاجهزة الميكانيكية والالكترونية وأمكانية تحسين حفظ الطاقة للنظام، نقدم دراسة وتحسين بدء تشغيل سلسوذكي لهذه المحركات، هذا البحث يقدم تصميم مسيطر ذكي لبدء التشغيل من وجهة نظرحفظ الطاقة لانظمة القدرة الالكترونية. المسيطر المقترح قورن من خلال الدراسات المختبرية تحت ظروف متطابقة مع مسيطر بدء تشغيل سلس تقليدي يعمل بالثايروستور، قورن الاداء من جوانب مميزاتكمية القدرة وحفظ الطاقة ووجد ان عمل وخواص الاداء للمسيطر المقترح يعمل بشكل ممتاز مقارنةمع المسيطر التقليدي.


Article
3-phase Induction Motor Bearing Fault Detection and Isolation using MCSA Technique based on neural network Algorithm

Authors: Nawal A. Hussein --- Dhari Yousif Mahmood --- Essam M. Abdul-Baki
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2012 Volume: 16 Issue: 3 Pages: 175-189
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper shows a system that has the ability to diagnose bearing fault in three phase induction motor by using Motor Current Signature Analysis (MCSA) technique associated with artificial neural network (ANN) algorithm. Mathematical models for healthy and faulty conditions built to demonstrate theoretically the behavior of 3-phase induction motor in both cases. The effects of such a fault on motor currents waveforms at different loads studied experimentally using practical data acquisition and Fast Fourier Transform (FFT) analysis. The harmonic content for this fault current, through the loading range, is studied, and fed to neural network algorithm. A numerical optimization technique using Levenberg-Marquardt algorithm has been done for ANN training and testing.This system prepared to be used in industrial applications to diagnose and isolate the faulty motors immediately at their incipient stage, and to avoid any damage occur for the motors, or for their supply system

يقدم هذا البحث نظام له القابليه على تشخيص ومراقبة الاعطال في المحركات الحثيه ومنها عطل المحامل .ان التشخيص لتلك الاعطال يعتمد تقنيتين هما تقنية التحليل الطيفي لبصمة التيار و تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية. لغرض تقييم اداء المحرك الحثي الصالح والمتضمن العطل تم بناء الموديل الرياضي وقد تمت محاكات هذا الموديل باستخدام برنامج Matlab /Simulinkان تقنية فحص بصمة التيار من التقنيات الدقيقة التي لعبت دورا كبيرا في تشخيص ومراقبةالاعطال في المحركات الحثية وذلك بالتحديد العملي لموقع و ممقدار المركبة التوافقية لتيار الخط والمسماة) العليا والسفلى( حيث تختلف هذه المركبة استنادا الى نوع العطل وشدة قساوتة والحمل المسلط على المحرك. يغذى محتوى المركبه التوافقيه الى الشبكة العصبية من خلال المعلومات المسخلصة من فحوصات مختبرية لمحركات صالحة واخرى متضمنه العطل. ان تعليم الشبكة تم باستخدام Levenberg-Marquardt Algorithm باعتبارها التكنيك الاكثر كفائة وموثوقية.ان النتائج العملية المستحصلة من هذة الدراسة مع التصميم والتصنيع لل data acquisition system واستخدام الشبكة العصبية المدربة و Fast Fourier Transform analysis (FFT) تمثل منظومة تشخيص وكشف عن العطل ونوعه حيث يمكن استخدامها في التطبيقات الصناعيه لغرض الكشف وعزل المحركات الحاويه على الاعطال

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

Arabic and English (1)

English (1)


Year
From To Submit

2012 (2)