dynamic modelling
در نشریات گروه برق-
توربین های بادی در معرض وقوع انواع خطاها قرار دارند که تعدادی از آن ها می توانند خسارات اقتصادی جبران ناپذیری را به همراه داشته باشند. از این رو شناسایی خطاهای به وقوع پیوسته در زمان کوتاه، عملکرد صحیح سیستم را تضمین و از این خسارات جلوگیری می نماید. در این مقاله، ابتدا به کمک یک مدل دینامیکی جامع برای توربین های بادی که قسمت های مکانیکی و الکتریکی را با جزییات مناسبی شامل می شود، سیستم تشخیص و جداسازی خطای هوشمند با استفاده از شبکه های عصبی بازگشتی طراحی می شود که توسط آن می توان خطاهای به وقوع پیوسته در سنسورها و محرک های فراز را تشخیص داد. سپس جهت مقاوم سازی طرح ارایه شده، بکارگیری سطح آستانه فازی تطبیقی در بلوک ارزیابی مانده پیشنهاد می گردد. مقایسه نتایج شبیه سازی برای سطوح آستانه ثابت، مقاوم و فازی تطبیقی نشان دهنده آن است که استفاده از سطح آستانه پیشنهادی موجب کاهش زمان تشخیص، تعداد هشدارهای اشتباه و تعداد هشدارهای از دست رفته می شود.
کلید واژگان: توربین بادی، مدل سازی دینامیکی، سیستم تشخیص و جداسازی خطا، شبکه های عصبی بازگشتی، سطح آستانه فازی تطبیقیWind turbines are exposed to a variety of faults some of which can cause irreparable economic losses. Therefore, identifying the faults in a short time, ensures the correct operation of the system and prevents the mentioned losses. In this paper, using a dynamic model for wind turbines which includes mechanical and electrical parts with appropriate details, an intelligent fault detection and isolation system is designed utilizing recurrent neural networks. The proposed system can identify the occurred faults in pitch sensors and pitch actuators. Then, in order to consider the robustness of the system, it is suggested to use an adaptive fuzzy threshold in decision making block. Simulation results for the fixed threshold, robust thresholds, and the proposed adaptive fuzzy threshold validate that the suggested adaptive threshold reduces the detection time. In addition, the number of false alarms, and the number of missed ones are reduced by using the intelligent fault detection system.
Keywords: wind turbine, Dynamic Modelling, Fault Detection, Isolation System, Recurrent Neural Networks, Adaptive Fuzzy Threshold -
In this paper, an in-pipe inspection robot is designed and modelled with a manipulator in order to provide the manipulation ability. In pipe robots are necessary machines toward periodical inspection of the inner environments of the pipe in where human is not able to enter. However, most of such robots are limited to perform inspecting operations. there are a lot of cases in where we need to perform an repairing task inside the pipe. In order to design an in-pipe inspection robot which is able to perform an operational task within the pipes, the robot is redesigned by adding a two-linkage serial manipulator with two extra DOFs on the main body of the moving robot. In this way, the robot will be a system with three degrees of freedom. The robot’s kinematic and dynamic models are obtained using Denavit-Hartenberg convention and Euler-Lagrange relations, respectively. Also, the system is controlled using inverse dynamics. Formulas verification, as well as analysis of its results, has been done by MATLAB software. The correctness of modelling and efficiency of the proposed manipulation is investigated by comparing actual and desired paths. The proposed mechanism is efficient regarding ease and cost reduction. It will be seen that the mechanism is fully applicable for this robot to cover the operational tasks.
Keywords: In-Pipe Inspection Robot, Repairing Robot, Kinematic, Dynamic Modelling, Manipulator
- نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شدهاند.
- کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شدهاست. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
- در صورتی که میخواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.