Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
  Atıf Sayısı 5
 Görüntüleme 5
 İndirme 1
Metaheuristic linear modeling technique for estimating the excitation current of a synchronous motor
2014
Dergi:  
Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Science
Yazar:  
Özet:

The subject of modeling and estimating of synchronous motor (SM) parameters is a challenge mathematically. Although effective solutions have been developed for nonlinear systems in artificial intelligence (AI)-based models, problems are faced with the application of these models in power circuits in real-time. One of these problems is the delay time resulting from a complex calculation process and thus the difficulties faced in the design of real-time motor driving circuits. Another important problem regards the difficulty in the realization of a complex AI-based model in microprocessor-based real-time systems. In this study, a new hybrid technique is developed to solve the problems in AI-based nonlinear modeling approaches. Through this method, the relationships among the motor parameters can be described in a linear/quadratic SM form. The most effective and modern metaheuristic methods are utilized in the creation of SM forms. The SM forms developed in this study lead to an easy design and application of the SM driver software. Therefore, a model that is faster, more effective, and more easily applicable than AI-based popular methods is developed for SMs. The proposed techniques can also be applied to many other industrial modeling problems that have nonlinear features.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler










Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Science

Alan :   Mühendislik

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 2.879
Atıf : 1.408
2023 Impact/Etki : 0.016
Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Science