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Neural Network Applications in Power Electronics and Motor Drives—An Introduction and Perspective / Bose, Bimal K. in IEEE transactions on industrial electronics, Vol. 54 N°1 (Fevrier 2007) 

Public ISBD [article]  in IEEE transactions on industrial electronics > Vol. 54 N°1 (Fevrier 2007) . - 14-33 p. Titre : Neural Network Applications in Power Electronics and Motor Drives—An Introduction and Perspective Titre original : Les Applications de Réseau Neurologique dans l'Electronique de Puissance et le Moteur Conduit__Une Introduction et une Perspective Type de document : texte imprimé Auteurs : Bose, Bimal K., Auteur Article en page(s) : 14-33 p. Note générale : Génie Electrique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Backpropagation  network  Induction  motor  drive  Intelligent  control  and  estimation  Neural  network  Perceptron  Reccurent  network  Space  vector  PMW.Réseau  arrière  de  propagation  Commande  de  moteur  à  induction  Commande  intelligente  et  évaluation  Réseau  neurologique  Perceptron  Réseau  de  Reccurent  Vecteur  de  l'espace Index. décimale : 621 Ingénierie mécanique en général. Technologie nucléaire. Ingénierie électrique. Machinerie Résumé : Artificial intelligence (AI) techniques, particularly the neural networks, are recently having significant impact on power electronics and motor drives. Neural networks have created a new and advancing frontier in power electronics, which is already a complex and multidisciplinary technology that is going through dynamic evolution in the recent years. This paper gives a comprehensive introduction and perspective of neural network applications in the intelligent control and estimation for power electronics and motor drives area. The principal topologies of neural networks that are currently most relevant for applications in power electronics have been reviewed including the detailed description of their properties. Both feedforward and feedback or recurrent architectures have been covered in the description. The application examples that are discussed in this paper include nonlinear function generation, delayless filtering and waveform processing, feedback signal processing of vector drive, space vector PWM of two-level and multilevel inverters, adaptive flux vector estimation, and some of their combination for vector-controlled ac drive. Additional selected applications in the literature are included in the references. From the current trend of the technology, it appears that neural networks will find widespread applications in power electronics and motor drives in future. Les techniques de l'intelligence artificielle (AI), en particulier les réseaux neurologiques, ont récemment l'impact significatif sur des commandes de l'électronique de puissance et de moteur. Les réseaux neurologiques ont créé une nouvelle et avançante frontière dans l'électronique de puissance, qui est déjà une technologie complexe et multidisciplinaire qui passe par l'évolution dynamique en années récentes. Cet article donne une introduction complète et la perspective des applications de réseau neurologique dans la commande intelligente et de l'évaluation pour l'électronique de puissance et le moteur conduit le secteur. Les principales topologies des réseaux neurologiques qui sont actuellement les plus appropriés pour des applications dans l'électronique de puissance ont été passées en revue comprenant la description détaillée de leurs propriétés. Le feedforward et la rétroaction ou les architectures récurrentes ont été couverts dans la description. Les exemples d'application qui sont discutés en cet article incluent la génération non-linéaire de fonction, le filtrage delayless et la forme d'onde traitant, traitement de signal de retour de la commande de vecteur, vecteur PWM de l'espace des inverseurs à deux niveaux et à multiniveaux, évaluation adaptative de vecteur de flux, et une partie de leur combinaison pour la commande vecteur-commandée à C.A. Des applications choisies additionnelles dans la littérature sont incluses dans les références. De la tendance courante de la technologie, il s'avère que les réseaux neurologiques trouveront des applications répandues dans l'électronique de puissance et le moteur conduit à l'avenir. DEWEY : 621 ISSN : 0278-0046 En ligne : bbose@utk.edu [article] Neural Network Applications in Power Electronics and Motor Drives—An Introduction and Perspective = Les Applications de Réseau Neurologique dans l'Electronique de Puissance et le Moteur Conduit__Une Introduction et une Perspective [texte imprimé] / Bose, Bimal K., Auteur . - 14-33 p. Génie Electrique Langues : Anglais (eng) in IEEE transactions on industrial electronics > Vol. 54 N°1 (Fevrier 2007) . - 14-33 p. Mots-clés : Backpropagation  network  Induction  motor  drive  Intelligent  control  and  estimation  Neural  network  Perceptron  Reccurent  network  Space  vector  PMW.Réseau  arrière  de  propagation  Commande  de  moteur  à  induction  Commande  intelligente  et  évaluation  Réseau  neurologique  Perceptron  Réseau  de  Reccurent  Vecteur  de  l'espace Index. décimale : 621 Ingénierie mécanique en général. Technologie nucléaire. Ingénierie électrique. Machinerie Résumé : Artificial intelligence (AI) techniques, particularly the neural networks, are recently having significant impact on power electronics and motor drives. Neural networks have created a new and advancing frontier in power electronics, which is already a complex and multidisciplinary technology that is going through dynamic evolution in the recent years. This paper gives a comprehensive introduction and perspective of neural network applications in the intelligent control and estimation for power electronics and motor drives area. The principal topologies of neural networks that are currently most relevant for applications in power electronics have been reviewed including the detailed description of their properties. Both feedforward and feedback or recurrent architectures have been covered in the description. The application examples that are discussed in this paper include nonlinear function generation, delayless filtering and waveform processing, feedback signal processing of vector drive, space vector PWM of two-level and multilevel inverters, adaptive flux vector estimation, and some of their combination for vector-controlled ac drive. Additional selected applications in the literature are included in the references. From the current trend of the technology, it appears that neural networks will find widespread applications in power electronics and motor drives in future. Les techniques de l'intelligence artificielle (AI), en particulier les réseaux neurologiques, ont récemment l'impact significatif sur des commandes de l'électronique de puissance et de moteur. Les réseaux neurologiques ont créé une nouvelle et avançante frontière dans l'électronique de puissance, qui est déjà une technologie complexe et multidisciplinaire qui passe par l'évolution dynamique en années récentes. Cet article donne une introduction complète et la perspective des applications de réseau neurologique dans la commande intelligente et de l'évaluation pour l'électronique de puissance et le moteur conduit le secteur. Les principales topologies des réseaux neurologiques qui sont actuellement les plus appropriés pour des applications dans l'électronique de puissance ont été passées en revue comprenant la description détaillée de leurs propriétés. Le feedforward et la rétroaction ou les architectures récurrentes ont été couverts dans la description. Les exemples d'application qui sont discutés en cet article incluent la génération non-linéaire de fonction, le filtrage delayless et la forme d'onde traitant, traitement de signal de retour de la commande de vecteur, vecteur PWM de l'espace des inverseurs à deux niveaux et à multiniveaux, évaluation adaptative de vecteur de flux, et une partie de leur combinaison pour la commande vecteur-commandée à C.A. Des applications choisies additionnelles dans la littérature sont incluses dans les références. De la tendance courante de la technologie, il s'avère que les réseaux neurologiques trouveront des applications répandues dans l'électronique de puissance et le moteur conduit à l'avenir. DEWEY : 621 ISSN : 0278-0046 En ligne : bbose@utk.edu