Електротехніка і Електромеханіка

Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/62894

Офіційний сайт http://eie.khpi.edu.ua/

Журнал публікує оригінальні результати досліджень з аналітичного, чисельного та мультифізичного методів моделювання електрофізичних процесів в електротехнічних електромеханічних та електроенергетичних установках та системах, з розробки нових електротехнічних пристроїв і систем з поліпшеними техніко-економічними та екологічними показниками в таких сферах, як: теоретична електротехніка, інженерна електрофізика, техніка сильних електричних та магнітних полів, електричні машини та апарати, електротехнічні комплекси та системи, силова електроніка, електроізоляційна та кабельна техніка, електричний транспорт, електричні станції, мережі і системи, безпека електрообладнання.

Рік заснування: 2002. Періодичність: 6 разів на рік. ISSN 2074-272X (Print), ISSN 2309-3404 (Online).

Новини

Видання включене до Переліку наукових фахових видань України з технічних наук до найвищої категорії «А» згідно Наказу МОН України №1412 від 18.12.2018 р.

Переглянути

Фільтри

2022 - 20232

Налаштування

Автор: search.filters.author.Chakroune, Salim

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Ескіз
    Документ
    Fuzzy current analysis-based fault diagnostic of induction motor using hardware co-simulation with field programmable gate array
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Aib, A.; Khodja, Djalal Eddine; Chakroune, Salim; Rahali, H.
    Presently, signal analysis of stator current of induction motor has become a popular technique to assess the health state of asynchronous motor in order to avoid failures. The classical implementations of failure detection algorithms for rotating machines, based on microprogrammed sequential systems such as microprocessors and digital signal processing have shown their limitations in terms of speed and real time constraints, which requires the use of new technologies providing more efficient diagnostics such as application specific integrated circuit or field programmable gate array (FPGA). The purpose of this work is to study the contribution of the implementation of fuzzy logic on FPGA programmable logic circuits in the diagnosis of asynchronous machine failures for a phase unbalance and a missing phase faults cases. The purpose of this work is to study the contribution of the implementation of fuzzy logic on FPGA programmable logic circuits in the diagnosis of asynchronous machine failures for a phase unbalance and a missing phase faults cases. Methodology. In this work, we propose hardware architecture on FPGA of a failure detection algorithm for asynchronous machine based on fuzzy logic and motor current signal analysis by taking the RMS signal of stator current as a fault indicator signal. Results.The validation of the proposed architecture was carried out by a co-simulation hardware process between the ML402 boards equipped with a Virtex-4 FPGA circuit of the Xilinx type and Xilinx system generator under MATLAB/Simulink. Originality. The present work combined the performance of fuzzy logic techniques, the simplicity of stator current signal analysis algorithms and the execution power of ML402 FPGA board, for the fault diagnosis of induction machine achieving the best ratios speed/performance and simplicity/performance. Practical value.The emergence of this method has improved the performance of fault detection for asynchronous machine, especially in terms of hardware resource consumption, real-time online detection and speed of detection.
  • Ескіз
    Документ
    Model reference adaptive backstepping control of double star induction machine with extended Kalman sensorless control
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2022) Chaabane, Hadji ; Khodja, Djalal Eddine; Chakroune, Salim; Hadji, Djamel
    Newly, the design of a controller for speed control of double star induction motor as a research focus. Consequently, backstepping technique is used to recursively construct a stable control law for speed and flux. Nevertheless, this control law coming from backstepping requires the knowledge of speed and flux values; in practice the measurement sensors are expensive and fragile. The novelty of this work consists to propose a control strategy which based on accurate Kalman filter observer that estimates speed, flux and torque. This extended Kalman filter is an optimal state estimator and is usually applied to a dynamic system that involves a random noise environment. Purpose. Apply a backstepping control of double star induction motor based on principle of rotor flux orientation. This approach consists in finding a Lyapunov function that allows deducing a control law and a modified adaptation rule is referred and sufficient conditions for the stability of the command-observer, in contrast to other techniques who use nonlinear principle. Results. The simulation results are shown to illustrate the performance of the proposed scheme under parametric uncertainties by simulation on MATLAB. The obtained results showed the robustness of the sensorless control in front of load and parameters variation of double stator induction motor. The research directions of the model were determined for the subsequent implementation of results with simulation samples.