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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      GA-신경회로망을 이용한 SRM의 최적운전조건에 대한 연구 = Study on Optimal Driving Condition of SRM using GA-Neural Network

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      https://www.riss.kr/link?id=A76032885

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      he torque of SRM depends on phase current and the derivative of inductance. But the inductance of SRM is nonlinearly changed according to rotor position angle and phase current because of saturation in magnetic circuit, and it is difficult to control the desired torque. This paper proposes optimal driving condition using GA -Neural Network that is used to simulate the reasonable switching angle which is nonlinearly varied with rotor speed and load
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      he torque of SRM depends on phase current and the derivative of inductance. But the inductance of SRM is nonlinearly changed according to rotor position angle and phase current because of saturation in magnetic circuit, and it is difficult to control ...

      he torque of SRM depends on phase current and the derivative of inductance. But the inductance of SRM is nonlinearly changed according to rotor position angle and phase current because of saturation in magnetic circuit, and it is difficult to control the desired torque. This paper proposes optimal driving condition using GA -Neural Network that is used to simulate the reasonable switching angle which is nonlinearly varied with rotor speed and load

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      목차 (Table of Contents)

      • ABSTRACT
      • 1.서론
      • 2.SRM의 동특성 해석
      • 3.제어알고리즘의 적용
      • 4.결론
      • ABSTRACT
      • 1.서론
      • 2.SRM의 동특성 해석
      • 3.제어알고리즘의 적용
      • 4.결론
      • 참고문헌
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