Resumen

Este estudio propone un método basado en el controlador aritmético de modelo cerebeloso (CMAC) para el diagnóstico de fallos en generadores eólicos de imán permanente a gran escala y compara los resultados con la propagación de error hacia atrás (EBP). El diagnóstico se basa en los fallos de cortocircuito en generadores eólicos de imanes permanentes, el cambio de campo magnético y el cambio de temperatura. Dado que CMAC se caracteriza por su capacidad inductiva, asociativa y de respuesta rápida, y que las señales de entrada similares excitan memorias similares, tiene un excelente efecto como implemento inteligente de diagnóstico de fallos. Los resultados experimentales sugieren que los fallos se pueden diagnosticar eficazmente con sólo entrenar 10 veces a CMAC. En comparación con el entrenamiento 151 veces para EBP, CMAC es mejor que EBP en términos de velocidad de entrenamiento.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:generadores eólicos magnéticos, cmac, ebp, controlador aritmético de modelo cerebeloso, implemento inteligente de diagnóstico de fallos, retropropagación de errores, memorias similares excitadoras, cambio de campo magnético, señales de entrada similares, tiempos
• Keywords:magnet wind power generators, cmac, ebp, cerebellar model arithmetic controller, intelligent fault diagnosis implement, error back propagation, exciting similar memories, magnetic field change, similar input signals, times