Artificial-Intelligence-based Electrical Machines and Drives: Application of Fuzzy, Neural, Fuzzy-neural, and Genetic-algorithm-based Techniques

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9780198593973: Artificial-Intelligence-based Electrical Machines and Drives: Application of Fuzzy, Neural, Fuzzy-neural, and Genetic-algorithm-based Techniques

Recently artificial-intelligence-based techniques (fuzzy logic, neural networks, fuzzy-neural networks, genetic algorithms, etc) have received increased attention world-wide and at present two industrial drives incorporate some form of artificial intelligence. This is the first comprehensive book which discusses numerous AI applications to electrical machines and drives. The drives considered are: d.c. drives, induction motor drives, synchronous motor drives, and switched reluctance motor drives. Sensorless drives are also considered. It is essential reading for anyone interested in acquiring a solid background in AI-based electrical machines and drives. It presents a detailed and unified mathematical and physical treatment.

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Recensione:

"Moving from basics to in-depth exposures of AI applications to electrical machines and drives this authoritative book provides essential reading for graduate-level students, academics, researchers and industrial practisers in advanced motion control." Prof. M. M. Radulescu

Contenuti:

  • Glossary of symbols
  • Introduction
  • Past, present, and future electrical machines and drives
  • General aspects of the application of AI in variable speed drives
  • Conventional, fuzzy, neural, and fuzzy-neural function approximators
  • Artificial neural networks
  • Fuzzy logic systems
  • Fuzzy-neural systems
  • Genetic algorithms
  • AI-based steady-state and transient analysis of DC machines, estimators, control
  • AI-based steady-state and transient analysis of induction machines, estimators, control, design, condition monitoring and diagnosis
  • AI-based steady-state and transient analysis of synchronous machines, estimators, control, design, condition monitoring, and diagnosis
  • AI-based switched reluctance motors, estimation, design, and control
  • Index

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1.

Peter Vas
Editore: Oxford University Press, USA (1999)
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