บทความนี้เป็นการพัฒนาวงจรตรวจจับการ

บทความนี้เป็นการพัฒนาวงจรตรวจจับการลัดวงจรในชุดขดลวดสเตเตอร์ด้วย FPGA สำหรับมอเตอร์เหนี่ยวนำ 3 เฟส ชนิดโรเตอร์แบบกรงกระรอกมีพิกัดกำลัง 0.37 KW และพิกัดกำลัง 2.2 KW ซึ่งมีการต่อแบบสตาร์ โดยมีการเก็บข้อมูลในสภาวะปกติและผิดปกติ ( ลัดวงจรเฟสA วงจรเฟสB และลัดวงจรเฟสC ) แล้วใช้วงจรกรองความถี่แถบผ่าน เพื่อกรองให้ได้ช่วงความถี่ที่สามารถบ่งบอกถึงความผิดปกติเนื่องจากการลัดวงจรได้ แล้วทำการคำนวณหา กำลังสัญญาณของกระแส ใช้วิธีการหาค่าขีดแบ่ง(Thresholds) ,ใช้วิธีโครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Networks : ANN ) แบบ Perceptron ทำบนโปรแกรม LabVIEW และ MATLAB เพื่อวิเคราะห์หาความผิดปกติ แล้วทำการสร้างวงจรลงบนบอร์ด FPGA ผลการทดสอบสามารถระบุความผิดปกติได้ถูกต้องถึง 90 %

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 1:

This article is a short circuit detection circuit development in a series of winding motor connected to the FPGA with a three-phase induction type for roll krongkrarok wired with power KW 0.37 and coordinates coordinates are 2.2 KW, which is a star with a normal condition in storage and wrong (short circuit the phase A. B three-phase circuit and short circuit the phase C) and then using the wongchonkrong frequency bands over to filter the frequency range that could indicate malfunction due to a short circuit, and then calculates the signal flow. Use the method to find the tick split (Thresholds), based on artificial neural network. (Artificial Neural Networks: ANN), MATLAB and LabVIEW programming done on Perceptron to analyze for abnormalities, and then create circuits on FPGA Board test results indicate abnormalities had been must be up to 90%

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 2:

This article explores the development cycle to detect a short circuit in the stator windings using FPGA for 3 phase induction motor with squirrel cage rotor and the coordinates are coordinates are 0.37 KW to 2.2 KW, which is a star. The data in normal and abnormal (short circuit Phase A Phase B and Phase C) and then use the filter through. To filter a range of frequencies that can indicate a malfunction due to shock. Then calculate Current signals are Method for determining the threshold (Thresholds), using an artificial neural network (Artificial Neural Networks: ANN) model Perceptron made on the LabVIEW and MATLAB to analyze anomalies. Then, the circuit on the board FPGA can identify abnormal test results can be accurate to 90%.

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 3:

This article is the development of short circuit detection circuit in series with the motor stator coil FPGA for saw Xiao the 3 phase. Squirrel cage type rotor with coordinates are 0.37 KW and coordinates are 2.2 KW which has a star by the data in normal and abnormal conditions (short circuit phase A phase B และลัดวงจร phase C) and then use the filter frequency band pass.Then the calculating กำลังสัญญาณ. Current methods for thresholding (Thresholds),Use of artificial neural networks (Artificial Neural Networks: ANN) Perceptron on LabVIEW MATLAB program and to analyze the หาความผิดปกติ. Then create a circuit board FPGA test results can identify the correct disorders 90%
.