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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Ponmurugan Panneer Selvam (Sri Krishna College of Technology) Rengarajan Narayanan (Nandha Engineering College)
저널정보
대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.13 No.3
발행연도
2018.5
수록면
1,202 - 1,211 (10page)

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In this paper, induction machine operation efficiency and torque is improved using Machine Learning based Gene Optimization (ML-GO) Technique is introduced. Optimized Genetic Algorithm (OGA) is used to select the optimal induction machine data. In OGA, selection, crossover and mutation process is carried out to find the optimal electrical machine data for induction machine design. Initially, many number of induction machine data are given as input for OGA. Then, fitness value is calculated for all induction machine data to find whether the criterion is satisfied or not through fitness function (i.e., objective function such as starting to full load torque ratio, rotor current, power factor and maximum flux density of stator and rotor teeth). When the criterion is not satisfied, annealed selection approach in OGA is used to move the selection criteria from exploration to exploitation to attain the optimal solution (i.e., efficient machine data). After the selection process, two point crossovers is carried out to select two crossover points within a chromosomes (i.e., design variables) and then swaps two parent’s chromosomes for producing two new offspring. Finally, Adaptive Levy Mutation is used in OGA to select any value in random manner and gets mutated to obtain the optimal value. This process gets iterated till finding the optimal value for induction machine design. Experimental evaluation of ML-GO technique is carried out with performance metrics such as torque, rotor current, induction machine operation efficiency and rotor power factor compared to the state-of-the-art works.
#Induction motor #annealed selection #Adaptive Levy Mutation #two point crossovers #fitness function #optimized genetic algorithm

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Machine Learning Based Gene Optimization (Ml-Go) Technique
4. Simulation Settings
5. Result Analysis
6. Conclusion
7. Conclusion
References

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
Soumya Ranjan and Sudhansu Kumar Mishra, “Multi-objective Design Optimization of Three- Phase Induction Motor Using NSGA-II Algorithm,” Computational Intelligence in Data Mining, Springer, vol. 2, pp. 1-8, Dec. 2015. Sadegh Hesari and Mohammad Bagher Naghibi Sistani, “Efficiency Improvement of Induction Motor using Fuzzy-Genetic Algorithm,” International Journal of Smart Electrical Engineering, Springer, vol. 4, no. 2, pp. 79-85, 2015. Gyorgy T and Biro K.A, “Genetic Algorithm based design optimization of a three-phase induction machine with external rotor,” Intl Aegean Conference on Electrical Machines & Power Electronics (ACEMP), pp. 462-467, 2015. Souad Chaouch, Latifa Abdou, Said Drid and Larbi Chrifi-Alaoui, “Optimized Torque Control via Backstepping using Genetic Algorithm of Induction Motor,” Automatika ? Journal for Control, Measurement, Electronics, Computing and Communications, vol. 57, no. 2, pp. 379-386, 2016. Jesse de Pelegrin, Cesar Rafael Claure Torrico and Emerson Giovani Carati, “A Model-Based Suboptimal Control to Improve Induction Motor Efficiency,” Journal of Control, Automation and Electrical Systems, Springer, vol. 27, no.1, pp. 69-81, Feb. 2016.

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