ارزیابی جریان راه اندازی موتورهای القایی با استفاده از شبکه عصبی

موتورهای القایی به صورت گسترده‌ای در صنعت مورد استفاده قرا می‌گیرند. با این وجود در طول پروسه راه‌اندازی، جریان راه‌اندازی آنها آنچنان بزرگ است که می‌تواند به تجهیزات آسیب برساند. بنابراین این جریان بایستی با دقت تخمین زده شود. در این مقاله، از شبکه عصبی مصنوعی برای ارزیابی مقدار پیک جریان راه‌اندازی موتورهای القایی استفاده می‌شود. هر دو ساختار متداول پرسپترون چندلایه (MLP) و تابع پایه‌ای شعاعی  (RBF)مورد بررسی قرار می‌گیرند. برای آموزش ساختار MLP از شش الگوریتم پس انتشار (BP)، دلتا-بار-دلتا (DBD)، دلتا-بار-دلتا توسعه‌یافته (EDBD)، جستجوی تصادفی جهت‌دار (DRS)، انتشار سریع (QP) و لونبرگ مارکواردت (LM) استفاده می‌شود. نتایج شبیه‌سازی نشان می‌دهند که هرچند اکثر شبکه‌های آموزش‌دیده قادر به تخمین مناسب مقدار پیک جریان راه‌اندازی هستند، اما الگوریتم‌هایLM  و EDBD بهترین نتیجه را بر اساس میانگین خطای نسبی و مطلق ارائه می‌دهد. این روش می‌تواند به شرکت‌های سازنده و اپراتورها برای ارزیابی مقدار پیک جریان راه‌اندازی در مرحله طراحی و بهره‌برداری کمک کند تا بتوانند تدابیر لازم را برای عملکرد ایمن موتور فراهم نمایند.