برق 77. کنترل برداری بدون-سنسورسرعت یک موتور القایی بدون یاتاقان با استفاده از ناظر (Obderver) سرعت معکوس شبکه عصبی مصنوعی

کنترل برداری بدون-سنسورسرعت یک موتور القایی بدون یاتاقان با استفاده از ناظر (Obderver) سرعت معکوس شبکه عصبی مصنوعی
   چکیده__ به منظور جلوگیری از اثر تشخیص سرعت بر پایین آمدن پایداری و دقت سیستم موتور القایی بدون یاتاقان، این مقاله تکنیکی تازه برای مشاهده سرعت با استفاده از روش معکوس شبکه عصبی مصنوعی (ANN)، ارایه می دهد. زیرسیستم درونی تشکیل شده از جریان های سیم پیچی سرعت و گشتاور، مدل شده اند و سپس معکوس سازی آن با استفاده از ANN صورت گرفته است. سرعت موتور، بطور موفقیت بخشی با سری کردن زیرسیستم اصلی با معکوسش، مشاهده شده است. سرعت مشاهده شده به حلقه کنترل سرعت پیشخور (فیربک) شده، و ازینرو درایو برداری بدون سنسور-سرعت محقق می شود. سودمندی این روش، با استفاده از نتایج آزمایشی نشان داده شده است.    اصطلاحات مرتبط__ معکوس شبکه عصبی مصنوعی (ANN)، موتور القایی بدون یاتاقان (BIM)، بدون سنسور سرعت، کنترل برداری.

برق 77. کنترل برداری بدون-سنسورسرعت یک موتور القایی بدون یاتاقان با استفاده از ناظر (Obderver) سرعت معکوس شبکه عصبی مصنوعی

کنترل برداری بدون-سنسورسرعت یک موتور القایی بدون یاتاقان با استفاده از ناظر (Obderver) سرعت معکوس شبکه عصبی مصنوعی
   چکیده__ به منظور جلوگیری از اثر تشخیص سرعت بر پایین آمدن پایداری و دقت سیستم موتور القایی بدون یاتاقان، این مقاله تکنیکی تازه برای مشاهده سرعت با استفاده از روش معکوس شبکه عصبی مصنوعی (ANN)، ارایه می دهد. زیرسیستم درونی تشکیل شده از جریان های سیم پیچی سرعت و گشتاور، مدل شده اند و سپس معکوس سازی آن با استفاده از ANN صورت گرفته است. سرعت موتور، بطور موفقیت بخشی با سری کردن زیرسیستم اصلی با معکوسش، مشاهده شده است. سرعت مشاهده شده به حلقه کنترل سرعت پیشخور (فیربک) شده، و ازینرو درایو برداری بدون سنسور-سرعت محقق می شود. سودمندی این روش، با استفاده از نتایج آزمایشی نشان داده شده است.    اصطلاحات مرتبط__ معکوس شبکه عصبی مصنوعی (ANN)، موتور القایی بدون یاتاقان (BIM)، بدون سنسور سرعت، کنترل برداری.

مدیریت 177. پیش‌بینی موفقیت ERP: یک رهیافت شبکه عصبی مصنوعی

پیش‌بینی موفقیت ERP: یک رهیافت شبکه عصبی مصنوعی
کلیدواژه‌هابرنامه‌ریزی منابع سازمان (ERP) ؛ موفقیت ERP؛ مشخصات/عامل‌های سازمانی؛ شبکه عصبی مصنوعی (ANN) ؛ سیستم خبره
چکیدهبه سیستم برنامه‌ریزی منابع سازمان (ERP) بعنوان نمونه‌ای از سیستم‌های اطلاعات جدید اشاره شده است. با اینحال، دست یافتن به سطح مناسبی از موفقیت ERP متکی به عامل‌های گوناگونی است که این عوامل به یک محیط سازمانی یا پروژه‌ای وابسته هستند. در این مقاله، درمورد ایده پیش‌بینی موفقیت پیش از پیاده‌سازی ERP براساس مشخصات سازمانی، بحث شده است. همچنانکه با نیاز به ایجاد انتظارات از سازمان‌های ERP، یک سیستم خبره با استفاده از روش شبکه عصبی مصنوعی(ANN) برای بیان روابط بین برخی از عوامل سازمانی و موفقیت ERP توسعه داده شد. نقش سیستم خبره در آماده سازی برای به دست آوردن اطلاعات از شرکت های جدید که مایل به پیاده سازیERP هستند، و برای پیش بینی سطح محتمل موفقیت سیستم، است. برای این منظور، عامل‌های مشخصات سازمانی به رسمیت شناخته شده و مدل ANN توسعه داده شده است. سپس، با 171 داده بررسی شده به دست آمده از شرکت‌های خاور میانه که ERP  را تجربه کرده‌اند اعتباردهی می‌شوند. سیستم خبره آموزش دیده، با ضریب همبستگی متوسط 0.744پیش‌بینی می‌کند که نسبتاً بالا است و این ایده وابستگی موفقیت ERP به مشخصات سازمانی را حمایت می کند. علاوه بر این، نرخ طبقه بندی صحیح مجموع 0.685 نشان می دهد قدرت پیش بینی خوب است، که می تواند به پیش بینی موفقیت ERP شرکت‌ها قبل از پیاده سازی سیستم کمک نماید.