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Enregistrement W1585977362 · doi:10.1109/iemdc.2007.382687

Development of a Nonlinear Speed Controller of IPMSM Drive Incorporating MTPA with Mechanical Parameter Estimation

2007· article· en· W1585977362 sur OpenAlexaff
Md. Muminul Islam Chy, Mohammad Nasir Uddin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSensorless Control of Electric Motors
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)BacksteppingRobustness (evolution)TorqueElectronic speed controlController (irrigation)Robust controlNonlinear systemControl engineeringComputer scienceEngineeringAdaptive controlControl systemControl (management)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a nonlinear controller based speed control of an interior permanent-magnet synchronous motor (IPMSM) incorporating maximum torque per ampere based flux control. The controller designed from standard motor model with constant mechanical parameters will lead to an unsatisfactory prediction of the performance of an interior permanent magnet motor owing to the change of mechanical parameter particularly for different load conditions. In this work an adaptive backstepping based control technique has been developed for an IPMSM, wherein field control will be taken into account at the design stage of the controller. Thus, it is robust to dynamic uncertainties and does not require knowledge of the mechanical system parameters. The proposed controller incorporates both torque and flux controls. In addition the controller can reject any bounded immeasurable disturbances entering the system. Voltage level control inputs are designed using backstepping design methodology. The performance of the proposed drive is tested in simulation at different operating conditions. it is found that it can compensates all the electromechanical parameters variation so that no priori knowledge of real parameters is required. The robustness of the controller and its prospective real-time industrial drive application is evidenced by the results.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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