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Enregistrement W2005626999 · doi:10.1109/tia.2013.2261972

A Novel and Fundamental Approach Toward Field and Damper Circuit Parameter Determination of Synchronous Machine

2013· article· en· W2005626999 sur OpenAlexaff
Kaushik Mukherjee, K. Lakshmi Varaha Iyer, Xiaomin Lu, Narayan C. Kar

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industry Applications · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlux linkageDamperEquivalent circuitField (mathematics)VoltageSynchronous motorReference frameComputer scienceEstimation theoryElectronic engineeringControl theory (sociology)Frame (networking)EngineeringControl engineeringAlgorithmMathematicsElectrical engineeringMechanical engineeringInduction motorArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this era of advanced computing where complex algorithms and expensive approaches are used to determine the machine parameters of a synchronous machine (SM), this paper proposes a novel, economical, and yet fundamental approach toward estimation of the d- and q-axis fields and damper circuit parameters of a low-/medium-power wound-field SM. The proposed novel methodology employs fundamental voltage, current, and flux linkage relationships of the three-phase wound-field SM in a-b-c reference frame theory. First, the proposed methodology has been explained in detail using analytical equations and then employed to determine the aforementioned parameters of a small laboratory SM. Other equivalent circuit parameters have been determined using conventional tests. Further validation of the proposed methodology was performed using two other larger machines with different nameplate ratings. Moreover, the aforementioned parameters of the larger machines were also experimentally determined using IEEE standard tests. Finally, a comparison of the results obtained employing the conventional and the proposed methodologies was performed, and the proposed methodology has been established to be valid as the results are in close agreement.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil0,487

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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