Modeling and analysis of a 5-leg inverter for an electric vehicle in-wheel motor drive
Notice bibliographique
Résumé
In most conventional electric vehicle (EV) applications, a central high speed electric motor is mechanically coupled to the wheels by a single speed reduction gearbox and a mechanical differential. An innovative alternative utilizes low speed, high torque, gearless, electric motors, mounted inside the rim of the wheels, to provide instantaneous torque. These wheel motors depict numerous advantages, including absence of mechanical linkages and independent and precise torque control of each wheel. Overall control of vehicle and drive cost are the main disadvantages of such a drive. A 5-leg single inverter for controlling two 3-phase PMSM motors independently provides an innovative solution to reduce the switch count, and hence, decrease the overall cost of the drive. In addition, such an arrangement also reduces the controller and sensor cost. In a 5-leg single inverter, two phases of each of the in-wheel motors are connected to each leg separately, whereas one of the phases of each motor is connected to a common leg. The goal of this paper is to study the applicability and analysis of a 5-leg single inverter, for controlling in-wheel motor based direct drive systems, for electric vehicle propulsion applications. Furthermore, the paper will present the detailed modeling and simulation analyses of the proposed in-wheel drive strategy. Finally, the proposed in-wheel traction motor drive methodology will be analyzed in terms of converter efficiency, torque ripple, converter rating, vehicle performance, and cost.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».