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Enregistrement W2016820192 · doi:10.1109/jestpe.2014.2357717

A Fixed-Switching-Frequency Integral Sliding Mode Current Controller for Switched Reluctance Motor Drives

2014· article· en· W2016820192 sur OpenAlexafffund
Jin Ye, Pawel Malysz, Ali Emadi

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésControl theory (sociology)Switched reluctance motorController (irrigation)Robustness (evolution)TorqueSliding mode controlOpen-loop controllerElectronic speed controlComputer scienceEngineeringPhysicsControl engineeringNonlinear system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A fixed-switching-frequency model-based sliding mode current controller with an integral switching surface for switched reluctance motor (SRM) drives is presented in this paper. Based on the equivalent circuit model of SRM, including the magnetic saturation and mutual coupling, an integral sliding mode current controller is designed. The stability of sliding mode controller is analyzed in two scenarios: 1) one with known motor parameters and 2) the other with bounded modeling error. In order to analyze the robustness of the sliding mode controller, the motor controller parameter constraints are derived and the stability analysis is demonstrated by considering motor parameter modeling errors. The sliding mode controller is validated by both simulation and experimental results with a 2.3-kW, 6000-r/min, three-phase 12/8 SRM over the wide speed range in both linear and magnetic saturation regions. Compared to the hysteresis current controller, the sliding mode controller demonstrates comparable transient response and steady-state response in terms of torque ripples, current ripples, root-mean-square error of current and torque. Moreover, the sliding mode controller has some advantages over the hysteresis controller, including constant switching frequency and much lower sampling rate.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,238 · 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'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

Citations114
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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