MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2031540086 · doi:10.1049/iet-epa.2011.0281

Analytical modelling and parametric sensitivity analysis for the PMSM steady‐state performance prediction

2013· article· en· W2031540086 sur OpenAlexaff
Maryam Kazerooni, Saeedeh Hamidifar, Narayan C. Kar

Notice bibliographique

RevueIET Electric Power Applications · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic and Pneumatic Systems
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSensitivity (control systems)Steady state (chemistry)Parametric statisticsControl theory (sociology)Computer scienceEngineeringMathematicsElectronic engineeringArtificial intelligenceStatisticsControl (management)Chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inaccuracy in the permanent magnet synchronous motor (PMSM) steady‐state performance calculation corresponds to the parameter error and model imprecision. Accurate determination of the PMSM parameters may encounter various complications because of its rotor structure and drive design. Therefore PMSM performance calculation is generally vulnerable to inaccuracy because of the parameter error. This article studies the effect of parameter error on the inaccuracy of the performance calculations. Several methods for determining the PMSM armature resistance, flux linkage constant and d ‐ and q ‐axis inductances with varying level of accuracy are proposed. The presented methods are applied to a laboratory PMSM and the sensitivity of the PMSM output power to the equivalent circuit parameters is analysed based on the experimental results. In addition, this study contributes to accurate performance estimations of the PMSM by developing a precise model that incorporates the saturation saliency and core losses. The accuracy of the proposed model is compared with the conventional dq ‐axis model and its higher accuracy is validated through experimental 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations43
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIET Electric Power ApplicationsMême sujetHydraulic and Pneumatic SystemsTravaux en français237 207