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Enregistrement W2041459328 · doi:10.1115/pwr2005-50090

Real Time Simulation for Speed Control of Switched Reluctance Motor Drive Powered by a Fuel Cell System

2005· article· en· W2041459328 sur OpenAlexafffund
Meranda Salem, Tuhin Das, Xiang Chen, Shankar Akella, S Sivashankar

Notice bibliographique

RevueASME 2005 Power Conference · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReal-time simulation and control systems
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésReal-time simulationHardware-in-the-loop simulationComputer scienceReal-time Control SystemNode (physics)Switched reluctance motorMicrocontrollerCo-simulationSoftwareSimulationSimulation softwareStack (abstract data type)Embedded systemEngineeringControl (management)Electrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a competitive world, using real-time simulation rather than off-line simulation provides significant advantage for imitating system dynamics in a real world. Real-time simulation could minimize decision risks for real implementation, shorten design cycle, enhance reliability of research results, and, last but not least, save research and development cost. Moreover, real-time simulation could be also implemented to include real hardware into the loop while is kept as flexible as an off-line numerical simulation. In this paper, a real time simulation mechanism is presented for studying switch reluctance motor (SRM) drive control powered by a fuel cell. The fuel cell stack model is simulated by a software package developed by Emmeskay, Inc., which can be operated in real time. The whole real time simulation is conducted on a two-node platform hosted by RT-Lab, a software product of Opal-RT Technologies, Inc. and engineered by fixed-step real time operating system. In particular, as an illustrating example, an SRM drive control model is first built and then connected with fuel cell stack model. The whole system model is then compiled and operated in real-time on the two-node platform. The real-time simulation result is validated by its off-line simulation counterpart. It is pointed out that this real-time simulation set-up could be easily converted into a hardware-in-the-loop (HIL) simulation carrying real hardware such as microcontroller, real motor, etc., when deemed as necessary. The simulation methodology presented in this paper also indicates a potential low cost approach to support experimentally real-time research and development activities for fuel cell related systems. Considering the high cost to build a real fuel cell system, the set-up described in this paper is extremely meaningful for research and development communities.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,699
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,205 · 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.

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

Citations6
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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