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Enregistrement W2061284563 · doi:10.1109/carpi.2010.5624423

Wind turbine control using a gearless epicyclic transmission

2010· article· en· W2061284563 sur OpenAlexaff
Xiao Qing, Vikram Chopra, S.H.H. Zargarbashi, Jorge Angeles

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric and Hybrid Vehicle Technologies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAngular velocityTurbineMechanism (biology)BacklashControl theory (sociology)Blade pitchAlternatorController (irrigation)StiffnessWind powerEngineeringAutomotive engineeringComputer sciencePhysicsMechanical engineeringStructural engineeringControl (management)Power (physics)Electrical engineeringArtificial intelligenceClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A recurrent problem in energy production by means of wind turbines is how to keep a constant angular velocity at the shaft driving the alternator in the presence of a randomly varying turbine angular velocity. The latter is caused by the random nature of the wind velocity. Proposed in this paper is an innovative two-degree-of-freedom mechanism, with the morphology of a differential gear train, but without gears. The latter are replaced by cam-roller pairs, which offer many advantages over gears: low friction, low backlash and much higher stiffness. The mechanism, dubbed pitch-roll wrist, was originally developed as a robotic wrist for pitch-roll generation. It is shown in the paper that the mechanism can effectively control its pitch velocity in the presence of a randomly varying angular velocity, which emulates that produced by wind on the shaft of a wind turbine. The pitch velocity, in turn, emulates that of the shaft driving the alternator. The control algorithm, based on a PID controller, was tested on an experimental testbed. Results show an effective angular velocity control.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 GPT0,209
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 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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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