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Enregistrement W2092547378 · doi:10.1049/iet-epa.2012.0116

Multi‐rate real‐time model‐based parameter estimation and state identification for induction motors

2013· article· en· W2092547378 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIET Electric Power Applications · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSensorless Control of Electric Motors
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche ScientifiqueElse Kröner-Fresenius-StiftungNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésInduction motorIdentification (biology)Estimation theoryState (computer science)Control theory (sociology)Control engineeringComputer scienceSystem identificationEstimationEngineeringArtificial intelligenceAlgorithmData modelingControl (management)Electrical engineeringSystems engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents multi‐rate parameter and state estimation methods for the induction motor. Based on multi‐rate control theory and the extended Kalman filter (EKF) theory, a multi‐rate EKF algorithm including input and output algorithms is proposed for load torque estimation in the induction motor. The methods are implemented in real‐time on PC‐cluster node which acts as the controller for an induction motor experimental set‐up. Rotor time constant is a sensitive variable in indirect field‐oriented control method. A multi‐rate model reference adaptive system (MRAS) is proposed to estimate the rotor time constant in order to guarantee the high‐performance control of induction motor. Experimental result verified the effectiveness of the algorithms. Simulations compare the multi‐rate EKF algorithm with the traditional single‐rate EKF algorithm performance to show improved performance of load torque estimator. The comparison between the traditional MRAS and the multi‐rate MRAS shows the superiority of the proposed method, with a satisfactory accuracy.

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.

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 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 enseignants0,775
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,219 · 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