Performance testing of a 2 Loop RLC WM inverter-fed induction motor drive
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the development and performance testing of a 2 loop resolution-level controlled (RLC) WM inverter-fed three-phase (3phi) squirrel-cage induction motor (IM) drive system. The proposed RLC WM inverter-fed IM drive is based on controlling the WM inverter output voltages using both a phase-shift thetas and the maximum value of the scale J. These two parameters are employed to adjust the locations and durations of the successive dilated and translated versions of the scale-based linearly-combined synthesis scaling function phij(t) that is responsible for activating the inverter switching elements. The proposed control approach is designed so that one loop is to hold J constant for small changes in thetas in response to steady-state deviations in the motor speed, while the second loop is responsible for adjusting thetas to vary the WM inverter output voltages. This control approach can offer stable and effective responses to both steady-state and step changes over a wide range of motor operating speeds. The 2 loop RLC WM inverter-fed IM drive is realized for both simulation as well as experimental performance testing under different operating conditions. Simulation and experimental performance test results show effective responses to different changes in operating conditions of the tested drive. Also, some performance comparisons are conducted with a fuzzy-logic and a proportional-integral controllers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».