Online Efficiency Optimization of a Fuzzy-Logic-Controller-Based IPMSM Drive
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.
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an online loss-minimization algorithm (LMA) for a fuzzy-logic-controller (FLC)-based interior permanent-magnet synchronous-motor (IPMSM) drive to yield high efficiency and high dynamic performance over a wide speed range. LMA is developed based on the motor model. In order to minimize the controllable electrical losses of the motor and thereby maximize the operating efficiency, the <i xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">d</i> -axis armature current is controlled optimally according to the operating speed and load conditions. For vector-control purpose, FLC is used as a speed controller, which enables the utilization of the reluctance torque to achieve high dynamic performance as well as to operate the motor over a wide speed range. In order to test the performance of the proposed drive in real time, the complete drive is experimentally implemented using DSP board DS1104 for a prototype laboratory 5-hp motor. The performance of the proposed loss-minimization-based FLC for IPMSM drive is tested in both simulation and experiment at different operating conditions. A performance comparison of the drive with and without the proposed LMA-based FLC is also provided. It is found from the results that the proposed LMA and FLC-based drive demonstrates higher efficiency and better dynamic responses over FLC-based IPMSM drive without LMA.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle