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Enregistrement W2110123239 · doi:10.1109/vppc.2011.6043125

Load sharing in V/F speed controlled multi-motor driven system under mechanical wheel-slippage

2011· article· en· W2110123239 sur OpenAlexaff
Jaishankar Iyer, Mehrdad Chapariha, Kamran Tabarraee, Milad Gougani, Juri Jatskevich

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic and Pneumatic Systems
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSlippageTorqueControl theory (sociology)Controller (irrigation)Automotive engineeringCoupling (piping)Computer scienceEngineeringMechanical engineeringStructural engineeringControl (management)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper a method is proposed for sharing the torques equally between the wheels of a gantry crane, driven by V/F controller, under wheel slippage. Induction Machines (IM's) are used for driving the wheels of the gantry crane. These motors are controlled by Volts/Hertz controller. Over time the adhesion between the wheels and the rails decreases because of wear-out. Water or oil spillage, etc. also results in sudden drop in the adhesion. Such a reduction in adhesion causes wheel slippage. If the slippage is unequal for the wheels then the load shared by the wheels will be disturbed with one wheel carrying lesser load and the other motor equivalently overloaded. A novel and simple method is suggested to correct the speed reference of the drives so as to improve the load sharing and to effectively use the machines under these conditions. The control strategy may be readily extended to other similar applications where the coupling between the motors is not rigid and the torque passed onto the load is by the virtue of adhesion.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,780

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)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,186 · 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.

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

Citations3
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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