Closed-loop control of virtual FPGA-coded permanent magnet synchronous motor drives using a rapidly prototyped controller
Notice bibliographique
Résumé
Presented in this paper are the results of closed-loop control experiments using a virtual permanent magnet synchronous motor (PMSM) drive implemented on a field-programmable gate array (FPGA) card connected to an external controller. The FPGA-based PMSM motor drive is implemented on an eDRIVEsim simulator, based on the RT-LAB platform. The eDRIVEsim simulator implements 2 types of motor drive models, Park (d-q) and Finite Element Analysis (FEA), on an FPGA card of the simulator. The FPGA-based motor model is designed with Xilinx System Generator (XSG) blockset with no HDL hand coding. Both motor models compute motor currents using a phase-domain algorithm solver that can take into account the instantaneous variation of inductance and non-sinusoidal induced voltage. The FEA-type model uses inductance and Back-EMF profiles computed with JMAG-RT. The d-q model uses sinusoidal induced Back-EMF voltage and phase inductance values computed from Ld and Lq using the well-known Park transformation. A 3-phase IGBT inverter implemented in the FPGA chip drives the PMSM machine. The PWM controller is designed using Rapid Control Prototyping (RCP) methodology based on Simulink. It is implemented on an separate RT-LAB system using standard Opal-RT FPGA-based I/O cards for Analog Input capture and PWM generation. The paper presents results from the closed-loop control of the PMSM drive in both current control and speed control modes and discusses the advantages of using such a virtual test bench for motor drives.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».