Elimination of Mutual Flux Effect on Rotor Position Estimation of Switched Reluctance Motor Drives
Notice bibliographique
Résumé
An approach to eliminate mutual flux effect on rotor position estimation of switched reluctance motor drives at rotating shaft conditions without a prior knowledge of mutual flux is proposed in this paper. Neglecting the magnetic saturation, the operation of conventional self-inductance estimation using phase current slope difference method can be classified into three modes: Mode I, II, and III. At positive-current-slope and negative-current-slope sampling point of one phase, the sign of current slope of the other phase changes in Mode I and II, but does not change in Mode III. Theoretically, based on characteristics of a 2.3 kW, 6000 rpm, three-phase 12/8 SRM, mutual flux introduces a maximum ±7% self-inductance estimation error in Mode I and II, while, in Mode III, mutual flux effect does not exist. Therefore, in order to ensure that self-inductance estimation is working in Mode III exclusively, two methods are proposed: variable-hysteresis-band current control for the incoming phase and variable-sampling self-inductance estimation for the outgoing phase. Compared with the conventional method which neglects mutual flux effect, the proposed position estimation method demonstrates an improvement in position estimation accuracy by 2°. The simulations and experiments with the studied motor validate the effectiveness of the proposed method.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».