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Enregistrement W2139095740 · doi:10.1109/iemdc.2009.5075288

Specifications for real-time simulation of switched reluctance drives using microprocessors and FPGAs as computational engines

2009· article· en· W2139095740 sur OpenAlexaff
Christian Dufour, Jean‐Nicolas Paquin, Handy Fortin Blanchette, Jean Bélanger

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensOpal-Rt Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSwitched reluctance motorReal-time simulationComputer scienceOvershoot (microwave communication)Field-programmable gate arrayLatency (audio)InverterSimulationEmbedded systemEngineeringVoltageElectrical engineeringRotor (electric)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents specifications for the real-time simulation of switched reluctance motor (SRM) drives using standard CPUs and FPGAs as computational engines. CPU-based real-time simulation results of a 60-kW current-controlled 6/4 SRM are presented. The SRM is fed by a three-phase unidirectional power converter having three legs, each of which consists of two IGBTs and two free-wheeling diodes. The real-time simulation of the drive is conducted on the RT-LAB real-time simulation platform using Simulink/SimPowerSystems, SRM models and a switching function approach for the inverter. Since the converter is current-controlled, the simulator latency is critical to achieving good accuracy and to avoiding current overshoot. The paper demonstrates that this type of drive can be simulated in real-time at a time-step of 15 mus with good accuracy. A specification is also presented to implement the SRM motor in a FPGA core. An FPGA implementation of the SRM model has the great advantage of very low computational time (estimated at 250 nanoseconds) and minimal total hardware-in-the-loop latency just above 1 microsecond.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,415
Score d'incertitude au seuil0,299

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations5
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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