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Enregistrement W2170675420 · doi:10.1002/rnc.2860

A rotor speed estimation algorithm in variable speed permanent magnet synchronous generator wind energy conversion system

2012· article· en· W2170675420 sur OpenAlexaff
J. S. Thongam, Rachid Beguenane, Mohammed Tarbouchi, Aimé Francis Okou, Adel Merabet, I. Fofana, Pierre Bouchard

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Robust and Nonlinear Control · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Turbine Control Systems
Établissements canadiensSaint Mary's UniversityRoyal Military College of CanadaUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Permanent magnet synchronous generatorStatorRotor (electric)Wind speedVector controlElectronic speed controlEstimatorComputer scienceMagnetEngineeringVoltageMathematicsPhysicsInduction motor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY A rotor speed estimation algorithm in a direct vector controlled permanent magnet synchronous generator wind energy conversion system is proposed. The proposed method is based on a simple equation obtained from the flux model of the machine and contains only stator flux and current. Constant gain recursive least squares estimator is used for implementing the speed estimation algorithm. Rotor position information used for coordinate transformation is computed using the estimated speed. Stator flux information required by the speed estimator is obtained using the stator voltage equation by implementing a programmable low pass filter. The estimated speed is used as the feedback signal for the speed control loop of the vector controlled machine side converter control system whose command speed is obtained from a wind speed sensorless maximum power point tracking controller, thus, we obtain a complete rotor speed and wind speed sensorless permanent magnet synchronous generator wind energy conversion system. Simulation is carried out to validate the performance of the proposed method. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,190 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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