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Enregistrement W2286614277 · doi:10.1109/iecon.2015.7392732

Nonlinear modeling and design of initial position estimation and polarity detection of IPM drives

2015· article· en· W2286614277 sur OpenAlexafffund
Yingguang Sun, Matthias Preindl, Shahin Sirouspour, Ali Emadi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSensorless Control of Electric Motors
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésControl theory (sociology)InductanceRotor (electric)Stationary Reference FrameNonlinear systemPosition (finance)Polarity (international relations)TorqueComputer scienceVoltageMagnetic fluxReference frameStatorSynchronous motorMagnetEstimation theoryFrame (networking)EngineeringPhysicsAlgorithmArtificial intelligenceMagnetic fieldInduction motorControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes a novel initial rotor position estimation algorithm for Interior Permanent Magnet Synchronous Machine (IPMSM) drives. First, the rotor position is determined based on the machine saliency using the flux equations in the stationary reference frame. Since the machine saliency performs two periods in one electrical cycle, there exists an ambiguity of 180° in the estimation result. The location of the magnetic north pole is detected using a generalized polarity detection method. This method injects voltage pulses and compares the current response with the expected response using the d-axis differential inductance profile. An accurate nonlinear machine model is introduced for analysis and simulation of sensorless control in IPMSM drives. The model uses the machine flux as dynamic equation and the flux current relationship as output function avoiding approximations due to saturation. The initial position detection procedure is validated with this model using experimental current-flux data.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,227 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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