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Enregistrement W2343127142 · doi:10.1109/tmag.2016.2525805

A Novel Current Injection-Based Online Parameter Estimation Method for PMSMs Considering Magnetic Saturation

2016· article· en· W2343127142 sur OpenAlexaff
Guodong Feng, Chunyan Lai, Narayan C. Kar

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Magnetics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSensorless Control of Electric Motors
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInductanceSaturation (graph theory)Control theory (sociology)Magnetic fluxPermanent magnet synchronous motorMagnetComputer scienceEstimation theoryElectromagnetic coilSynchronous motorMagnetic fieldPhysicsVoltageMathematicsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies the online parameter estimation of permanent magnet synchronous motor (PMSM) with the consideration of magnetic saturation and proposes a novel current injection method to estimate parameters, including winding resistances, dq-axis inductances, and rotor flux. During the current injection, the inductances will vary due to magnetic saturation, neglecting which will cause great estimation error especially in the inductance estimation. This paper proposes to use simplified equations to model the self- and cross-saturation effects during the current injection. By incorporating this saturation model into the PMSM steady-state equations, the varying dq-axis inductances due to magnetic saturation as well as the rotor flux can be accurately estimated. In addition, the estimation of winding resistance is independent of other parameters and does not get affected by the magnetic saturation. The proposed approach is validated through both the numerical and experimental studies on a laboratory interior PMSM.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 GPT0,269
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations90
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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