Expectation-Maximization Particle-Filter- and Kalman-Filter-Based Permanent Magnet Temperature Estimation for PMSM Condition Monitoring Using High-Frequency Signal Injection
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In permanent magnet synchronous machine, high-frequency (HF) signal injection has been extensively investigated for permanent magnet temperature (PMT) estimation, in which PMT is estimated from the temperature-dependent HF resistance. Existing studies require prior knowledge on the HF resistance and neglect the fact that PMT is temporally correlated. This paper proposes a state-space model for PMT estimation, in which PMT is modeled with a piecewise linear equation to explore the temporal correlation. The state-space model is nonlinear due to unknown model parameters, which is required to be known in existing studies. This paper proposes to use expectation maximization particle filter (EM-PF) for simultaneous PMT and model parameter estimation. After EM-PF estimation, the state-space model becomes linear, so Kalman filter is employed for online PMT estimation. The proposed EM-PF along with a Kalman-filter-based approach can explore the temporal correlation among PMTs to improve the estimation performance, which can be hardly achieved in existing studies regarding PMT as a time-independent parameter. It should be noted that EM-PF is for initial PMT and model parameter estimation, while Kalman filter is for online PMT estimation ensuring computation efficiency and real-time capability. Our approach is validated with both numerical and experimental investigations.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 découle