Improvement of power generation performance in a doubly salient permanent magnet generator with a capacitive energy recovery converter
Notice bibliographique
Résumé
In order to improve the power generation performance of a doubly salient permanent magnet generator (DSPMG), this study proposes a new converter called capacitive energy recovery converter (CERC), together with the corresponding control strategy. The CERC is composed of controllable devices, uncontrollable devices, and an energy storage circuit. The control strategy has been designed based on analysis of the electromagnetic characteristics of the DSPMG. With the proposed control strategy, the winding current of each phase can be controlled and increased separately, thus yielding large negative electromagnetic torque against the prime mover in a complete electric cycle. At the same time, the excitation sources are independent of the load part. As a result, power generation performance of the DSPMG with CERC is improved compared to that with a traditional three‐phase full‐bridge converter. A multi‐objective optimisation problem is formulated to find the optimal turn‐on and turn‐off angles of two systems, which are used as control parameters in this comparison. Besides the lower voltage and torque ripples, the dynamic and fault‐tolerant performance of the DSPMG with CERC is also superior. Both simulations and experiments have been conducted to verify the validity of the proposed converter and the control strategy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».