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Enregistrement W2547164497 · doi:10.1109/icelce.2010.5700731

Performance comparison of a PI and an FLC based tuned PI with adaptive hysteresis controllers for IPMSM drive

2010· article· en· W2547164497 sur OpenAlexaff
Ronald S. Rebeiro, M. Nasir Uddin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSensorless Control of Electric Motors
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)PID controllerRippleTorque rippleController (irrigation)TorquePulse-width modulationComputer scienceElectronic speed controlDirect torque controlControl engineeringEngineeringVoltageInduction motorPhysicsControl (management)Temperature controlElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the performance comparison of a conventional proportional-integral (PI) controller with a fuzzy logic controller (FLC) based tuned PI controller incorporating an adaptive hysteresis current controller for an interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM) drive. For the proposed drive two FLCs are used. One of these is a novel Sugeno type FLC, which is used to tune the PI controller. Thus, the limitations of traditional PI controllers are avoided and the performance of the drive system is improved. Another one is a Mamdani type FLC, which adapts the hysteresis band of the PWM current controller. This adaptation helps to minimize the developed torque ripple. The proposed drive is implemented using DSP board DS1104 for a laboratory 5 hp IPMSM. Comparative simulation and experimental results demonstrate better dynamic response in terms of torque and speed for the proposed drive at different operating conditions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,876
Score d'incertitude au seuil0,629

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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