Torque ripple modeling and minimization for PMSM drives with consideration of magnet temperature variation
Notice bibliographique
Résumé
The spatial harmonic of magnet flux is a major cause of torque ripple in permanent magnet synchronous machines (PMSMs), and it is temperature-dependent. Thus, this paper investigates torque ripple modeling and minimization for PMSMs considering magnet temperature variations. Firstly, experimental studies are conducted to demonstrate that the torque ripple is magnet temperature dependent. Then, based on extensive experimental tests, a novel linear model is proposed to model the relationship between the dc and harmonic components of magnet flux in the dq reference frame, which provides a way to estimate the magnet flux harmonic. Based on this model, the torque ripple model considering magnet temperature variation is proposed and validated with simulations. Afterwards, a novel adaptive current optimization approach is proposed for torque ripple minimization, which consists of two parts: the magnet flux harmonics estimation using the proposed linear magnet flux model, and the current optimization using the proposed torque ripple model. In our approach, the stator current is adaptively optimized with respect to the magnet temperature. However, the proposed approach is not necessary to run in real-time, because temperature variation has a large time constant. Our approach is validated through both numerical and experimental studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».