Torque-Ripple-Based Interior Permanent-Magnet Synchronous Machine Rotor Demagnetization Fault Detection and Current Regulation
Notice bibliographique
Résumé
To develop a reliable permanent-magnet synchronous machine (PMSM) controller for electric vehicle application, detection of permanent-magnet (PM) demagnetization conditions is of significance. This paper explores the use of torque ripple for online PM demagnetization fault diagnosis using continuous wavelet transforms (CWT) and grey system theory (GST). First, a torque-ripple-based rotor flux linkage detection model considering electromagnetic noises is proposed, which employs CWT filtering, wavelet ridge spectrum, and torque ripple energy extraction. This model is able to reveal the torque variation and eliminate the effect of electromagnetic interferences. Second, GST is employed to facilitate the detection of demagnetization ratios and torque ripple energy pulsations caused by demagnetization. Third, a current regulation strategy is proposed to minimize the torque ripples induced by PM demagnetization, which contributes to making the approach feasible to interior PMSM (IPMSM). Furthermore, the proposed real-time irreversible demagnetization detection approach can identify the demagnetization fault under different operating conditions. The proposed approach and current regulation strategy are experimentally verified on a down-scaled laboratory IPMSM.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».