Genetic Algorithm-Based Current Optimization for Torque Ripple Reduction of Interior PMSMs
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the torque ripple modeling and minimization for interior permanent magnet synchronous machines (PMSMs). At first, a novel torque ripple model is proposed in which the torque ripples resulted from the spatial harmonics of permanent magnet flux linkage, time harmonics of stator currents and the cogging torque are included. Based on the torque ripple model, a genetic algorithm (GA)-based harmonic current optimization approach is proposed for torque ripple minimization. In this approach, GA is applied to optimize both the magnitude and phase angle of the stator harmonic currents to minimize the peak-to-peak torque ripple, minimize the sum of squares of the harmonic currents, and maximize the average torque component produced by the injected harmonic currents. The results demonstrate that the magnitude of the harmonic current can be significantly reduced by optimizing the phase angles of these harmonic currents. This leads to further suppression of the torque ripple when compared with that of a case where phase angles are not considered in the optimization. Also, an increase of the average torque is achieved when the optimum harmonic currents are injected. The proposed model and approach are evaluated through both numerical and experimental investigations on a laboratory interior PMSM.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».