Intelligent flux predictive control through online stator inter-turn fault detection for fault-tolerant control of induction motor
Notice bibliographique
Résumé
Inter-turn insulation failure in induction motor results in complete or developing winding short circuit. Stator winding fault leads to an unbalance in the three phases of the motor leading to a faulty induction motor with increased time and space harmonics of flux. This can lead to uneven distribution of air gap flux and increase in torque ripple. The condition is worsened due to an unbalance in the voltage supply depreciating the optimal performance of the drive-based It is of primary importance that the aforementioned discrepancies are taken care of while modelling a more fault tolerant motor drive system with faster processing and lower response time. This paper proposes a novel control technique to reduce the unbalance in the motor due to stator fault by taking into account the air-gap flux developed in the motor and harmonics generated. An improved swarm optimization algorithm has been used in order to efficiently predict the flux reference for the stator-flux controlled motor drive. The proposed detection scheme has been implemented on an aluminum-rotor induction motor with incipient stator inter-fault with the help of online monitoring of unhealthy conditions and using it as a feedback for the drive system, thereby a robust online detection of fault and a stable fault control system.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».