Performance Investigation of Two Novel HSFSI Demodulation Algorithms for Encoderless FOC of PMSMs Intended for EV Propulsion
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the performance of two novel half-switching frequency signal injection (HSFSI) demodulation algorithms for encoderless field-oriented control (FOC) of permanent magnet synchronous machines (PMSMs) intended for electric vehicle (EV) propulsion. The proposed rotating and pulsating HSFSI demodulation algorithms do not require voltage measurements or approximations for estimating the rotor position angle. The proposed HSFSI algorithms have been quantitatively and qualitatively compared by MATLAB-SimPowerSystems simulations, as well as experimentally against the two equivalent classical high-frequency signal injection (HFSI) approaches. A 2.5 kW PMSM with radially inset rotor magnets has been used for experimentally evaluating and validating the performance analysis and the comparison of the four algorithms fully implemented to work in real-time on a TI C2000 digital signal processor (DSP). The results obtained with an 80 kW interior (I)-PMSM intended for EV propulsion also show that the proposed algorithms allow a better machine control performance in terms of a smaller torque ripple generation and a faster current control loop.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».