Practical Testing Solutions to Optimal Stator Harmonic Current Design for PMSM Torque Ripple Minimization Using Speed Harmonics
Notice bibliographique
Résumé
Torque ripple has been a critical issue in permanent magnet synchronous machines (PMSMs). After PMSMs are designed, an efficient way for torque ripple minimization is to inject an optimized harmonic current into the machine to produce an additional torque ripple to cancel existing torque ripple resulted from the imperfection of machine design and manufacturing. This paper proposes a testing-based approach for optimal harmonic current design by using the speed harmonics. In particular, two testing solutions (TS), TS-A and TS-B, are proposed. In TS-A, two test signals are injected into the machine, and the optimal harmonic current is calculated from the test signals as well as the measured speed harmonics. In TS-B, two test signals are injected and adjusted to achieve the designed objective in terms of speed harmonics, and the optimal harmonic current is calculated from only the test signals. These two solutions can find the optimal harmonic current to minimize the torque ripple with minimal machine losses. Moreover, machine parameters are not required in the optimal harmonic current design, so the proposed solutions are not affected by the machine and drive nonlinearities. Compared with existing approaches, the proposed solutions have advantages in terms of computation efficiency and simple implementation. The proposed solutions are evaluated on a laboratory PMSM drive system.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».