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Enregistrement W2773594677 · doi:10.1109/iecon.2017.8216342

Investigation of permanent magnet flux linkage variation in PMSMs due to temperature rise and magnetic saturation

2017· article· en· W2773594677 sur OpenAlexaff
Guodong Feng, Chunyan Lai, Jimi Tjong, Narayan C. Kar

Notice bibliographique

RevueIECON 2017 - 43rd Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlux linkageMagnetSaturation (graph theory)Control theory (sociology)Flux (metallurgy)Linkage (software)Magnetic fluxMaterials sciencePhysicsEngineeringMagnetic fieldVoltageElectrical engineeringDirect torque controlComputer scienceChemistryMathematicsInduction motorMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate information of permanent magnet (PM) flux linkage is of significance to high-performance control and condition monitoring of permanent magnet synchronous machines (PMSMs). During machine operation, the PM flux linkage can vary due to temperature rise and saturation. Thus, this paper investigates how temperature rise and saturation influence the PM flux linkage under different operation conditions. Under no-load condition, the PM flux linkage is estimated from the back-EMF test. Under load condition, a speed harmonic based PM flux linkage estimation approach is proposed, in which the PM flux linkage is estimated from the speed harmonic without requiring machine parameters. Thus, the proposed estimation approach is not affected by the machine and drive nonlinearities and thus can guarantee the estimation performance. The proposed approach is applied for PM flux linkage estimation under various loads and temperatures to investigate the influence of temperature rise and saturation on the PM flux linkage. Experimental results demonstrate that the PM flux linkage under no-load is larger than that under load due to magnetic saturation, the PM flux linkage under load decreases as the saturation level increases, and the one under both load and no-load decreases linearly as the PM temperature increases.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,372
Score d'incertitude au seuil0,701

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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