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Enregistrement W2810304366 · doi:10.1109/tii.2018.2849986

Speed Harmonic Based Modeling and Estimation of Permanent Magnet Temperature for PMSM Drive Using Kalman Filter

2018· article· en· W2810304366 sur OpenAlex
Guodong Feng, Chunyan Lai, Narayan C. Kar

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industrial Informatics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésControl theory (sociology)Kalman filterRobustness (evolution)HarmonicExtended Kalman filterHarmonic analysisMagnetComputer scienceEngineeringElectronic engineeringPhysicsAcousticsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates permanent magnet temperature (PMT) modeling and estimation for permanent magnet synchronous machines (PMSMs) by using the measured speed harmonic. First, a linear temperature model is derived to demonstrate that the magnitude of the speed harmonic decreases linearly with the increase of PMT. To achieve this linear model, the speed harmonic is induced by the injected harmonic currents satisfying certain conditions developed in this paper. To improve the estimation performance, PMT estimation is represented in a state-space model based on the derived temperature model, and the Kalman filter is applied to estimate the PMT from the measured speed harmonic. Compared with existing methods, the proposed approach has advantages in terms of simplicity in estimation and robustness to the variation of machine resistance and inductances. The proposed Kalman filter based modeling and estimation approach is evaluated with extensive experiments on a laboratory PMSM drive system under different speed and load conditions.

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.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil0,579

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,207 · 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