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Enregistrement W2913526754 · doi:10.1109/jestpe.2019.2898875

Improved Full-Order Adaptive Observer for Sensorless Induction Motor Control in Railway Traction Systems Under Low-Switching Frequency

2019· article· en· W2913526754 sur OpenAlex

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.

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSensorless Control of Electric Motors
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNorthwestern Polytechnical University
Mots-clésControl theory (sociology)Induction motorObserver (physics)Computer scienceTraction (geology)Adaptive controlLyapunov functionControl engineeringEngineeringControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the applications of medium- to high-power railway traction systems, the switching frequency and controller sampling rate are relatively low due to the requirements for low losses, high reliability, and limited processor power. These limitations greatly hinder the sensorless control of induction motors, especially in the high-speed operation range. In this paper, a full-order adaptive observer based on an improved discrete model is proposed, which significantly improves the system stability and control performance over the entire speed range. The feedback gain matrix of the presented control scheme is developed in a discrete time domain, ensuring that all the poles of the closed-loop observer are within the stable region. Moreover, a speed estimation mechanism based on Lyapunov's approach is designed in the synchronous rotating reference frame to further improve the precision of speed observation. Rigorous simulation studies and experimental tests of a benchmark induction motor in railway traction system demonstrate that the improved adaptive observer achieves superior sensorless control performance over the conventional adaptive observer.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,210 · 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