Open-Phase Fault Modeling and Optimized Fault-Tolerant Control of Dual Three-Phase Permanent Magnet Synchronous Machines
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates open-phase fault modeling and fault-tolerant control (FTC) of dual three-phase permanent magnet synchronous machines (DT-PMSMs). A comprehensive fault model that considers both the permanent magnet torque and reluctance torque under the open-phase fault is proposed first. This model shows that under open-phase fault the average torque of DT-PMSM will decrease, while torque ripple will increase significantly. Then, a novel optimized FTC approach is developed based on the proposed model, in which genetic algorithm (GA) is applied to optimize the stator currents to maximize the average torque and minimize the torque ripple under open-phase fault. The proposed fault model and GA-based FTC are applicable to both surface-mounted and interior DT-PMSMs. However, existing approaches neglecting the reluctance torque are only applicable to surfaced-mounted DT-PMSMs. Moreover, the proposed approach is simple in implementation as it employs the original control structure and it is capable of smooth switching between the healthy operation and FTC without inducing noticeable torque pulses. The proposed approach is demonstrated with design examples, compared with existing one and validated with experiments on a laboratory interior DT-PMSM.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».