A novel hybrid control approach for modular automation system: a case study of sensorless interior permanent magnet in-wheel motor
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Sensorless interior permanent magnet in-wheel motor (IPMIWM), as an exemplar of modular automation system, has attracted considerable interests in recent years. This paper aims to investigate a novel hybrid control approach for the sensorless IPMIWM from a cyber-physical systems (CPS) perspective. Design/methodology/approach The control approach is presented based on the hybrid dynamical theory. In the standstill-low (S-L) speed, the rotor position/speed signal is estimated by the method of the high frequency (HF) voltage signal injection. The least square support vector machine (LS-SVM) is used to acquire the rotor position/speed signal in medium-high (M-H) speed operation. Hybrid automata model of the IPMIWM is established due to its hybrid dynamic characteristics in wide speed range. A hybrid state observer (HSO), including a discrete state observer (DSO) and a continuous state observer (CSO), is designed for rotor position/speed estimation of the IPMIWM. Findings The hardware-in-the-loop testing based on dSPACE is carried out on the test bench. Experimental investigations demonstrate the hybrid control approach can not only identify the rotor position/speed signal with a certain load but also be able to reject the load disturbance. The reliability and the effectiveness of the proposed hybrid control approach were verified. Originality/value The proposed hybrid control approach for the sensorless IPMIWM promotes the deep combination and coordination of sensorless IPMIWM drive system. It also theoretically supports and extends the development of the hybrid control of the highly integrated modular automation 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».