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Enregistrement W2959946180 · doi:10.1109/mps.2019.8759684

Performance Evaluation of the Three-Phase Induction Motor Operating in Conditions of Unbalanced Voltage Supply

2019· article· en· W2959946180 sur OpenAlexaff
Sorin Deleanu, Greg Von Lipinski, Mihai Iordache, Marilena Stănculescu, Dragoș Niculae

Notice bibliographique

Revue2019 8th International Conference on Modern Power Systems (MPS) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensNorthern Alberta Institute of Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInduction motorFinite element methodTorqueVoltagePower (physics)Work (physics)Control theory (sociology)Computer scienceThree-phaseEngineeringElectrical engineeringMechanical engineeringPhysicsStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper uses analytical, numerical and experimental procedures for investigating several effects of the unbalanced voltage supply on the motor performance. The analytical electrical model of the induction motor (IM), developed for positive and negative sequence is an appropriate instrument for the evaluation of the IM operation in conditions of unbalanced power supply. This model brings a coherent procedure for the calculating the unbalanced current, losses of each category, respectively the developed torque. Data from analytical calculations became input for numerical analysis of the motor using the Finite Element Method (FEM). The induction motor performance evaluation through experiments is meant to compare the predicted results and complete the investigation. Finally, the work comes with recommendations regarding the eventual rerating as well as protective equipment set-up.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,689
Score d'incertitude au seuil0,484

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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