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Enregistrement W2972327757 · doi:10.1002/asjc.2229

Adaptive steering‐based HDTC algorithm for PMSM

2019· article· en· W2972327757 sur OpenAlexaff
Ali Ahmed Adam, A. Elnady

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Control · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSensorless Control of Electric Motors
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Direct torque controlTorqueStatorStall torqueRotor (electric)InertiaHarmonicsVector controlComputer scienceVoltageEngineeringPhysicsInduction motorControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper introduces sensorless hysteresis direct torque control for permanent magnet synchronous motors to provide a reduced torque pulsation profile, which leads to a smaller mechanical vibration. The suggested algorithm utilizes the principle of vehicle steering, which continuously fixes the direction of the vehicle in the track. Moreover, the algorithm efficiently employs the output of torque and the output of flux error controllers used in basic hysteresis direct torque control to select two nonzero adjacent vectors. The initial switching time for the selected vectors is determined by a function that considers the absolute magnitude of the torque error and the magnitude of the flux error in addition to the space angle position of the stator flux. To reduce the processing time in the control signal flow, a suggested structure for switching the initial time of the selected vectors is developed. The final switching time of the vectors is adaptively adjusted according to the minimum required stator voltage to drive the load and according to the stored rotor energy that arises due to the inertia of the mechanical load connected to the motor shaft. The simulation results along with the experimental results show a fast dynamic response of torque, relatively reduced torque ripples, and reduced current harmonics compared to the basic hysteresis direct torque control.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,181 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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