MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2979526210 · doi:10.1049/iet-epa.2019.0033

Multivariable sliding‐mode extremum seeking PI tuning for current control of a PMSM

2019· article· en· W2979526210 sur OpenAlexaff
Shirin Fartash Toloue, Seyed Hossein Kamali, Mehrdad Moallem

Notice bibliographique

RevueIET Electric Power Applications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExtremum Seeking Control Systems
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Multivariable calculusPiPID controllerMode (computer interface)Sliding mode controlControl engineeringControl (management)Computer scienceEngineeringPhysicsMathematicsNonlinear systemTemperature controlArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High‐performance current control is critical for obtaining smooth output torque in permanent‐magnet synchronous motors (PMSMs). To this end, a new proportional–integral (PI) tuning method based on multivariable sliding‐mode extremum seeking is proposed in this study and applied for current control of a PMSM. In the proposed method, a sliding‐mode extremum seeking optimiser varies the PI gains by minimising a cost function based on the feedback error term. The resulting PI controller can achieve fast and accurate tracking response, high disturbance rejection, and low sensitivity to PMSM parameter variations. The stability of the proposed control strategy is investigated through a Lyapunov analysis and its performance is evaluated through experimental studies. The results indicate that the proposed controller can offer improved performance in terms of accuracy, parametric variations, and load torque disturbances when compared with a conventional PI and a recently proposed PI controller using the gradient‐based extremum seeking tuning method.

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,229 · 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
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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIET Electric Power ApplicationsMême sujetExtremum Seeking Control SystemsTravaux en français237 207