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Enregistrement W2993625464 · doi:10.1109/icems.2019.8922442

Slot–pole Selection for Concentrated Wound Consequent Pole PMSM with Reduced EMF and Inductance Harmonics

2019· article· en· W2993625464 sur OpenAlexaff
Himavarsha Dhulipati, Shruthi Mukundan, Eshaan Ghosh, Ze Li, Budhika Guruwatta Vidalanage, Jimi Tjong, Narayan C. Kar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmonicsCogging torqueInductanceStatorControl theory (sociology)Electromagnetic coilHarmonic analysisHarmonicTorqueMagnetWaveformComputer sciencePhysicsEngineeringVoltageAcousticsElectrical engineeringElectronic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Replacing half of the number of poles in a conventional surface permanent magnet synchronous machine (PMSM) reduces the use of rare earth materials delivering similar performance. However, in such a consequent pole configuration certain slot-pole numbers deliver high magnitudes of even order harmonics in the induced EMF waveforms leading to unbalanced magnetic force. Further, utilizing concentrated windings (CW) in the stator adds to this space harmonic content. In literature, slot-pole combinations were selected based on fundamental winding factor, cogging torque and net force on the machine, neglecting space harmonics content in inductance and induced EMF waveforms. Motivated by the drawbacks in the existing methods, in this paper, a novel inductance harmonics factor and EMF harmonics factor have been modelled using winding function method for a consequent pole multiphase CW PMSM. Furthermore, a gradient descent algorithm-based approach is implemented to optimally select slot-pole combination, with reduced inductance and EMF harmonics, for three-, five- and six-phase FSCW PMSM, with little prior knowledge about structural information of the machine. The inductance and induced EMF harmonics for optimal slot-pole combinations obtained from the algorithm are verified using finite element and experimental analysis.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,601
Score d'incertitude au seuil0,445

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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