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Enregistrement W2995393635 · doi:10.1109/mepcon47431.2019.9008017

Comparative Study of Different Drive Controller for a Traction System

2019· article· en· W2995393635 sur OpenAlexaff
Yamen Wahid Yhya, R. M. Sharkawy, Mohamed Hamouda

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSensorless Control of Electric Motors
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDirect torque controlVector controlSpace vector modulationControl theory (sociology)Induction motorStatorTorqueTraction motorComputer scienceControl engineeringRobustness (evolution)EngineeringVoltageAutomotive engineeringPulse-width modulationControl (management)Electrical engineeringPhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The electrical traction locomotive often uses an induction motor due to the fact that it has many advantages; it has a simple construction robustness, high reliability, low maintenance cost besides it is the cheapest. This motor can be easily controlled by different techniques. This paper compares between four different types of control techniques that are used to control the motor speed. These methods are the field-oriented control using space vector modulation (FOC-SVM), the field-oriented control using hysteresis (FOC-hy), the direct torque control using hysteresis (DTC-hy) and the direct torque control using space vector modulation (DTC-SVM). MATLAB SIMULINK is used to conduct this study to show the behavior of the induction motor (IM) under these different control techniques. A comparison between the different control techniques is obtained for a train journey between two stations. The results of the study show the motor stator voltage, stator current, input and output power consumption, input and output energy, electromagnetic torque and motor speed in the time domain for the motor under study.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,667
Score d'incertitude au seuil0,364

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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