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Enregistrement W2998576927 · doi:10.1002/eng2.12072

Design, modeling, prototyping, and comparison of a low‐cost, small‐size, and accurate sensorless driver for switched reluctance motor

2019· article· en· W2998576927 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEngineering Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesIran National Science Foundation
Mots-clésSwitched reluctance motorRotor (electric)Control theory (sociology)Position (finance)Computer scienceProcess (computing)Magnetic reluctanceFinite element methodEngineeringMagnet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A switched reluctance motor (SRM) is a low‐cost motor with a simple structure and variable speed industrial and home applications. This article presents the design, simulation, and development of a low‐cost, accurate, and small‐size sensorless driver for a 6/4 three‐phase SRM. In the algorithm, the (nonlinear) relation of the flux, current, and rotor (FCR) position is linearized to achieve a modified FCR model, in which the values of the most important points of the primary FCR are emphasized. The SRM parameters required for the design process are obtained using a 3D finite‐element method (FEM). The proposed method is simulated and then tested under different load and speed conditions. The results are compared with a conventional sensorless algorithm's results, and the reference data are obtained by a direct with‐sensor algorithm. The algorithm estimates the rotor position (error of 1.3%) between low to nominal speed of the selected SRM under both nominal and no‐load conditions. In comparison with the conventional algorithm, the proposed FCR model significantly reduces the calculation cost and memory demand by 66%. Finally, the proposed algorithm decreases the driver size and price by 64% and 85%, respectively.

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.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,374
Score d'incertitude au seuil0,958

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,213 · 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