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Enregistrement W3021465811 · doi:10.1049/iet-epa.2019.0870

Two‐vector based low‐complexity model predictive flux control for current‐source inverter‐fed induction motor drive

2020· article· en· W3021465811 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

RevueIET Electric Power Applications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensRockwell Automation (Canada)Toronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInduction motorControl theory (sociology)Vector controlInverterCurrent (fluid)Model predictive controlFlux (metallurgy)Direct torque controlComputer scienceControl (management)Control engineeringEngineeringMaterials scienceElectrical engineeringVoltageArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Model predictive control is an effective approach to achieve high performance on electric motor drives. In this study, a two‐vector based low‐complexity model predictive flux control (TVLC‐MPFC) is proposed and introduced for low power current‐source inverter (CSI)‐fed induction motor (IM) drive. In contrast to conventional two‐vector based model predictive flux control (TV‐MPFC), TVLC‐MPFC is a more simplified scheme with a lower calculation burden, which eliminates the requirement on the iteration procedures to obtain the results of the optimal current vector combination with optimal dwell time. Moreover, since TVLC‐MPFC avoids the possibility of selecting the wrong vector combination in some cases, which would happen with conventional TV‐MPFC, it presents better output performance than TV‐MPFC. The robustness of TVLC‐MPFC under parameter uncertainty is discussed as well. Experimental tests are carried out on a low power CSI‐fed IM drive (5 kW/208 V/14.3 A) and verify the effectiveness of the proposed scheme.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,217 · 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