Model-Based Spatial Harmonics Vector Compensation Method for Three-Phase Mutually Coupled Switched Reluctance Machine With Sinusoidal Current Excitation
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a spatial harmonics compensation method for mutually coupled switched reluctance machines (MCSRMs) with sinusoidal current excitation. The regulation by linear controllers to achieve sinusoidal currents in MCSRMs is challenging due to the substantial presence of spatial harmonics. The standard vector control with using Proportional-Integral controllers cannot effectively suppress the spatial harmonics of the current waveform due to the bandwidth limitations. In the proposed method, the essential voltage harmonics are added to the fundamental voltage component to create sinusoidal currents. The voltage harmonics are calculated from the flux linkage harmonics where voltage and flux linkage harmonics are represented as vectors in terms of Fourier coefficients. The Fourier coefficients of the flux linkage are function of direct-and quadrature-axis currents. Hence, they are in the form of two-dimensional look-up tables (LUTs). The used LUTs in the proposed method are independent of rotor position and they are obtained from the finite element analysis (FEA) model. The proposed spatial harmonics compensation method is validated using FEA and experiments for a 3-phase 12/8 MCSRM at generating and motoring modes of operation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».