Saliency-based Speed Sensorless Control of Single-Inverter Dual Induction Machines using Reduced Amount of Current Sensors
Notice bibliographique
Résumé
Parallel supply of dual-motors by single-inverter is a frequent practice, especially in traction applications. Model-based sensorless drives mostly rely on four current sensors, two of which attached to each motor. In the medium to high speed range, these model-based strategies can calculate the flux and torque share of each motor since the inverter output voltage is relatively linear. However, zero electrical speed operation turns out to be unstable as the system becomes unobservable. This area can be covered by injection strategies. This paper applies the voltage step excitation sensorless concept to dual-motor drives, which has not been researched in literature to the best of author's knowledge. Besides, a novel current sensor configuration is presented, using only three (instead of four) current sensors. Thereby, phase A and B currents of one motor (M1) will be measured, while the third sensor is attached to phase C of M2. As will be shown, new sensor arrangement allows for separation of individual machines inherent saliencies and thus delivers information of both machines rotor position, enabling a correct motor torque/flux share calculation by means of FOC equations. Experimental results prove the functionality of the new sensor configuration and voltage step excitation strategy applied to two parallel-connected induction motors.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».