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Enregistrement W3099089875 · doi:10.1109/iecon43393.2020.9255024

PMSM Torque Ripple Minimization Using an Adaptive Iterative Learning Control

2020· article· en· W3099089875 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

RevueIECON 2020 The 46th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIterative Learning Control Systems
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Iterative learning controlTorqueTorque rippleTransient (computer programming)Computer scienceController (irrigation)MinificationDirect torque controlControl engineeringEngineeringControl (management)Induction motorPhysicsVoltageArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Parasitic torque pulsations existing in permanent magnet synchronous motors (PMSMs) degrade their performance, particularly at low speeds. In this paper, an adaptive iterative learning control (ILC) strategy is proposed for torque ripple minimization in a PMSM drive system. An analysis is conducted to study the impact of ILC gains on the steady-state and transient performance of the system. Accordingly, a real-time tuning method based on multi-variable sliding-mode extremum seeking (MSES) is proposed to adjust the ILC gains. The proposed controller is applied to a PMSM and its performance is verified by comparing the results with a similar controller using a non-adaptive ILC scheme. The results demonstrate the effectiveness of the proposed ILC scheme in achieving lower torque ripples and faster transient performance.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,191 · 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