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Enregistrement W3135665377 · doi:10.3390/act10030049

Universal Control of Permanent Magnet Synchronous Motors with Uncertain Dynamics

2021· article· en· W3135665377 sur OpenAlexaff
Rishil Kirankumar Lakhe, Hicham Chaoui, Mohamad Alzayed, Shichao Liu

Notice bibliographique

RevueActuators · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSensorless Control of Electric Motors
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Vector controlFlux linkageComputer scienceMATLABControl engineeringSynchronous motorControl (management)EngineeringInduction motorDirect torque controlVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper focuses on the universal control design of permanent magnet synchronous motors (PMSMs) with uncertain system dynamics. In vector control, classical proportional-integral (PI) controllers are used to control d-q axis currents and speed of the PMSM. This paper uses two control methods: conventional field-oriented vector control and simplified control. First, all the control gains are determined for numerous PMSMs with various power ratings using an empirical study and generalized mathematical expressions are derived for each of the gains. Then, these expressions are used for automatic gain calculation for various PMSMs with a wide power-rating range. In vector control, the control gains are determined using only the motor power ratings. In the simplified control, generalized control gain expressions are obtained using the number of pole pairs and the flux linkage. Compared to the vector control, the simplified control method provides much simpler generalized mathematical expressions. Validation is carried out in MATLAB/Simulink environment using various PMSMs from 0.2 HP to 10 HP, and results show accurate tracking of reference speed and d-q axis reference currents. Thus, the proposed gain scheduling approach is effective and can be used for self-commissioning motor drives.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,167 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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