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Enregistrement W3136995575 · doi:10.18280/ejee.230104

Switching Regulation in the Control of 5-Phase Permanent Magnet Synchronous Motor Fed by 3×5 Direct Matrix Converter

2021· article· en· W3136995575 sur OpenAlexvenueno aff
Muhammad Ishaq, Yanbo Che, Kifayat Ullah

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Electrical Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésControl theory (sociology)WaveformStatorThree-phaseMATLABVoltageAmplitudeComputer scienceEngineeringPhysicsElectrical engineeringControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Matrix converter is an AC-AC direct power converter comprising of an array of bi-directional switches. It does not require an intermediate DC-link and allows sinusoidal output waveforms with varying amplitudes and frequencies. The configuration of these bi-directional switches decides the number of inputs and outputs of the matrix converter. This research uses a direct matrix converter (DMC) as a phase-changing device that can convert a three-phase AC voltage into a 5-phase AC voltage. The DMC is modulated with the model predictive control algorithm. The output of DMC is fed to a five-phase permanent magnet synchronous motor (PMSM). The model predictive current control technique for DMC is carried out by developing a mathematical model of an input filter and PM motor used as a load. The predictive control of DMC results in sinusoidal output current, and it also enables the frequency variation in the output current. This frequency variation is useful in controlling the speed of the motor connected to the load. After controlling the 5-phase motor, the switching frequency regulation is done to observe its effect on the motor's stator current waveforms. Switching frequency regulation helps to limit the unnecessary switching of DMC. We developed a MATLAB-based Simulink model to study PMSM, and detailed results are presented. The results show that switching regulation can significantly reduce the switching frequency without compromising the current waveform quality.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
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
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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