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Enregistrement W3164899985 · doi:10.1177/01423312211015120

Explicit model predictive control of permanent magnet synchronous motors based on multi-point linearization

2021· article· en· W3164899985 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

RevueTransactions of the Institute of Measurement and Control · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Control Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)LinearizationFeedback linearizationModel predictive controlController (irrigation)Computer sciencePermanent magnet synchronous motorControl engineeringBlock diagramReference frameFrame (networking)MagnetNonlinear systemEngineeringControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Permanent magnet synchronous motors (PMSMs) have been broadly applied in servo-drive applications. It is necessary to improve the performance of PMSM. An explicit controller designed for PMSM based on multi-point linearization is proposed to reduce the linearized model error caused by different running status of PMSM. The mathematical model of PMSM system in the synchronous rotating frame and the problem formulation are introduced at first. Then, the preliminaries about explicit model predictive control (MPC) algorithm are presented in this article. Based on this, the multi-point linearization model is created for explicit MPC controller design. Moreover, the block diagram of the proposed method for PMSM system is presented. Finally, the simulation results are provided to demonstrate that the proposed explicit MPC controller based on multi-point linearization achieves better performance than that based on traditional single-point linearization, but requires the same online computation time because of the offline optimization of explicit MPC.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,553

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,180 · 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