Noise and Vibration Prediction of a Six-Phase IPMSM in a Single Open-Phase Failure Under a Negative Sequence Current Compensated Fault Tolerant Control Mode
Notice bibliographique
Résumé
Due to a multiphase configuration, six-phase interior permanent magnet synchronous machines (IPMSMs) exhibit the inherent reliability and fault-tolerant capabilities. Using a fault-tolerant control (FTC) method, the machine is still able to deliver the desired torque under the open-phase fault with a potential degradation in its efficiency and vibration behavior. The vibroacoustic characteristics of the IPMSM under the faulty operation during the FTC mode have not been studied in the literature. To fill this knowledge gap, the simulation and experiment-based noise and vibration (NV) analysis of a six-phase IPMSM in a single open-phase condition using a negative sequence current-compensated FTC mode is studied in this article. First, the whole procedure of the NV analysis for the IPMSM model is introduced. The calculation of the electromagnetic (EM) force is then studied to explore the main excitation of the vibration in the system. After this, the NV synthesis is carried out and the simulation results of the NV under a negative sequence current-compensated FTC mode are obtained. It is found that the 28th order of the flux density spatial harmonics component influences vibration the most. Finally, the NV predictions in both healthy mode and controlled faulty mode are verified by experiments.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».