Indirect Space Vector Modeling of Asynchronous Motor for High-Speed Electric Vehicle Propulsion
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a high performance squirrel-cage asynchronous motor (ASM) drive, proposed for high-speed electric vehicle (EV) propulsion. This is an indirect space vector control (IDSVC) scheme in the rotor flux frame of reference, in which the modeling is based on synchronously rotating coordinate system transformation. Space vector pulse width modulation (SVPWM) inverter fetches the controlled stator direct and quadrature axis responses from the speed and current controllers and supply necessary voltages to stator of ASM. The output voltage waveforms of SVPWM inverter are not sinusoidal in nature, which allows undesired harmonics at high frequency of operation. This due to inconsistent switching frequency. A second-order low-pass (SOLP) RLC filter with Butterworth approximation and was designed and connected in series with SVPWM inverter to grab harmonic free speed and torque profile during high speed operations. Similarly, another SOLP with a quality factor equal to 2 is designed and speed profiles of both filters are compared. The system is developed and simulated in MATLAB/SIMULINK to observe the speed and torque tracking capabilities. Simulation results show that the performance of drive under steady and dynamic states were good with Butterworth filter approximation with robust IDSVC scheme adopted over wide range speed-drive curve.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».