Parameter Determination of PMSM using Coupled Electromagnetic and Thermal Model Incorporating Current Harmonics
Notice bibliographique
Résumé
Motivation: Permanent magnet synchronous machines (PMSMs) are widely used for electric vehicle (EV) propulsion owing to its high performance capabilities over a wide operating range [1]. With advent in machine structure and inverter topologies, accurate parameter determination incorporating machine non-linearities and effects of time and space harmonics is of paramount significance for high-performance control and analysis. Although classical $dq -$axis modeling is widely incorporated: 1) it fails to incorporate the machine non-linearities such as magnetic saturation, cross-saturation and leakage effects; 2) the spatial harmonic contents caused by machine winding and structural configuration are not considered in inductances and flux linkage; and 3) the effects of operating temperature on parameter variation are neglected [2]; and 4) it requires information from experimental data or complex look-up tables for parameter determination. On the other hand, finite element analysis (FEA) is computationally extensive and modelling of time harmonics becomes complex. Thus, in this paper, a coupled electromagnetic and thermal model incorporating current harmonics for parameter determination is developed and validated for a fractional-slot distributed wound (FSDW) laboratory PMSM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».