An Extended-Speed Low-Ripple Torque Control of Switched Reluctance Motor Drives
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, an extended-speed low-ripple torque control of switched reluctance motor (SRM) drives using torque sharing function (TSF) is proposed. Two operational modes are defined for the online TSF during commutation: In Mode I, absolute value of rate of change of flux linkage (ARCFL) of incoming phase is higher than outgoing phase; in Mode II, ARCFL of outgoing phase is higher than incoming phase. In order to compensate the torque error produced by imperfect tracking of phase current, a proportional and integral compensator with torque error is added to the torque reference of outgoing phase in Mode I and incoming phase in Mode II. Therefore, the total torque is determined by the phase with lower ARCFL rather than the phase with higher ARCFL as in conventional TSFs. The maximum torque-ripple-free speed of the proposed TSF is increased to more than ten times as the best case in conventional TSFs. Finally, the proposed TSF is verified by both simulations and experiments with a 2.3 kW, 6000 rpm, three-phase 12/8 SRM operating in both linear magnetic and saturated magnetic regions. Results show that the proposed TSF has higher average torque, and much lower torque ripples compared to conventional TSFs.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».