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Enregistrement W4295036838 · doi:10.1109/icecet55527.2022.9872679

Maximum Efficiency Volts-per-Hertz Control of Induction Motor Drives Considering Core Losses, Saturation, and Inverter Losses

2022· article· en· W4295036838 sur OpenAlexaff
Yitao Zhang, Sheraz Baig, Taleb Vahabzadeh, Juri Jatskevich

Notice bibliographique

Revue2022 International Conference on Electrical, Computer and Energy Technologies (ICECET) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInverterControl theory (sociology)Induction motorVoltSaturation (graph theory)EngineeringComputer scienceElectrical engineeringVoltageMathematicsControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inverter-driven induction motors are commonly used in many industrial applications. The conventional Volts-per-Hertz (V/Hz) control, although simple to implement, does not consider core losses, saturation, and inverter losses, thus resulting in poor performance at low speeds and suboptimal operation. However, it is desirable to consider various losses to improve the performance of scalar V/Hz controllers. This paper proposes an improved V/Hz control for inverter-driven induction machines to achieve maximum efficiency by including simplified core losses, saturation, and inverter losses. The losses associated with inverter-driven induction motors are represented in the modified equivalent circuit, whose values are dependent on the operating conditions. Based on analysis of the improved equivalent circuit model, the new maximum efficiency V/Hz ratio can be found for different operating points. The proposed scalar V/Hz control is demonstrated experimentally and by simulations, and it is demonstrated to have an improvement over the conventional scalar V/Hz control method.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,920

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,196 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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