Dynamic Control of Traction Motor for EV Fed via Dual Source Inverter with a Two Battery System
Notice bibliographique
Résumé
An electric vehicle uses multiple energy-storage systems to power the traction motor. Dual-source inverters (DSIs) are used for single-stage power conversion by skipping the dc/dc boost converter stage; therefore, eliminating the passive magnetic storing element which improves the overall efficiency of the drive; moreover, multiple energy-storage systems improve the power density of the system. This article discusses the fine control of a traction motor from zero speed to rated speed supplied through a dual-source inverter. Field-oriented control with space vector modulation technique is applied to achieve closed-loop control. Two dc sources are used, one having a higher-voltage battery and one a lower-voltage battery. The higher-voltage battery is the main battery which supplies power to the traction motor, whereas the lower-voltage battery supplies power to supplementary loads of the EV. This article presents improved dynamic behaviour of an induction-motor-driven EV fed from a dual-source inverter using modified closed-loop field-oriented control with space vector modulation. The improvement includes reduced control complexity due to space vector modulation and achieving the option of EV operation in an emergent situation using the same converter and control system. The simulated performance of the presented system is obtained in MATLAB/Simulink. A step-down experimental prototype is used for verification of effective control of the induction motor as the EV is under constant torque variable speed operation with real-time parameters such as power, power factor, current harmonics, and voltage/current stresses across the switch using two batteries individually.
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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) | 0,000 | 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 ».