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Enregistrement W4319923604 · doi:10.3390/en16041754

Dynamic Control of Traction Motor for EV Fed via Dual Source Inverter with a Two Battery System

2023· article· en· W4319923604 sur OpenAlexaff
Siddhant Gudhe, Sanjeev Singh, Miloud Rezkallah, Ambrish Chandra

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVector controlInduction motorTraction motorVoltageBattery (electricity)Z-source inverterControl theory (sociology)Traction (geology)InverterEngineeringElectrical engineeringComputer sciencePower (physics)PhysicsControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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