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Enregistrement W4320496312 · doi:10.3390/aerospace10020168

Enhanced Starting Control Scheme for PMM-Based Starter/Generator System for MEA

2023· article· en· W4320496312 sur OpenAlexaff
Mohamed A. A. Mohamed, Seang Shen Yeoh, Jason Atkin, Ahmed M. Diab, Mohsen Khalaf, Serhiy Bozhko

Notice bibliographique

RevueAerospace · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCleansky
Mots-clésVoltageGenerator (circuit theory)Control theory (sociology)MATLABPower (physics)Range (aeronautics)Voltage regulatorEngineeringControl systemAutomotive engineeringComputer scienceControl (management)Electrical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A control approach for aircraft Starter/Generator (S/G) with Permanent Magnet Machine (PMM) operating in Flux Weakening (FW) mode is presented. The proposed strategy helps the previous approaches which are adopted for the Variable Voltage Bus (VVB) or Voltage Wild Bus (VWB) concept for an aircraft Electric Power System (EPS), to cover a wide speed range in motoring and generation modes. Compared to prior works, the proposed control approach adjusts the q-axis reference voltage with a single current regulator, and the maximum available voltage provided by the converter is used to evaluate the d-axis voltage. By adopting the proposed approach, the DC bus voltage can be fully utilized, increasing aircraft efficiency by allowing the S/G system to operate at a wide range of speeds. The results of the analytical design and the performance of the system were verified by time-domain simulations using MATLAB/Simulink and experiments and compared to the conventional 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,865
Score d'incertitude au seuil0,866

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,208 · 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'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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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