MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4320713064 · doi:10.1109/tvt.2023.3244808

Double-Layer Energy Management for Multi-Motor Electric Vehicles

2023· article· en· W4320713064 sur OpenAlexafffund
Binh-Minh Nguyen, João Pedro F. Trovão, Minh C. Ta

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Vehicular Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric and Hybrid Vehicle Technologies
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesHitachi Global FoundationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésTorqueControl theory (sociology)Direct torque controlEnergy consumptionAutomotive engineeringEngineeringPassivityController (irrigation)Electric motorComputer scienceInduction motorElectrical engineeringVoltagePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes a double-layer energy management system (EMS) for electric vehicles driven by multiple permanent magnet synchronous motors. The system minimizes energy consumption and ensures safe longitudinal motion. The inner-layer distributes torques and flux currents by minimizing the motor input power. The outer-layer generates the total torque command by controlling the aggregated motor speed via a disturbance observer-based controller. A design condition that sufficiently guarantees the system's L <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sub> stability is presented. The condition is independent of the torque distribution ratios and can be checked conveniently via passivity notation without linearizing the total system. Various validation tests were performed using a three-wheel recreational electric vehicle (EV) platform. The advantage of the double-layer EMS has been compared with several EMSs proposed recently in the literature. Critical testing scenarios were employed, including sharp change in road friction during high acceleration. Test results reveal that, regardless of such condition, the double-layer EMS can prevent the wheel slip, thereby significantly reducing energy consumption. The New European Driving Cycle test was also conducted to demonstrate the merit of simultaneously optimizing torque distribution ratios and motor flux-currents.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,807
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,223 · 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.

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

Citations30
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Vehicular TechnologyMême sujetElectric and Hybrid Vehicle TechnologiesTravaux en français237 207