An Online Torque Sharing Function Method Involving Current Dynamics for Switched Reluctance Motor Drives
Notice bibliographique
Résumé
This article proposes an online torque sharing function (TSF) method for torque ripple reduction in switched reluctance machines (SRMs). The proposed TSF takes the current dynamics and induced electromotive force (EMF) into account by establishing a new online current profile generation technique. First, a primary phase current reference derived from the torque reference is applied to the SRM. Then, the decaying phase current after the turn-off angle is sampled and it is used to update the current reference. A new online optimization strategy is performed to shape the current reference during the operation of the machine. Due to the proposed current profile generation technique, the optimization process is decoupled to independently minimize the torque ripple by optimizing the turn-on angle and minimizing copper losses by optimizing the turn-off angle. Compared to the conventional TSFs and existing optimization-based TSFs, the proposed TSF achieves accurate torque control, improved torque–speed capability, reduced torque ripple, and better current tracking performance. Simulations and experiments are performed on a three-phase 12/8 SRM under various operating conditions to validate the proposed online TSF method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».