MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4364861964 · doi:10.23977/jeis.2023.080104

A Comparison Research on Sliding Mode Observation Methods for SPMSM in Sensorless Environment of Medium-to-High Speed

2023· article· en· W4364861964 sur OpenAlexvenueno aff
Jie Liu, Duquan Zuo, Huifang Li, Tao Wang, Yingjie Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Electronics and Information Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSensorless Control of Electric Motors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMRASControl theory (sociology)Observer (physics)Extended Kalman filterComputer scienceRotor (electric)Kalman filterPosition (finance)Mode (computer interface)Control engineeringControl (management)EngineeringVector controlInduction motorArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aiming at sensorless control system of surface attached permanent magnet synchronous motor (SPMSP), three observation algorithms proposed in recent years to estimate rotor position and speed under medium-high speed operation were introduced in this paper. The working principles, advantages and disadvantages of these algorithms such as the Extended Kalman filter algorithm (EKF), Model Reference Adaptive System (MRAS) and Sliding Mode Observer (SMO) were compared, and the applicability of these three algorithms on SPMSP at present was compared and summarized. Furthermore, a sensorless control strategy based on improved SMO was designed to ensure sensorless control effect under medium-high speed operation of SPMSM.

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

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,328 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Explorer davantage

Même revueJournal of Electronics and Information ScienceMême sujetSensorless Control of Electric MotorsTravaux en français237 207