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Enregistrement W4381730705 · doi:10.1109/tmag.2023.3288831

Comparative Analysis of Noise and Vibration for Dual Three-Phase IPMSM Under Healthy and Multi-Phase Open-Circuit Fault Operations

2023· article· en· W4381730705 sur OpenAlexaff
Pengzhao Song, Wenlong Li, Ze Li, Narayan C. Kar

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Magnetics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVibrationComputer scienceFault (geology)TorqueNoise (video)Magnetomotive forceMagnetFault toleranceElectromagnetic coilControl theory (sociology)Phase (matter)Dual (grammatical number)AcousticsElectrical engineeringPhysicsEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dual three-phase interior permanent magnet synchronous machines (IPMSMs) exhibit excellent fault-tolerant capabilities due to their multi-phase winding configurations. Under certain winding failure circumstances, by using the fault tolerant control (FTC) to reconstruct the normal rotating magnetomotive force, the machine can still provide the expected comparable torque as the healthy mode does. However, in the existing literature, limited attention was paid to the noise and vibration (NV) problems targeting the dual three-phase IPMSMs in FTC operation. To fill this knowledge gap, this article conducts a quantitative comparison on the NV performance of a dual three-phase IPMSM under healthy and multi-phase open-circuit fault conditions under FTC. The comparative studies involve radial electromagnetic (EM) force, acceleration distribution, sound pressure level (SPL) as well as machine housing deformation, which are analyzed under healthy and multi-phase open-circuit fault operations. Based on our exclusive findings, after applying the FTC, even though the machine can deliver the desired EM performance, the maximum deformation and SPL of the IPMSM can be mitigated by 12.9% and 16.9%, respectively, compared to the ones under the faulty condition without FTC.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,794
Score d'incertitude au seuil0,663

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,270 · 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'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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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