A Novel Highly Efficient Torque-Sharing Algorithm for Dual Stator Winding Induction Machines for Various Speed Regions
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a novel and highly efficient torque-sharing algorithm for DSWIMs. This algorithm introduces three modes of operation for DSWIMs based on the command speed and the required load power. Implementing this algorithm makes the accurate flux calculation and control possible in very low speed regions, including zero speed. In higher speed regions, if one of the winding sets is able to supply the required power solely, the other is switched off to augment the overall efficiency. In higher required powers, both winding sets cooperate to supply the load torque and the required electromagnetic torque division between the two winding sets is fulfilled based on their power ratings. This guarantees for overloading avoidance in various operation conditions. Moreover, the optimal flux condition is guaranteed in various speed regions free of the torque -sharing. In addition, this algorithm is general and can be implemented in direct torque control and field-oriented control schemes in various reference frames. The proposed algorithm has been experimentally implemented in a 3.3kW vector controlled DSWIM drive system. In this flux and speed control system, the flux is controlled such that a search based Maximum Torque per Ampere (MTPA) algorithm is realized. The proposed MTPA strategy is insensitive to DSWIM parameters and the load variations. The experimental results confirm the functionality of the proposed DSWIM drive system in various operation conditions.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».