Neural network based robust optimal energy control of pulse width modulation‐inverter fed motor driving pump
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper revisits loss model control (LMC) of the 3‐phase induction motor (IM) and presents a robust LMC algorithm for medium‐sized pump drives. Compared with other power loss reduction algorithms for IM, the presented one has the advantages of fast and smooth flux adaptation, high accuracy, and versatile implementation. An improved loss‐model for IM drive has been developed. The model considers the surplus power loss caused by inverter voltage harmonics and magnetic saturation using closed‐form equations. Further, the resistance‐temperature change is considered by a first‐order thermal model. To determine the optimal flux level that achieves maximum drive efficiency, an artificial neural network (ANN) controller is synthesised and trained offline. The voltage and speed control loops are connecting via the stator frequency to avoid the possibility of excessive magnetization. Beside, the obtained thermal information enhances motor protection and control. These together have the potential of making the proposed algorithm robust and reliable. The system reliability is investigated and assessed in terms of energy saving using ramp start/stop. Theoretical analysis, computer simulations, and experimental studies are performed on 5.5 kW variable speed water pump using the proposed control. The test results are provided and discussed to validate the effectiveness.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle