Flux Linkage Tracking-Based Permanent Magnet Temperature Hybrid Modeling and Estimation for PMSMs With Data-Driven-Based Core Loss Compensation
Notice bibliographique
Résumé
For permanent magnet synchronous machine (PMSM) drive, accurate magnet temperature is critical. The popular model-based magnet temperature estimation can be affected by core loss effect especially in the high-speed conditions. This article proposes a novel hybrid approach for accurate magnet temperature modeling and estimation, in which the estimation model is established by tracking the flux linkage variation, while the data-driven-based model is proposed to compensate the core loss effect. Specifically, the flux linkages in the rotating frame are projected into a new frame to derive the estimation model establishing the relationship between flux linkage variation and magnet temperature, in which the inverter distortion effect is canceled to improve the model accuracy. Based on this estimation model, the core loss effect is modeled, which indicates that the core loss influence is highly nonlinear and dependent on operating conditions. Hence, a radial basis function-based network is employed to model and compensate the core loss effect, and the network training is derived from the proposed model. The proposed hybrid approach can effectively improve the estimation performance especially at the high-speed conditions. Extensive experiments and comparisons are conducted on a laboratory interior PMSM drive to evaluate the proposed approach under various operating 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».