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Enregistrement W4388208389 · doi:10.1109/ccece58730.2023.10288725

Analysis of Reluctance Synchronous Motor Under Hybrid Fault Condition

2023· article· en· W4388208389 sur OpenAlexaff
Fatemeh Ghalavand, Latifa Yusuf, T. Ilamparithi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReluctance motorMagnetic reluctanceSwitched reluctance motorComputer scienceFault (geology)Synchronous motorControl theory (sociology)Direct torque controlInduction motorControl engineeringTorqueElectrical engineeringEngineeringArtificial intelligencePhysicsVoltageGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A small degree of static eccentricity is inevitable due to manufacturing tolerances and assembly imperfections. Therefore, when stator inter-turn fault happens, it is important to analyze it along with static eccentric condition. Unfortunately, there is not much literature that analyzes such a condition. This paper focuses on the analysis of a Reluctance Synchronous Machine (RSM) when subjected to stator inter-turn and static eccentricity faults simultaneously. In particular, the work focuses on determining the impact of relative position between the minimum airgap point and the stator inter-turn fault. The goal of the paper is achieved by simulating a 1.5 hp, 4-pole, RSM using Finite Element (FE) software. Line current data is captured under different fault conditions and motor current signature analysis is carried out. Furthermore, the lower sideband harmonic frequency is reconstructed in time domain using Inverse Fourier Fast Transform. Clarke’s transformation is applied on the reconstructed harmonic frequency currents to estimate the alpha, beta components. Afterwards, Principal Component Analysis (PCA) is implemented on the alpha, beta currents. The major benefits of the work include establishing the impact of hybrid faults on motor current signatures, developing a new measure to predict the relative position of the point of minimum airgap.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,574

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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