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Enregistrement W4391661635 · doi:10.1109/jestie.2024.3363636

Enhanced Nonlinear Current State Observer Based Virtual Current Sensors for Permanent Magnet Synchronous Motor Drives

2024· article· en· W4391661635 sur OpenAlexafffund
Ying Zuo, Chunyan Lai, K. Lakshmi Varaha Iyer, Narayan C. Kar

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Industrial Electronics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSensorless Control of Electric Motors
Établissements canadiensUniversity of WindsorConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésControl theory (sociology)Observer (physics)Overshoot (microwave communication)Nonlinear systemComputer scienceCurrent (fluid)Current sensorState observerPermanent magnet synchronous motorControl engineeringMagnetEngineeringControl (management)PhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Virtual current sensors (VCSs) are promising solutions for accurate current measurement in high performance and low cost permanent magnet synchronous machine (PMSM) drives. They not only help identify faults in hardware current sensors, but also ensure the continuous operation of PMSM drive system with reduced hardware current sensor counts. However, traditional observer based VCSs have limitations in terms of slow response and large overshoot, which could lead to detection errors in condition monitoring of hardware current sensors and degraded control performance when VSCs are employed in the control loop. This paper proposes an enhanced nonlinear observer based VCSs approach for PMSM drives. A novel nonlinear function with a smooth inflection point is introduced to design the nonlinear observer. This nonlinear function enables an adaptive observer gain update corresponding to the current error, which contributes to a varied damping ratio in the current observer for improved dynamics. As a result, the proposed enhanced nonlinear observer (ENO) based VCSs approach achieves fast response with small current overshoot. The proposed ENO based VCSs are validated with both simulation and experimental test results on a laboratory interior PMSM drive in different VCS application scenarios.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,740
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,243 · 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.

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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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