Notice bibliographique
Résumé
Fault tolerance in electric motor drives has been extensively studied due to their widespread usage in safetycritical applications, including more/all-electric aircraft and electric vehicles. SRMs are renowned for their high robustness and excellent fault tolerance. However, they are not immune to faults, and a potential fault in any part of the motor drive could have serious implications for the system, even may lead to unexpected shutdown if the fault is not promptly remedied. The power converter is a key component and the most vulnerable to failure, as reported for 35% of the drive faults. Fault tolerance has typically been achieved through a combination of hardware and software reconfigurations. However, due to the simple structure of the standard asymmetrical half-bridge (AHB) converter, hardware reconfiguration is more commonly used to remediate converter faults. Consequently, fault tolerance adds cost and complexity to a standard SRM drive system. This paper presents an instructive survey of the recent research on fault tolerant SRM drives. Moreover, the post-fault performance, implementation costs, and fault-tolerant capabilities of advanced fault-tolerant converters are systematically quantified, evaluated and compared. Finally, the paper is concluded with an investigation on the future research trends in fault tolerance in SRM drives.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».