Modeling of Inductances Considering Bar Harmonics and Temperature to Accurately Predict Output Torque of an Induction Motor
Notice bibliographique
Résumé
Equivalent circuit parameters of an induction motor are highly susceptible to various undesired factors. These phenomena primarily include effects of higher order time and space harmonics, temperature, magnetic saturation, and skin-effect. Traditional approaches model these equivalent circuit parameters via temperature, iron saturation, and slotting effects. However, the impacts of harmonic fields generated by the spatial magnetomotive force components as well as that of skin effect in motor inductances are not considered. The proposed work therefore presents an improved inductance estimation considering the impact of total harmonic distortion in the magnetomotive force with a power function-based formulation. Since the induction motor performance is sensitive to its rotor circuit parameters, another realistic variation taken up in this work includes the impact of iron saturation, and skin effect altogether on rotor leakage inductance and rotor bar resistance. Additionally, the effects of non-linearity, such as temperature variations, are incorporated into the magnetizing inductance, while the permeance of rotor tooth-bridge segments is considered in the rotor leakage inductance and bar resistance. The effectiveness of the proposed model is demonstrated with simulation and experimental results of a 13 kW three-phase induction motor prototype for a wide range of operations. This method significantly improves the modelling of inductances, enhancing the accuracy of the electromagnetic torque predictions over a wide range of operating speeds. Achieving net-zero carbon emissions is crucial for transportation electrification, which necessitates the use of high-speed traction motors in electric vehicles that require a reliable design. Therefore, an improved method is proposed that effectively captures the non-linear effects in predicting the parameters and performance including the output torque of the machine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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 ».