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Enregistrement W4405835876 · doi:10.1016/j.prime.2024.100884

High-precision speed control of induction motors using a multi-pulse voltage source converter and advanced observer-based strategies

2024· article· en· W4405835876 sur OpenAlexaff
Carlos E. Castañeda, Antonio Valderrábano‐González, Hossam A. Gabbar, Vijay K. Sood

Notice bibliographique

Revuee-Prime - Advances in Electrical Engineering Electronics and Energy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSensorless Control of Electric Motors
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesUniversidad Panamericana
Mots-clésObserver (physics)Induction motorControl theory (sociology)VoltagePulse-width modulationComputer scienceControl (management)EngineeringElectrical engineeringPhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a speed motor control using a precise Electric Motor Drive System (EMDS) utilizing an 84-pulse Voltage Source Converter (VSC). The development of the VSC signal requires two critical parameters: V module , representing the combined amplitude of the 3-phase signals, and a variable frequency adjusted via a Phase-Locked Loop (PLL) within each sample cycle. To estimate the non-measurable variables ( λ α r , λ β r and T L ), sliding mode, asymptotic, and Luenberger observers are employed and compared among themselves. The control algorithm is based on sliding mode with an equivalent control strategy, ensuring robust performance under various operating conditions. This control algorithm transforms the plant to be controlled to the non-linear block control form by using error-tracking dynamics. This is to obtain the sliding manifold and to apply the equivalent control strategy. The effectiveness of the proposed system is validated through a set of simulations conducted in Matlab/Simulink, demonstrating its capability to achieve high precision in motor drive applications. • Precise Speed Control Using 84-Pulse VSC. • Advanced Observer Techniques for Non-Measurable Variables. • Robust Control Algorithm with Sliding Modes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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