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Enregistrement W4405968163 · doi:10.1109/tie.2024.3519589

Single Open-Phase Fault Tolerant Control of Salient Dual Three-Phase PMSMs With Maximized Torque to Total Loss Ratio Considering Peak Phase Current Limit

2025· article· en· W4405968163 sur OpenAlexaff
Beichen Ding, Yuting Lu, Chunyan Lai, Guodong Feng

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésControl theory (sociology)TorqueCopper lossPhase (matter)Limit (mathematics)Overheating (electricity)Current (fluid)HarmonicsFault (geology)Computer scienceEngineeringPhysicsMathematicsElectrical engineeringVoltageControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For dual three-phase permanent magnet synchronous machines (DT-PMSMs) under open-phase fault, the fault tolerant currents are often unbalanced to generate smooth torque, which results in the peak current and copper loss of certain phases and per phase loss being significantly larger than healthy conditions. This can limit the maximum attainable torque and lead to overheating issue of the phases with larger currents. However, this is not fully addressed especially for salient PMSM. This article studies open-phase fault tolerant control (FTC) of salient DT-PMSM by considering the peak phase current limit to reduce the maximum per phase loss and improve the ratio of torque to total loss (TTL), resulting in improved maximum attainable torque. Analyses are first conducted to show the motivation. The proposed FTC aims to maximize the ratio of TTL and minimize peak phase current and fault-induced ripples without introducing phase current harmonics. Moreover, the current distribution affecting reluctance torque is optimized to improve the maximum torque considering saliency. Analytical solutions are derived to achieve better computation-efficiency. Compared with existing methods, the proposed approach can achieve better TTL ratio, maximum per phase loss, peak/rms phase current and maximum attainable torque, which is validated with experiments and comparisons.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,784
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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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