Optimal Current Control of Switched Reluctance Motors Over the Entire Operating Range
Notice bibliographique
Résumé
Controlling Switched Reluctance Motors (SRMs) requires careful selection of conduction angles to ensure optimal performance under various operating conditions. At low speeds, hysteresis control can provide the required torque by selecting the appropriate current reference. However, torque quality and efficiency can be further improved by selecting the right conduction angles. In contrast, conduction angles are the only control parameters at high speeds since peak current control is impossible. Hence, choosing the right conduction angles can significantly impact the average torque, torque ripple, and the RMS value of phase current, loss, and efficiency. This paper discusses the effects of turn-on and turn-off angles on average torque, torque ripple, and Integral Time Absolute Error (ITAE). Genetic Algorithm (GA) is used to find optimized firing angles, and the objective function for optimization is maximizing the average torque. The paper proposes a comprehensive approach to automatically control the conduction angles that excite SRMs at variable speeds, reference currents, and DC-link voltages. The results of the simulation demonstrate the efficacy of this method. Furthermore, the proposed controls are evaluated in a three-phase 12/8 SRM compared to a conventional controller. This controller is particularly suitable for transportation applications, especially for traction and propulsion in vehicles, due to its high average torque, low torque ripple, and fast dynamic response across various operating points.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».