Torque Pulsations in Variable-Flux Memory Motors
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the torque pulsations issue during magnetization in variable flux memory motors for traction applications. The paper proposes an algorithm to mitigate these torque pulsations and their resultant speed fluctuations. In normal saliency (Lp> Ld) variable-flux motors, and during demagnetization events, the reluctance torque is positive. This aids the magnet torque, causing an increase in motor speed. In contrast, during remagnetization events, the reluctance torque is negative, which results in an abrupt decrease in torque and motor speed. In this instance, the speed controller increases the q-axis current command to increase the speed to its reference value. This further decreases the motor torque during the pulse time. During remagnetization events, there are two instances where the developed electromagnetic torque goes to zero. This is because, at these two moments, the rotor flux linkage and the stator flux linkage are equal and opposite to each other. A control algorithm based on a q-axis current adjustment is proposed to mitigate the torque pulsations during magnetization processes. The torque pulsation issue and the proposed mitigation algorithm are illustrated via simulation and validated experimentally on a seven-horsepower series-hybrid variable-flux memory motor.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».