Demagnetization Fault Detection of Permanent Magnet Synchronous Motor Through Voltage Excitation at Standstill Condition
Notice bibliographique
Résumé
Permanent magnet demagnetization (PMD) faults can result in reduced motor performance and reliability in the permanent magnet synchronous motor (PMSM) drive system. Existing PMD detection methods can be invasive or easily influenced by machine parameter variations, loading conditions, and other faults of the machine. This article introduces a noninvasive and computationally efficient approach to diagnose PMD faults of PMSMs at standstill which is independent of the machine operating conditions. In the proposed approach, a set of excitation voltages is designed and fed by the inverter to produce a current in the machine, thereby causing a magnetic flux variation in the PMSM at standstill. The PMD fault indicator is defined based on the corresponding current signal. More specifically, the phase currents are measured and processed to determine the PMD level by comparing with the healthy state current. In this article, it is also found that a position-dependent torque oscillation can be generated during the voltage excitation at standstill. Therefore, this article also addresses the torque oscillation issue under all different rotor positions. In addition, the permanent magnet (PM) flux linkage can be determined with the proposed approach. Extensive tests are conducted to validate the proposed approach in detecting PMD faults and determining the PM flux linkage experimentally and in simulations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| 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 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 ».