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Enregistrement W4415968432 · doi:10.1109/iecon58223.2025.11221312

Robust dq-Frame Alignment in Indirect RFOC of Induction Motors under Parameter Variations by means of a Super-Twisting Sliding Mode Observer

2025· article· W4415968432 sur OpenAlexaff
Rokhaya Sow, Zohra Kader, Stéphane Caux, Maurice Fadel, Wenceslas Bourse

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueSensorless Control of Electric Motors
Établissements canadiensSafran Electronics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Observer (physics)Reference frameRotor (electric)Robustness (evolution)Induction motorStationary Reference FrameIdentification (biology)Transformation (genetics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes a control strategy for robust estimation of the transformation angle error despite variations in motor parameters. The method focuses on identifying and compensating angle errors in Indirect Rotor Flux-Oriented Control (IRFOC). The main objective is to correct the misalignment between the (d, q) reference frame and the actual magnetic flux. In contrast to conventional methods that depend on adaptive techniques and real-time parameter estimation, the proposed strategy avoids the need of an online identification of motor parameters. To improve the accuracy of the transformation angle error estimation, the approach operates on multiple reference frames, including (α, β) frame, (d, q) frame, and a deviated rotating frame referred as the (d′, q′). It relies on a robust Sliding-Mode observer based on the Super-Twisting algorithm. Simulation results using the IRFOC scheme are provided to validate the performance of the proposed method.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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