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Enregistrement W4415968546 · doi:10.1109/iecon58223.2025.11221800

Noise-Free Sensorless Control of Robotic PMSMs Based on Variable Structure Speed Observer with Embedded Single-Waveform Injection Over Full-Speed Range

2025· article· W4415968546 sur OpenAlexaff
Xinran Shi, Chao Gong, Hao Chen, Xing Zhao, Cheng Xue, Yihua Hu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueSensorless Control of Electric Motors
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Convergence (economics)Observer (physics)Rotor (electric)Range (aeronautics)Position (finance)Position sensorSquare wave

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the full-speed sensorless control of permanent magnet synchronous motors (PMSM) used in robotic joints, conventional methods adopt a combined strategy of zero-low-speed and medium-high-speed control methods. This requires switching between methods during motor operation, which reduces the reliability and stability, making it unable to be used in robotic joint motors. In this paper, a novel full-speed range sensorless control method is proposed. The method consists of two ranges: the zero-speed and the operation range. In the zero-speed range, a high-frequency square wave injection (HFSI) method with only 20 square-wave pulses (SWPs) is employed, resulting in a short injection duration, which ensures low noise. Leveraging the bidirectional convergence property of the linear time-invariant enhanced phase-locked loop (LTI-EPLL), the initial position and NS polarity can be determined without additional signal injection, ensuring smooth startup and rotor standstill. In the operation range, based on the eletrical properties of the PMSM, a sliding-mode speed observer (SMSO) is constructed to directly estimate the speed, and the position is obtained via integration. Thus, full-speed range operation is achieved without the need to switch between methods during operation range. Finally, the feasibility of this method is validated in MATLAB/Simulink.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,266
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,188 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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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