A Novel Adaptive Force Ripple Suppressing Method for Double-Sided Switched Reluctance Linear Motor
Notice bibliographique
Résumé
This article proposes a method to suppress electromagnetic force ripple in switched reluctance linear motors (SRLMs). While the force distribution function (FDF) method is effective, conventional approaches employing fixed functions limit adaptability to varying conditions, and existing adaptive algorithms often exhibit suboptimal online adjustment. To overcome these limitations, this study introduces an adaptive reference trajectory that dynamically adjusts based on mover speed and load. In addition, turn-on/off positions are adaptively modified according to a commutation point selected by the force-per-ampere rate; the selection of the commutation point reduces the current root-mean-square (RMS) and significantly enhances the tracking performance of the system. By transforming the Sigmoid function, the reference trajectory is defined by only two parameters, enabling easy online integration of the adaptive function. Furthermore, a multistep continuous control set model predictive controller (CCS-MPC) with self-correction is adopted as the current controller to improve tracking performance. Simulation and experimental results demonstrate superior regulation performance compared to genetic algorithm (GA) iterative methods and the conventional FDF approach. Compared with the GA algorithm, this method reduces the electromagnetic force ripple by an average of 11.3% and the average current RMS by 2.7%.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».