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Enregistrement W7116715515 · doi:10.1016/j.ifacol.2025.12.366

Correction of dq-Frame Deviation for Indirect Field-Oriented Control of Induction Motor

2025· article· en· W7116715515 sur OpenAlexaff
Rokhaya Sow, Zohra Kader, Stéphane Caux, Maurice Fadel, Wenceslas Bourse, Leyla Arioua

Notice bibliographique

RevueIFAC-PapersOnLine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSensorless Control of Electric Motors
Établissements canadiensSafran Electronics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Robustness (evolution)Induction motorReference frameKalman filterTorqueRotor (electric)Stationary Reference FramePosition (finance)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a method for estimating and compensating the transformation angle error in Indirect Rotor Flux-Oriented Control (IRFOC) of an induction machine (IM), caused by inaccuracies in electrical parameters. This method aims to improve the robustness of torque control in IM against variations in motor parameters. The proposed approach leverages an Extended Kalman Filter (EKF) to efficiently estimate the rotor flux. The estimated flux is then used to compute the flux position error from an analytical relation. This method operates on multiple reference frames, including αβ, dq , and a deviated rotating reference frame known as the d’q’ reference frame. The approach presented in this paper eliminates the need for online estimation of motor electrical parameters such as rotor resistance and mutual inductance. Simulation results are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed approach.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,674
Score d'incertitude au seuil0,646

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,218 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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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