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Enregistrement W7116898735 · doi:10.1109/sepoc67005.2025.11297596

Optimization-Based Capacitor Current Reduction in Switched Reluctance Generators Operating under Single-Pulse Control

2025· article· W7116898735 sur OpenAlexaff
Filipe Pinarello Scalcon, Gustavo Xavier Prestes, Rodrigo Padilha Vieira, Andrew M. Knight

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueWind Turbine Control Systems
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSwitched reluctance motorCapacitorReduction (mathematics)TorqueControl theory (sociology)Torque rippleReservoir capacitorRippleCurrent (fluid)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Switched reluctance generators (SRGs) are attractive alternatives for wind energy conversion systems. However, the drive suffers from large RMS capacitor currents, which increase converter size, cost, and reliability concerns. While capacitor current mitigation for SRGs has been studied, limited attention has been devoted to the single-pulse region. In this context, this paper proposes an optimization-based method for capacitor current reduction in single-pulse-controlled SRGs. An exhaustive search algorithm evaluates different firing angles under both hard chopping and soft chopping excitation, considering RMS capacitor current, RMS phase current, and torque ripple as performance metrics. A normalized cost function is employed to identify optimal trade-off between capacitor current reduction and torque ripple. The resulting parameters are stored in one-dimensional lookup tables for straightforward digital implementation with low memory and computational requirements. Simulation results demonstrate that the proposed method consistently reduces capacitor current while maintaining acceptable torque performance. In addition, a comparison with a minimal torque-ripple approach is provided, further emphasizing the capacitor current reduction capabilities of the proposal.

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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,214 · 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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