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Enregistrement W7132868654

Applications of Risk-Averse Control Policies on Permanent Magnet Synchronous Machine Drives

2023· dissertation· W7132868654 sur OpenAlexfundno aff
Yuheng Wang

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typedissertation
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueSensorless Control of Electric Motors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésControl theory (sociology)Synchronous motorNonlinear systemPermanent magnet synchronous motorControl (management)DiscretizationRange (aeronautics)Variance (accounting)Regulator
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Permanent magnet synchronous machines (PMSMs) are a family of electric motors that offers high power-density, large torque-to-inertia ratio and precise speed/position regulation. However, PMSMs have complicated nonlinear system dynamics and are subject to various sources of disturbances. In this research, we view the unpredictable disturbance sources as stochastic noises with known distribution functions. We also exploit the synchronous feature of PMSMs to linearize and discretize the mathematical model at the nominal speed. Two risk-averse stochastic control policies, linear-exponential-quadratic regulator (LEQG) and risk-constrained linear-quadratic regulator (LQR) are used to regulate the system. On the linear PMSM model, the control policies are able to reduce the cost variance at the expense of higher average cost. When applied to the nonlinear PMSM model, the control policies simultaneously lower the average cost and the variance for a certain range of risk-averse parameters. The findings provide valuable information about handling external disturbances during PMSM operation.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,264
Écart entre enseignants0,259 · 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
Publié2023
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Résumé présentoui

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