Développement des modèles d'essais et application à l'identification des machines synchrones et asynchrones triphasées
Bibliographic record
Abstract
Le présent mémoire développe des modèles d'essais de la machine asynchrone et synchrone dans le but d'en faire l'identification des paramètres. Pour la machine asynchrone, les modèles en mode moteur et en mode générateur sont examinés. Ils permettent de prédire les essais de démarrage très appropriés pour l'estimation des paramètres et l'essai d'amorçage en génératrice asynchrone auto excitée connectée à une charge locale. Pour la machine synchrone, des formulations analytiques plus exactes des tensions d'armatures et du courant de charge sont développées à partir du modèle hybride. Ces expressions permettent de mieux prédire des essais de décroissance de flux statorique tels que: le délestage, le court-circuit de champ et l'enclenchement de charge. Afin de tenir compte de l'évolution des grands courants de charge, un modèle hybride incluant la charge est proposé. Tous les essais sont mis en oeuvre à l'aide de « Matlab » et validés avec des essais expérimentaux obtenus sur des petites machines du laboratoire au centre de formation de Hydro-Québec. \nUne procédure d'identification associant l'estimateur aux moindres carrés asymptotiques et un algorithme d'optimisation de type Quasi Newton est utilisée pour la détermination des paramètres des machines synchrones et asynchrones à partir des essais développés. Deux types de validation permettent de mieux apprécier la qualité des résultats obtenus: la validation directe (avec le même essai) et la validation croisée (avec un essai différent de \ncelui utilisé pour l'identification). Enfin, la technique de mise en oeuvre numérique des essais et la procédure d'identification sont organisées sous forme de logiciel interactif pouvant faciliter la simulation et l'identification des machines asynchrones et synchrones à partir des essais proposés. \n \nThe present work develops test models for parameters identification of induction and synchronous machines. \nFor the induction machines, models in the generator and motor modes are studied. In the motor mode, the proposed induction machine model is very appropriate to perform the \nstarting test which is a very interesting test for the parameter estimation. Parameters obtained from the motor mode are after, used for the cross-validation in the generator mode. For the synchronous machine, exact analytical formulations of armature voltages and the \nfield current following a stator development tests are derived. Load rejection tests, line switching tests and field short-circuit tests are performed from these analytical formulas. \nSpace state hybrid model including the connected load model is also proposed for high armature current loads. \nAU models are implemented using the « Matlab » software. Experimental data obtained from Hydro-Quebec laboratory are used for the model validation. An identification process including the asymptotic least squares estimator and the Quasi Newton type optimization algorithm is applied for the machine parameter determination using the above mentionned tests. A direct validation and a cross-validation are used to assess the robustness of proposed models and the identification process. Finally, the numerical method for the test prediction and the identification procedure are \norganized in a tutorial software form for simulations and parameter estimation experiments.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".