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1.88kW BLDC Sensorless FOC - Sliding Mode vs Flux Observer with FW|电机控制数据集|电力电子数据集
收藏Mendeley Data2024-01-31 更新2024-06-29 收录
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https://ieee-dataport.org/documents/188kw-bldc-sensorless-foc-sliding-mode-vs-flux-observer-fw
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This dataset is in support of my planned research paper shortly to be submitted to "IEEE Transactions on Power Electronics".In this paper and dataset, speed and the position estimation of BLDC is done using the sensorless vector control method i.e., Field Oriented control (FOC) and observer. The implementation method is the known method of vector control, so any textbook can be referred, with the addition of SMO or flux observer which acts as the "Adaptive Controller" in the estimation of speed. The switching pattern of the 3-phase inverter is implemented using space vector modulation.DIfferences in this paper dataset can be seen as the author has includedperformance comparison using Sliding Mode Observer (SMO) and flux observerPWM switching frequency is varied 44 times from 20 kHz to 2 MHzOpen LoopTransfer Function CompensationRoot Loci,Closed loopAll this is implemented on 32-bit Real-Time microcontroller. The pins usage not mentioned here are used for other General-Purpose-CAN,USB, RS485 etc.PFC is not included in this simulation as it is assumed that PF = 1.There is related dataset "200W BLDC Sensorless FOC - Sliding Mode vs Flux Observer" ,DOI: https://dx.doi.org/10.21227/8rz1-p666These brushless motors and controllers are used in many industries including medical e.g. in Positive Airway Pressure respirators,ventilator.This study comes in handy to decide when designing in practice for industries and also for academia purposes. The author has used these results in designing new 2-3 different complex models(incomplete), may be uploaded later.
创建时间：
2024-01-31
数据主题
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中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2024）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 74 年（1951~2024 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 74 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。
国家青藏高原科学数据中心 收录
The MaizeGDB
The MaizeGDB（Maize Genetics and Genomics Database）是一个专门为玉米（Zea mays）基因组学研究提供数据和工具的在线资源。该数据库包含了玉米的基因组序列、基因注释、遗传图谱、突变体信息、表达数据、以及与玉米相关的文献和研究工具。MaizeGDB旨在支持玉米遗传学和基因组学的研究，为科学家提供了一个集成的平台来访问和分析玉米的遗传和基因组数据。
www.maizegdb.org 收录
Solar Radiation Data
该数据集包含全球多个地点的太阳辐射数据，涵盖了不同时间段和气象条件下的辐射强度。数据包括直接辐射、散射辐射和总辐射等指标，适用于太阳能资源评估和气候研究。
www.nrel.gov 收录
China Health and Nutrition Survey (CHNS)
China Health and Nutrition Survey（CHNS）是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目，旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响，以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体，采用多阶段随机抽样方法，收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据，包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起，CHNS不断扩展，新增多个城市和省份，并持续完善纵向数据链接，为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。
www.cpc.unc.edu 收录
Plant-Diseases
Dataset for Plant Diseases containg variours Plant Disease
kaggle 收录