有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
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
下载链接：
https://ieee-dataport.org/documents/188kw-bldc-sensorless-foc-sliding-mode-vs-flux-observer-fw
下载链接
链接失效反馈资源简介：
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
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
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
GenshinVoice
GenshinVoice是一个包含原神游戏中所有语音文件及其对应文字文本的数据集。数据集直接从游戏中提取，包含多种语言版本，用于学习和研究目的。
github 收录
THCHS-30
“THCHS30是由清华大学语音与语言技术中心（CSLT）发布的开放式汉语语音数据库。原始录音是2002年在清华大学国家重点实验室的朱晓燕教授的指导下，由王东完成的。清华大学计算机科学系智能与系统，原名“TCMSD”，意思是“清华连续普通话语音数据库”，时隔13年出版，由王东博士发起，并得到了教授的支持。朱小燕。我们希望为语音识别领域的新研究人员提供一个玩具数据库。因此，该数据库对学术用户完全免费。整个软件包包含建立中文语音识别所需的全套语音和语言资源系统。”
OpenDataLab 收录
学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建，包含5686张图像和45578个标签，重点关注六种行为：举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景，通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估，平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础，解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。
arXiv 收录
全球1km分辨率大气二氧化碳浓度数据集（2003-2023）
持续增加的人为CO₂排放导致了全球变暖和气候变化，进而引发了全球范围的重大环境、经济和健康损失，基于卫星遥感数据准确连续地监测大气CO₂变化对于理解全球碳循环、评估碳源和碳汇的分布以及制定有效的减排政策至关重要。大气CO2柱浓度（XCO2）指从地表到大气顶层干燥空气柱中CO2的平均体积比，是用来表征大气中CO2分子含量的物理量。当前已公开发表的全球无缝XCO2产品存在无法同时提供长时间跨度和高时空分辨率的问题，限制了其更为广泛的科学应用。本数据集基于来自SCIAMACHY、GOSAT 和 OCO-2 三颗卫星/传感器的XCO2观测数据进行二次研发，以卫星XCO2观测数据为训练标签，与 CO₂ 排放、吸收和传输相关的多源因素为解释变量，利用整合了U-Net网络和ConvLSTM网络的深度学习算法构建预测模型，生成了国际首套2003-2023年全球时空连续1公里分辨率逐日XCO2数据集。经全球27个TCCON地面观测站点的验证，结果表明该产品具有较好的精度（决定系数R2为0.989，均方根误差RMSE为1.021ppm）。本数据集为深化对全球碳循环的理解、评估减排政策以及应对气候变化挑战提供了重要的基础数据。
国家青藏高原科学数据中心 收录