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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
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
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PDT Dataset
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arXiv 收录
中国逐日格点降水数据集V2（1960–2024，0.1°）
CHM_PRE V2数据集是一套高精度的中国大陆逐日格点降水数据集。该数据集基于1960年至今共3476个观测站的长期日降水观测数据，并纳入11个降水相关变量，用于表征降水的相关性。数据集采用改进的反距离加权方法，并结合基于机器学习的LGBM算法构建。CHM_PRE V2与现有的格点降水数据集（包括CHM_PRE V1、GSMaP、IMERG、PERSIANN-CDR和GLDAS）表现出良好的时空一致性。数据集基于63,397个高密度自动雨量站2015–2019年的观测数据进行验证，发现该数据集显著提高了降水测量精度，降低了降水事件的高估，为水文建模和气候评估提供了可靠的基础。CHM_PRE V2 数据集提供分辨率为0.1°的逐日降水数据，覆盖整个中国大陆（18°N–54°N，72°E–136°E）。该数据集涵盖1960–2024年，并将每年持续更新。日值数据以NetCDF格式提供，为了方便用户，我们还提供NetCDF和GeoTIFF格式的年度和月度总降水数据。
国家青藏高原科学数据中心 收录
yolo-datasets
深度学习目标检测数据集/分割数据集最全最完整的数据集集合，包含电力电气领域、航空影像输电线路与输电塔分割、电力遥感风力发电机、安全带和安全绳检测、变压器漏油故障诊断、高压输电线故障检测、光伏热红外缺陷、风电光伏功率数据、变电站火灾、输电线路语义分割、配网缺陷检测、变电站设备目标检测、太阳能光伏电池板缺陷、pcb电路板检测、绝缘体检测、输电线路防震锤缺陷、电线冰雪覆盖、电力工程电网施工现场安全作业、螺丝识别检测、变电站电力设备的可见光和红外图像、无人机航拍输电线路悬垂线夹、电线线路表面损害、氧化锌避雷器破损识别、热斑光伏发电系统红外热图像等多个领域的数据集。
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