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Automated Multistep Parameter Identification of SPMSMs in Large-Scale Applications Using Cloud Computing Resources

机译：使用云计算资源的大型应用中的SPMSMS自动多步骤参数识别

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摘要

Parameter identification of permanent magnet synchronous machines (PMSMs) represents a well-established research area. However, parameter estimation of multiple running machines in large-scale applications has not yet been investigated. In this context, a flexible and automated approach is required to minimize complexity, costs, and human interventions without requiring machine information. This paper proposes a novel identification strategy for surface PMSMs (SPMSMs), highly suitable for large-scale systems. A novel multistep approach using measurement data at different operating conditions of the SPMSM is proposed to perform the parameter identification without requiring signal injection, extra sensors, machine information, and human interventions. Thus, the proposed method overcomes numerous issues of the existing parameter identification schemes. An IoT/cloud architecture is designed to implement the proposed multistep procedure and massively perform SPMSM parameter identifications. Finally, hardware-in-the-loop results show the effectiveness of the proposed approach.
机译：永磁同步机（PMSMS）的参数识别代表了一个良好的研究区域。但是，尚未研究大规模应用程序中多个运行机的参数估计。在这种情况下，需要一种灵活和自动化的方法来最小化复杂性，成本和人工干预，而无需需要机器信息。本文提出了一种用于表面PMSMS（SPMSMS）的新型识别策略，非常适合大型系统。提出了一种在SPMSM的不同操作条件下使用测量数据的新型多步骤方法，以执行参数识别，而无需信号注入，额外的传感器，机器信息和人类干预。因此，该方法克服了现有参数识别方案的许多问题。 IOT / Cloud架构旨在实现所提出的多步骤程序，并大大执行SPMSM参数标识。最后，硬件循环结果显示了所提出的方法的有效性。

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