Online Identification of Nonlinear Flux Linkages Using Neural Networks for Highly Utilized PMSMs
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Elektrotechnisches Institut (ETI) |
| Publikationstyp | Proceedingsbeitrag |
| Publikationsmonat/-jahr | 12.2023 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISBN: 979-8-3503-1645-2 ISSN: 2329-3721 KITopen-ID: 1000168136 |
| Erschienen in | 2023 IEEE Energy Conversion Congress and Exposition (ECCE), Nashville, TN, 29th October - 2nd November 2023 |
| Veranstaltung | IEEE Energy Conversion Congress and Exposition (ECCE 2023), Nashville, TN, USA, 29.10.2023 – 02.11.2023 |
| Verlag | Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) |
| Seiten | 4959 – 4965 |
| Vorab online veröffentlicht am | 29.12.2023 |
| Nachgewiesen in | Dimensions Scopus |