The paper demonstrates a tensor product (TP) model transformation-based framework for an induction machine (IM). The state space model of an IM is highly nonlinear, thus the Takagi–Sugeno (TS) fuzzy model-based quasi-linear parameter-varying (qLPV) representation can be a good alternative approach of machines modeling. The paper presents the basics of IM state space modeling, how the TP transformation can be applied in details. The control of IM is always a pivotal point; hence, options of feedback control are discussed. The main goal of this paper is to present the whole process of IM TP transformation-based modeling including a control system.

中文翻译：

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基于张量积变换的感应电机建模

该论文展示了一种用于感应电机 (IM) 的基于张量积 (TP) 模型转换的框架。IM 的状态空间模型是高度非线性的，因此基于 Takagi-Sugeno (TS) 模糊模型的准线性参数变化 (qLPV) 表示可以是机器建模的一种很好的替代方法。本文介绍了 IM 状态空间建模的基础知识，以及如何详细应用 TP 变换。IM的控制永远是一个关键点；因此，讨论了反馈控制的选项。本文的主要目标是展示包括控制系统在内的基于 IM TP 转换的建模的整个过程。